Summary  
This chapter explains the concept of mutable versus immutable data types, where mutable types can be changed after creation and immutable types cannot be modified once created.

General domain of usage  
State management in programming applications

Understanding the difference between **mutable** and **immutable** data types is crucial. Mutable data types can be changed after their creation, while immutable data types cannot be modified once created.

**Immutable** data types cannot be changed once they're created. In contrast, **mutable** data types can be altered after their creation.

To conclude, `int` and `float` are examples of immutable data types in Python. Reassigning a variable of these types does not alter their immutability.

# Define a variable `var1` with an initial value
var1 = 40
print(var1)  # output: 40

# Change the value of `var1`
var1 = 50
print(var1)  # output: 50

import unittest
import re
from io import StringIO
from unittest.mock import patch
import importlib

# Helper function to dynamically generate test names and assertions
def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message  # Rename the test for better readability
        test_case.assertTrue(True, success_message)  # Pass the test with a success message
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message  # Rename the test with a failure description
        test_case.fail(failure_message)  # Fail the test with a failure message

class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # Reload the module to make sure we are testing the latest code
        self.module = importlib.import_module('user_code')
        importlib.reload(self.module)

    # Test if `project_budget` is declared
    def test_project_budget_is_declared(self):
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(self.module, 'project_budget'),
            "The `project_budget` variable is declared.",
            "Expected `project_budget` to be declared."
        )

    # Test if `project_budget` is equal to 150
    def test_project_budget_value_is_150(self):
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(self.module, 'project_budget') and self.module.project_budget == 150,
            "The `project_budget` is equal to 150.",
            f"Expected `project_budget` to be 150, but got `{getattr(self.module, 'project_budget', 'undefined')}`."
        )

    # Test if `print()` is used to output `project_budget` correctly
    def test_print_is_used_for_project_budget(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()
        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'print\s*\(\s*project_budget\s*\)', user_code_source),
            "The `print()` function is used to output `project_budget`.",
            "Expected `print()` to be used for `project_budget`."
        )

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

test_main.py

Neste curso iremos nos aprofundar nos tipos de dados e seus usos. Aqui você aprenderá operações básicas e todos os detalhes sobre números, dados booleanos e strings. Este curso consiste em uma série de tarefas práticas, após as quais você se tornará um programador habilidoso.

Os tipos de dados numéricos são cruciais em Python, por isso é importante começar por eles. Aqui você trabalhará com operações matemáticas simples e descobrirá o propósito de aprender diferentes tipos de dados numéricos.






O principal objetivo desta seção é esclarecer os tipos de dados booleanos; é um subtipo de dados numéricos, mas um pouco mais desafiador. Como sempre é bom se destacar nos tópicos mais difíceis, esta seção é uma parte valiosa do seu currículo.

As strings são uma maneira de implementarmos frases em Python, ou seja, de fornecer instruções aos usuários que são o público-alvo do seu programa. De fato, é sempre melhor poder trabalhar com strings, pois elas devem ser utilizadas no seu código. Você entenderá o motivo em breve.

Este capítulo consiste em tarefas práticas que combinam todos os tópicos examinados juntamente com um pouco de teoria.

Mutable or Immutable?

Solução

Awesome!

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