import unittest
import user_code
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout
import re

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_withdraw_nonlocal_usage(self):
        with open("user_code.py", "r") as f:
            code = f.read()
        _dynamic_test(
            self,
            "nonlocal" in code,
            "The inner function uses 'nonlocal' to modify the balance.",
            "The inner function does not use 'nonlocal' keyword to modify the balance.",
        )

    def test_withdrawal_sequence(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.bank_account()
        output = f.getvalue().strip().splitlines()
        _dynamic_test(
            self,
            len(output) == 3,
            "Three results are printed for three withdrawals.",
            f"Expected 3 output lines, got {len(output)}: {output}",
        )
        try:
            first = int(output[0].strip())
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "First withdrawal returns new balance as integer.",
                f"First output is not an integer: {output[0]}",
            )
            return
        _dynamic_test(
            self,
            first == 800,
            "Balance after withdrawing 200 is 800.",
            f"Expected 800 after withdrawing 200, got {first}",
        )
        _dynamic_test(
            self,
            output[1].strip().lower().startswith('insufficient'),
            "Second withdrawal shows 'Insufficient funds' message.",
            f"Expected 'Insufficient funds', got: {output[1]}",
        )
        try:
            third = int(output[2].strip())
        except Exception:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "Third withdrawal returns new balance as integer.",
                f"Third output is not an integer: {output[2]}",
            )
            return
        _dynamic_test(
            self,
            third == 700,
            "Balance after withdrawing 100 is 700.",
            f"Expected 700 after withdrawing 100, got {third}",
        )

    def test_balance_hidden(self):
        # Check that 'balance' is not accessible at module level
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        has_balance = hasattr(user_code, 'balance')
        _dynamic_test(
            self,
            not has_balance,
            "The balance variable is not accessible outside the outer function.",
            "The balance variable should not be accessible outside the outer function.",
        )

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 normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\\s*([,:?])\\s*", r"\\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    # Not used in this test
    return code


test_main.py

Beherrschung von Packing/Unpacking, flexiblen Funktionsargumenten, Higher-Order-Funktionen, Lambdas, Variablenbereich, Closures, Iteratoren und Dekoratoren. Konzipiert für Lernende, die einen Einführungskurs in Python abgeschlossen haben und effizienteren, ausdrucksstärkeren und leistungsfähigeren Code schreiben möchten.

Erkunden Sie die Kunst des Packens und Entpackens von Listen, Tupeln und Dictionaries, um ausdrucksstärkeren und effizienteren Python-Code zu schreiben.

Tauchen Sie ein in die Welt der höherwertigen Funktionen, das Übergeben von Funktionen als Argumente und das Schreiben prägnanter anonymer Funktionen mit Lambda.

Entschlüsseln der Geheimnisse des Variablenbereichs und Erlernen, wie verschachtelte Funktionen und Closures eine leistungsstarke Kapselung ermöglichen.

Vertiefung in das Iterationsprotokoll von Python, benutzerdefinierte Iteratoren und Generatorfunktionen für effiziente Datenverarbeitung.

Herausforderung: Ändern von Variablen im Umschließenden Gültigkeitsbereich

Lösung