Proprio come in altre strutture dati, il metodo `clear()` elimina completamente tutti gli elementi.

Supponiamo di avere un insieme di film preferiti, ma si decide di ricominciare da capo e svuotare la collezione:

# Define a set of favorite movies
movies = {"Inception", "Interstellar", "Tenet"}
print("Original set:", movies)

# Clear the set
movies.clear()
print("After clearing:", movies)

import unittest

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_worst_movies_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'worst_movies'),
            "The `worst_movies` set is declared.",
            "Expected `worst_movies` to be declared."
        )

    def test_worst_movies_is_set(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(user_code.worst_movies, set),
            "The `worst_movies` is of type `set`.",
            "Expected `worst_movies` to be of type `set`."
        )

    def test_worst_movies_is_empty(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            len(user_code.worst_movies) == 0,
            "The `worst_movies` set is cleared.",
            f"Expected `worst_movies` to be empty, but got {user_code.worst_movies}."
        )

    def test_clear_method_used(self):
        """
        Test to ensure `clear()` method is used in the solution.
        """
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()
        _dynamic_test(
            self,
            "clear" in user_code_source,
            "The `clear()` method is used to clear the set.",
            "Expected the `clear()` method to be used to clear the set."
        )

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()


test_main.py

In questo corso, conoscerai le strutture dati fondamentali del linguaggio di programmazione Python. Esploreremo l'utilizzo delle strutture dati native di Python come liste, dizionari, tuples e sets per affrontare diverse sfide.

Cos'è una lista? Una lista è una collezione ordinata che può essere modificata. Consente anche elementi duplicati.

Cos'è un dizionario? Un dizionario è una raccolta ordinata che può essere modificata, ma non consente voci duplicate. Consiste in coppie `key:value`, che vengono utilizzate per ottimizzare la sua struttura.

Cos'è una tupla? Una tupla è una collezione ordinata che non può essere modificata. Può avere elementi duplicati. Anche se è simile a una lista, i valori in una tupla possono essere di qualsiasi tipo e sono indicizzati da numeri interi. Anche se non è obbligatorio, è comune racchiudere i valori di una tupla tra parentesi, rendendoli più facili da comprendere in Python.

Cos'è un set? In Python, un `set` è una collezione non ordinata che è sia `iterable` che `mutable`, senza elementi ripetuti. Sebbene l'ordine degli elementi in un set non sia fisso, può includere una varietà di elementi. Un vantaggio chiave dell'utilizzo dei set rispetto alle liste è il loro metodo altamente efficiente per determinare se un elemento esiste all'interno del set.

Utilizzare il Metodo clear(): Rimuovere Tutti gli Elementi da un Set

Soluzione

Utilizzare il Metodo clear(): Rimuovere Tutti gli Elementi da un Set

Soluzione