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

Maîtrise de l'emballage/déballage, des arguments de fonction flexibles, des fonctions d'ordre supérieur, des lambdas, de la portée des variables, des closures, des itérateurs et des décorateurs. Conçu pour les apprenants ayant suivi un cours d'introduction à Python et souhaitant écrire un code plus efficace, expressif et puissant.

Explorez l'art du packing et unpacking des listes, tuples et dictionnaires pour écrire un code Python plus expressif et efficace.

Plongez dans le monde des fonctions d'ordre supérieur, du passage de fonctions en tant qu'arguments, et de l'écriture de fonctions anonymes concises avec lambda.

Démystifier la portée des variables et découvrir comment les fonctions imbriquées et les closures permettent une encapsulation puissante.

Plongez dans le protocole d'itération de Python, les itérateurs personnalisés et les fonctions génératrices pour un traitement efficace des données.

Challenge : Modification des variables de la portée englobante

Solution