Assim como em outras estruturas de dados, o método `clear()` apaga completamente todos os elementos.

Vamos supor que você tenha um conjunto de filmes favoritos, mas decida começar do zero e limpar a coleção:

# 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

Neste curso, você conhecerá as estruturas de dados fundamentais da linguagem de programação Python. Exploraremos a utilização das estruturas de dados nativas do Python, como listas, dicionários, tuplas e conjuntos, para enfrentar diferentes desafios.

O que é uma lista? Uma lista é uma coleção ordenada que pode ser modificada. Ela também permite elementos duplicados.

O que é um dicionário? Um dicionário é uma coleção ordenada que pode ser alterada, mas não permite entradas duplicadas. Consiste em pares `chave:valor`, que são usados para otimizar sua estrutura.

O que é uma tupla? Uma tupla é uma coleção ordenada que não pode ser alterada. Ela pode ter elementos duplicados. Embora seja semelhante a uma lista, os valores em uma tupla podem ser de qualquer tipo e são indexados por inteiros. Embora não seja obrigatório, é comum colocar os valores de uma tupla entre parênteses, tornando-os mais fáceis de entender em Python.

O que é um conjunto? Em Python, um `set` é uma coleção não ordenada que é tanto `iterável` quanto `mutável`, sem elementos repetidos. Embora a ordem dos itens em um conjunto não seja fixa, ele pode incluir uma variedade de elementos. Um benefício chave de usar conjuntos em vez de listas é seu método altamente eficiente para determinar se um elemento existe dentro do conjunto.

Estruturas de Dados em Python

O Método Clear()

Solução

O Método Clear()

Solução