import unittest
import importlib
import re

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):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.m = importlib.import_module('user_code')
        with open('user_code.py', 'r', encoding='utf-8') as f:
            cls.src = f.read()
        # Expected values based on the challenge setup
        cls.expected_total_required = 10 * 7     # 70
        cls.expected_shortfall = cls.expected_total_required - 60   # 10
        cls.expected_total_hours = cls.expected_total_required / 60 # 70/60
        cls.expected_completed = 60 // 7         # 8
        cls.expected_unused = 60 % 7             # 4

    def test_shortfall_minutes_group(self):
        """
        One message validating EVERYTHING about `shortfall_minutes`:
        - declared, int, correct value (10)
        - source uses `total_required - available_minutes`
        - and `total_required` is computed via `num_calls * avg_minutes_per_call`
        """
        declared = hasattr(self.m, 'shortfall_minutes')
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, 'shortfall_minutes', None), int)
        correct_value = declared and (self.m.shortfall_minutes == self.expected_shortfall)

        # shortfall_minutes: uses subtraction
        uses_subtraction = re.search(
            r"""shortfall_minutes\s*=\s*[^#\n]*total_required[^#\n]*-[^#\n]*available_minutes""",
            self.src
        ) is not None

        total_required_from_vars = re.search(
            r"""total_required\s*=\s*[^#\n]*num_calls[^#\n]*\*[^#\n]*avg_minutes_per_call""", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_subtraction and total_required_from_vars
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Minutes you are short computed correctly",
            "Minutes you are short computed incorrectly"
        )

    def test_total_hours_group(self):
        """
        One message validating EVERYTHING about `total_hours`:
        - declared, float, correct value (70/60)
        - source uses `total_required / minutes_in_hour`
        """
        declared = hasattr(self.m, 'total_hours')
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, 'total_hours', None), float)
        correct_value = declared and abs(self.m.total_hours - self.expected_total_hours) < 1e-9

        # total_hours: uses division
        uses_division = re.search(
            r"""total_hours\s*=\s*[^#\n]*total_required[^#\n]*/[^#\n]*minutes_in_hour""",
            self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_division
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Total duration in hours for all calls computed correctly",
            "Total duration in hours for all calls computed incorrectly"
        )

    def test_completed_calls_group(self):
        """
        One message validating EVERYTHING about `completed_calls`:
        - declared, int, correct value (8)
        - source uses floor division: `available_minutes // avg_minutes_per_call`
        """
        declared = hasattr(self.m, 'completed_calls')
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, 'completed_calls', None), int)
        correct_value = declared and (self.m.completed_calls == self.expected_completed)

        # completed_calls: uses floor division //
        uses_floor_div = re.search(
            r"""completed_calls\s*=\s*[^#\n]*available_minutes[^#\n]*//[^#\n]*avg_minutes_per_call""",
            self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_floor_div
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Completed calls within available time computed correctly",
            "Completed calls within available time computed incorrectly"
        )

    def test_unused_minutes_group(self):
        """
        One message validating EVERYTHING about `unused_minutes`:
        - declared, int, correct value (4)
        - source uses modulo: `available_minutes % avg_minutes_per_call`
        """
        declared = hasattr(self.m, 'unused_minutes')
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, 'unused_minutes', None), int)
        correct_value = declared and (self.m.unused_minutes == self.expected_unused)

        # unused_minutes: uses modulo %
        uses_modulo = re.search(
            r"""unused_minutes\s*=\s*[^#\n]*available_minutes[^#\n]*%[^#\n]*avg_minutes_per_call""",
            self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_modulo
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Unused minutes within available time computed correctly",
            "Unused minutes within available time computed incorrectly"
        )

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


test_main.py

Ce cours vous aidera à approfondir les types de données et à apprendre à les manipuler. Vous y découvrirez les opérations de base ainsi que tous les aspects des nombres, du type de données booléen et des chaînes de caractères. Ce cours comprend de nombreuses tâches pratiques qui vous permettront de devenir un programmeur compétent.

Les types de données numériques sont fondamentaux en Python et constituent la base de nombreuses tâches de calcul. Dans cette section, vous découvrirez les éléments essentiels pour travailler avec les entiers et les nombres à virgule flottante, effectuer des opérations mathématiques de base et comprendre les applications concrètes des données numériques. Vous explorerez également des concepts clés tels que l’immutabilité et acquerrez une expérience pratique avec les fonctions et outils intégrés de Python pour gérer efficacement les nombres.

L'objectif principal de cette section est de clarifier les types de données booléennes ; il s'agit d'un sous-type de données numériques, mais il est en réalité plus complexe. Puisqu'il est toujours préférable de maîtriser les sujets les plus difficiles, cette section constitue une partie précieuse de votre programme.

Les chaînes de caractères permettent d’implémenter des phrases en Python, c’est-à-dire de fournir des instructions aux utilisateurs, qui constituent le public cible de votre programme. En effet, il est toujours préférable de pouvoir travailler avec des chaînes de caractères, car elles doivent être utilisées dans votre code. Vous comprendrez bientôt pourquoi.

Conversion des valeurs au type requis, nettoyage du texte avant comparaison, et utilisation exclusive des nombres pour les opérations mathématiques tout en formatant les résultats pour la lisibilité humaine. Identification explicite des données manquantes et gestion intentionnelle de celles-ci, distinction entre le texte destiné à l'utilisateur et le contenu brut provenant de fichiers ou de réseaux. Les objectifs sont la réduction des erreurs, la fiabilité des comparaisons, la cohérence des résultats et une sortie claire et lisible.

Ce chapitre comprend des exercices pratiques qui regroupent tous les sujets étudiés, accompagnés d'un peu de théorie.

Défi : Calcul du Temps

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