Les dictionnaires offrent également une méthode pratique `clear()` qui supprime tous les éléments, vous laissant avec un dictionnaire vide. Voici comment cela fonctionne.

# Creating a dictionary for book details
book = {
    "title": "Pride and Prejudice",
    "author": "Jane Austen",
    "year": 1813,
    "genre": "Romance"
}

# Printing the dictionary before clearing
print("Before clearing:", book)

# Clearing all items from the dictionary
book.clear()

# Printing the dictionary after clearing
print("After clearing:", book)

import unittest
import importlib

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_authors_books_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'authors_books'),
            "The `authors_books` dictionary is declared.",
            "Expected `authors_books` to be declared."
        )

    def test_authors_books_is_dict(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(user_code.authors_books, dict),
            "The `authors_books` is of type `dict`.",
            "Expected `authors_books` to be of type `dict`."
        )

    def test_authors_books_is_empty(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            len(user_code.authors_books) == 0,
            "The `authors_books` dictionary is empty after using `clear()`.",
            "Expected `authors_books` to be empty after using `clear()`, but it is not."
        )

    def test_clear_method_used(self):
        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 empty the dictionary.",
            "Expected the `clear()` method to be used to empty the dictionary."
        )

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


test_main.py

Dans ce cours, vous apprendrez à connaître les structures de données fondamentales du langage de programmation Python. Nous explorerons l'utilisation des structures de données natives de Python telles que les listes, les dictionnaires, les tuples et les ensembles pour relever différents défis.

Qu'est-ce qu'une liste ? Une liste est une collection ordonnée qui peut être modifiée. Elle permet également des éléments en double.

Qu'est-ce qu'un dictionnaire ? Un dictionnaire est une collection ordonnée qui peut être modifiée, mais qui n'autorise pas les entrées en double. Il se compose de paires `key:value`, qui sont utilisées pour optimiser sa structure.

Qu'est-ce qu'un tuple ? Un tuple est une collection ordonnée qui ne peut pas être modifiée. Il peut avoir des éléments en double. Bien qu'il soit similaire à une liste, les valeurs dans un tuple peuvent être de n'importe quel type et sont indexées par des entiers. Bien que non obligatoire, il est courant d'enfermer les valeurs d'un tuple entre parenthèses, ce qui les rend plus faciles à comprendre en Python.

Qu'est-ce qu'un ensemble ? En Python, un `set` est une collection non ordonnée qui est à la fois `iterable` et `mutable`, sans éléments répétés. Bien que l'ordre des éléments dans un ensemble ne soit pas fixe, il peut inclure une variété d'éléments. Un avantage clé de l'utilisation des ensembles par rapport aux listes est leur méthode très efficace pour déterminer si un élément existe dans l'ensemble.

Structures de Données Python

La Méthode clear()

Solution

La Méthode clear()

Solution