Summary  
This chapter covers Python’s string slicing syntax, showing how to extract substrings by specifying start, end, and step indices and how to use open-ended slicing patterns. It explains both fixed-range slicing and omitting components for flexible extraction.

General domain of usage  
Text processing

import unittest
import importlib

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

class TestUserCode(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.m = importlib.import_module("user_code")

        cls.exp_name_clean = "Ada Lovelace"
        cls.exp_has_quick = True
        cls.exp_inside_parens = "quick"
        cls.exp_o_count = 4
        cls.exp_domain = "example.com"
        cls.exp_report = f"{cls.exp_name_clean} | {cls.exp_domain} | {cls.exp_o_count}"

    # 1) name_clean
    def test_name_clean(self):
        ok = (
            hasattr(self.m, "name_clean") and
            self.m.name_clean == self.exp_name_clean
        )

        _dynamic_test(
            self,
            ok,
            "name_clean computed correctly",
            "name_clean computed incorrectly"
        )

    # 2) has_quick AND o_count
    def test_has_quick_and_o_count(self):
        try:
            has_quick = self.m.has_quick
            o_count = self.m.o_count
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "has_quick and o_count computed correctly",
                "Missing has_quick or o_count variables"
            )
            return

        cond = (
            has_quick == self.exp_has_quick and
            o_count == self.exp_o_count
        )

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "has_quick and o_count computed correctly",
            "has_quick or o_count computed incorrectly"
        )

    # 3) inside_parens
    def test_inside_parens(self):
        try:
            inside = self.m.inside_parens
            sentence = self.m.sentence
            start = self.m.start
            end = self.m.end
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "inside_parens computed correctly",
                "inside_parens or index variables missing"
            )
            return

        cond = (
            inside == self.exp_inside_parens and
            isinstance(start, int) and
            isinstance(end, int) and
            0 <= start < end <= len(sentence) and
            sentence[start + 1 : end] == inside
        )

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "inside_parens computed correctly",
            "inside_parens computed incorrectly"
        )

    # 4) domain
    def test_domain(self):
        try:
            domain = self.m.domain
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "domain computed correctly",
                "domain variable missing"
            )
            return

        cond = domain == self.exp_domain

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "domain computed correctly",
            "domain computed incorrectly"
        )

    # 5) report
    def test_report(self):
        try:
            report = self.m.report
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "report computed correctly",
                "report variable missing"
            )
            return

        cond = report == self.exp_report

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "report computed correctly",
            "report computed incorrectly"
        )


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


test_main.py

Få en solid forståelse av Pythons grunnleggende datatyper og lær hvordan du arbeider effektivt med dem. Utforsk tall, boolske verdier og strenger gjennom praktiske øvelser og eksempler. Bygg selvtillit i å utføre grunnleggende operasjoner og utvikle de nødvendige ferdighetene for å skrive ryddig og effektiv Python-kode.

Oppdag det grunnleggende om numeriske datatyper i Python og lær hvordan du arbeider med heltall og flyttall. Få oversikt over grunnleggende aritmetiske operasjoner, utforsk begrepet uforanderlighet, og få praktisk erfaring med Pythons innebygde funksjoner og verktøy for effektiv håndtering av tall i virkelige situasjoner.

Få en tydelig forståelse av den boolske datatypen, en spesialisert undertype av numeriske data som representerer sannhetsverdier. Selv om det kan virke utfordrende i starten, er det avgjørende å beherske boolske verdier for å skrive logiske og effektive programmer. Denne delen vil hjelpe deg å anvende boolsk logikk trygt i virkelige programmeringssituasjoner.

Strenger lar deg arbeide med tekst i Python, fra å vise meldinger til å behandle brukerinput. Du vil utforske hvordan du oppretter, endrer og manipulerer strenger på en effektiv måte. Forståelse av strenger er avgjørende for å skrive interaktive programmer og formidle informasjon tydelig gjennom koden din.

Lær hvordan du håndterer datatyper effektivt for å sikre nøyaktighet og konsistens i programmene dine. Konverter verdier til riktig type, rens tekst før sammenligning, og skill mellom numeriske operasjoner og tekstformatering. Du vil også oppdage hvordan du bevisst håndterer manglende data og behandler menneskelesbar tekst annerledes enn rå input, for å oppnå pålitelige, konsistente og lettleste resultater.

Utfordring: Øvelser i Oppdeling og Søk

Løsning

Awesome!

Utfordring: Øvelser i Oppdeling og Søk

Løsning