前の章で紹介したいくつかの関数について、引き続き学習します。

`zip()` 関数を思い出してください。これは、**複数の関連リスト**を扱う際に特に便利です。この関数を使うことで、商品の属性など、異なるプロパティを同時に管理しながら、**関連する属性を保持したまま商品を並べ替える**ことができます。

import unittest
import importlib
import io
import re
import inspect
from contextlib import redirect_stdout
import user_code


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)


def strip_comments_from_source(module):
    try:
        source = inspect.getsource(module)
        lines = source.split('\\n')
        cleaned = []
        for line in lines:
            stripped = line.rstrip()
            if stripped.startswith('#'):
                continue
            if '#' in line:
                line = line.split('#')[0]
            if line.strip():
                cleaned.append(line)
        return '\\n'.join(cleaned)
    except Exception:
        return ""


class TestSortedProductOutput(unittest.TestCase):

    def normalize_text(self, text):
        text = text.lower()
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        text = re.sub(r'\s*([,:?\[\]\(\)])\s*', r'\1', text)
        return text.strip()

    def test_combined_list_correct(self):
        importlib.reload(user_code)
        expected = [
            ("Banana", 1.20, 50),
            ("Apple", 0.50, 100),
            ("Mango", 2.50, 25),
            ("Cherry", 1.75, 40)
        ]
        _dynamic_test(
            self,
            user_code.combined_list == expected,
            "combined_list is correctly zipped from products, prices, and quantities_sold",
            f"Expected combined_list = {expected}, got {user_code.combined_list}"
        )

    def test_sorted_products_correct(self):
        importlib.reload(user_code)
        expected = [
            ("Apple", 0.50, 100),
            ("Banana", 1.20, 50),
            ("Cherry", 1.75, 40),
            ("Mango", 2.50, 25)
        ]
        _dynamic_test(
            self,
            user_code.sorted_products == expected,
            "sorted_products is correctly sorted by product name",
            f"Expected sorted_products = {expected}, got {user_code.sorted_products}"
        )

    def test_output_format(self):
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            importlib.reload(user_code)
        output = self.normalize_text(f.getvalue())

        expected_lines = [
            "Product: Apple, Price: 0.5, Quantity Sold: 100",
            "Product: Banana, Price: 1.2, Quantity Sold: 50",
            "Product: Cherry, Price: 1.75, Quantity Sold: 40",
            "Product: Mango, Price: 2.5, Quantity Sold: 25"
        ]

        for line in expected_lines:
            expected = self.normalize_text(line)
            _dynamic_test(
                self,
                expected in output,
                f"Output includes line: {line}",
                f"Expected output: '{line}' not found."
            )

    def test_zip_used(self):
        source = strip_comments_from_source(user_code)
        _dynamic_test(
            self,
            'zip(' in source,
            "'zip()' is used to combine the lists",
            "Expected use of 'zip()' not found in code"
        )

    def test_sorted_used(self):
        source = strip_comments_from_source(user_code)
        _dynamic_test(
            self,
            'sorted(' in source,
            "'sorted()' is used to sort the combined list",
            "Expected use of 'sorted()' not found in code"
        )


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

test_main.py

Pythonは高水準でインタプリタ型の汎用プログラミング言語です。HTML、CSS、JavaScriptなど主にウェブ開発で利用される言語とは異なり、Pythonはソフトウェア開発、データサイエンス、バックエンド開発など複数の分野でその多様性を発揮します。本コースでは、Pythonの基本的な概念を学び、プログラム終了時には独自の関数を作成できるスキルを身につけます。

このセクションでは、Pythonの基本を学び、作業スペースに慣れ、簡単な数学演算を実行し、結果を表示します。

このセクションでは、数値やテキストなどの項目をコンピュータのメモリに保存し、名前で取得する方法を学びます。さらに、Pythonにおけるテキスト操作の概要についても紹介します。

このセクションでは、ブール型データについて学び、特定の条件に応じて動作するプログラムの開発方法を習得します。

このセクションでは、データ型についてさらに学び、リスト、タプル、辞書を使用してさまざまな属性を1つの変数にまとめる方法を学びます。

このセクションでは、Pythonでループを作成する方法を学びます。これは、リスト、タプル、辞書を反復処理するために不可欠なスキルです。

この入門コースの締めくくりとして、いくつかの組み込み関数を探求し、その後に自分自身の関数を作成し始めます。

チャレンジ：Zip関数とSort関数

コード手順

出力要件

解答