import unittest
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)

class TestBusAnnouncements(unittest.TestCase):
    def test_single_iteration(self):
        """Checks that the generator returns stops in order during one cycle"""
        stops = ["Stop A", "Stop B", "Stop C"]
        announcer = user_code.bus_announcements(stops)
        
        expected_output = ["Next stop: Stop A", "Next stop: Stop B", "Next stop: Stop C"]
        result = [next(announcer) for _ in range(len(stops))]
        
        condition = result == expected_output
        failure_message = f"For input {stops}, expected {expected_output}, but got {result}."
        _dynamic_test(self, condition, "The generator correctly cycles through stops once.", failure_message)
    
    def test_multiple_iterations(self):
        """Checks that the generator loops through stops continuously"""
        stops = ["Stop X", "Stop Y"]
        announcer = user_code.bus_announcements(stops)
        
        expected_output = ["Next stop: Stop X", "Next stop: Stop Y", "Next stop: Stop X", "Next stop: Stop Y"]
        result = [next(announcer) for _ in range(len(stops) * 2)]
        
        condition = result == expected_output
        failure_message = f"For input {stops}, expected {expected_output}, but got {result}."
        _dynamic_test(self, condition, "The generator correctly cycles through stops continuously.", failure_message)
  

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

test_main.py

Você terá uma compreensão sólida da importância das funções em Python, independentemente da sua área na ciência da computação. Abordaremos a criação de funções, definição de argumentos, manipulação de valores de retorno e exploraremos seu uso em Python.

Serão abordados o conceito de função em Python e algumas técnicas básicas para criar funções: o que são os argumentos da função, qual é o valor de retorno da função, o que constitui o corpo da função e como utilizar a função no código.

Aprenda a definir funções em Python utilizando argumentos posicionais e opcionais. Domine a flexibilidade de criar funções que se adaptam a diferentes cenários de entrada.

Aprenda a trabalhar com argumentos arbitrários e argumentos nomeados em Python para lidar com quantidades variáveis de entradas. Entenda como os argumentos arbitrários gerenciam entradas posicionais flexíveis e como os argumentos nomeados organizam argumentos nomeados em um dicionário para um design de funções eficiente.

O valor de retorno de uma função é o resultado direto da execução da função, que pode ser utilizado no programa. Existem vários tipos de valores de retorno de funções - abordaremos os mais comumente utilizados.

Explore o poder da recursão e das funções lambda em Python. Compreenda como a recursão permite que uma função chame a si mesma para resolver problemas complexos e como as funções lambda oferecem uma forma concisa de definir funções anônimas para tarefas simples.

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