Summary  
This chapter explains how mutable lists passed into functions can be modified in place and shows how to create a shallow copy with the copy() method to avoid unintended changes to the original list.

General domain of usage  
Data processing

関数内での**リストの操作**について説明します。数値を扱う場合と似ていますが、いくつか重要な点があります。

リストは**ミュータブル（可変）**なため、リストを**関数に直接渡す**と、関数内で加えた変更が**元のリスト**にも反映されます。

これを防ぐには、ミュータブルなデータ型に対して `copy()` メソッドを使用します。これにより、リストの**浅いコピー**が作成され、**元のリストではなく複製を変更**できます。これによって、**関数内での変更が元のリストに影響しない**ようにできます。

def add_strawberry(original_list):
    list_copy = original_list.copy()  # Create a copy of the original list
    list_copy.append("Strawberry")  # Modify the copied list
    return list_copy

# Original list
fruits = ["Apple", "Banana", "Cherry"]

# Call the function
new_fruits = add_strawberry(fruits)

# Check the results
print("Original list:", fruits)   # ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
print("Modified list:", new_fruits)  # ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Strawberry']


この例では、`fruits` を使用したため、元の `copy()` リストは変更されていません。`copy()` を使わずにリストを変更すると、関数内での変更が元の `fruits` リストにも反映されます。

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 TestApplyDiscount(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_function_exists(self):
        importlib.reload(user_code)
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'apply_discount'),
            "Function 'apply_discount' is defined",
            "Function 'apply_discount' is not defined"
        )

    def test_discount_applied_correctly(self):
        importlib.reload(user_code)
        test_input = [1.50, 2.50, 3.00, 0.99, 2.30]
        expected = [1.50, 2.25, 2.70, 0.99, 2.07]
        result = user_code.apply_discount(test_input)
        _dynamic_test(
            self,
            all(round(a, 2) == round(b, 2) for a, b in zip(result, expected)),
            "apply_discount returns correct discounted list",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_original_list_unchanged(self):
        importlib.reload(user_code)
        test_input = [2.10, 2.90, 1.00]
        input_copy = test_input.copy()
        user_code.apply_discount(test_input)
        _dynamic_test(
            self,
            test_input == input_copy,
            "Original list remains unchanged after apply_discount",
            f"Expected original list to remain {input_copy}, but got {test_input}"
        )

    def test_output_format(self):
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            importlib.reload(user_code)
        output = self.normalize_text(f.getvalue())
        expected_start = self.normalize_text("Updated product prices:")
        _dynamic_test(
            self,
            expected_start in output,
            "Output contains 'Updated product prices:'",
            "Expected output to contain 'Updated product prices:'"
        )


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

test_main.py

リストを正しく変更するには、インデックスベースの反復処理を使用：`for index in range(len(prices)):` は要素を直接変更し、`for price in prices:` とは異なる動作。

注意

データ分析のためのPythonの基礎をしっかりと身につけます。変数、データ型、文字列、条件文、ループ、主要なデータ構造、関数について、分析作業に関連する例を用いて学習します。

関数内のリストの挙動

出力要件

解答