Summary  
This chapter covers Python’s string slicing syntax, showing how to extract substrings by specifying start, end, and step indices and how to use open-ended slicing patterns. It explains both fixed-range slicing and omitting components for flexible extraction.

General domain of usage  
Text processing

import unittest

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):
    # Expected values based on the given starter data
    EXP_NAME_CLEAN = "Ada Lovelace"
    EXP_HAS_QUICK = True
    EXP_INSIDE_PARENS = "quick"
    EXP_O_COUNT = 4
    EXP_DOMAIN = "example.com"
    EXP_SEP = " | "
    EXP_REPORT = f"{EXP_NAME_CLEAN}{EXP_SEP}{EXP_DOMAIN}{EXP_SEP}{EXP_O_COUNT}"

    def test_name_clean_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "name_clean"),
            "The `name_clean` variable is declared.",
            "Expected `name_clean` to be declared."
        )

    def test_name_clean_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.name_clean
            condition = actual == self.EXP_NAME_CLEAN
            failure = f"Expected `name_clean` to be `{self.EXP_NAME_CLEAN}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `name_clean` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `name_clean` value is `{self.EXP_NAME_CLEAN}`.",
            failure
        )

    def test_has_quick_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "has_quick"),
            "The `has_quick` variable is declared.",
            "Expected `has_quick` to be declared."
        )

    def test_has_quick_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.has_quick
            condition = actual == self.EXP_HAS_QUICK
            failure = f"Expected `has_quick` to be `{self.EXP_HAS_QUICK}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `has_quick` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `has_quick` value is `{self.EXP_HAS_QUICK}`.",
            failure
        )

    def test_inside_parens_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "inside_parens"),
            "The `inside_parens` variable is declared.",
            "Expected `inside_parens` to be declared."
        )

    def test_inside_parens_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.inside_parens
            condition = actual == self.EXP_INSIDE_PARENS
            failure = f"Expected `inside_parens` to be `{self.EXP_INSIDE_PARENS}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `inside_parens` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `inside_parens` value is `{self.EXP_INSIDE_PARENS}`.",
            failure
        )

    def test_o_count_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "o_count"),
            "The `o_count` variable is declared.",
            "Expected `o_count` to be declared."
        )

    def test_o_count_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.o_count
            condition = actual == self.EXP_O_COUNT
            failure = f"Expected `o_count` to be `{self.EXP_O_COUNT}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `o_count` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `o_count` value is `{self.EXP_O_COUNT}`.",
            failure
        )

    def test_domain_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "domain"),
            "The `domain` variable is declared.",
            "Expected `domain` to be declared."
        )

    def test_domain_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.domain
            condition = actual == self.EXP_DOMAIN
            failure = f"Expected `domain` to be `{self.EXP_DOMAIN}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `domain` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `domain` value is `{self.EXP_DOMAIN}`.",
            failure
        )

    def test_report_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, "report"),
            "The `report` variable is declared.",
            "Expected `report` to be declared."
        )

    def test_report_value(self):
        import user_code
        try:
            actual = user_code.report
            condition = actual == self.EXP_REPORT
            failure = f"Expected `report` to be `{self.EXP_REPORT}`, but got `{actual}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure = "Expected `report` to be declared."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"The `report` value is `{self.EXP_REPORT}`.",
            failure
        )


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


test_main.py

Acquisire una solida comprensione dei principali tipi di dati di Python e imparare a utilizzarli in modo efficace. Esplorare numeri, booleani e stringhe attraverso esercizi pratici ed esempi concreti. Sviluppare sicurezza nell'esecuzione delle operazioni di base e acquisire le competenze fondamentali necessarie per scrivere codice Python pulito ed efficiente.

Scopri le nozioni fondamentali dei tipi di dati numerici in Python e apprendi come lavorare con numeri interi e numeri in virgola mobile. Acquisisci padronanza delle operazioni aritmetiche di base, esplora il concetto di immutabilità e ottieni esperienza pratica utilizzando le funzioni e gli strumenti integrati di Python per gestire i numeri in modo efficiente in scenari reali.

Acquisisci una comprensione chiara del tipo di dato booleano, un sottotipo specializzato dei dati numerici che rappresenta valori di verità. Sebbene possa sembrare inizialmente complesso, padroneggiare i booleani è fondamentale per scrivere programmi logici ed efficienti. Questa sezione ti aiuterà ad applicare con sicurezza la logica booleana in scenari di programmazione reali.

Le stringhe consentono di lavorare con il testo in Python, dalla visualizzazione di messaggi all'elaborazione dell'input dell'utente. Verrà illustrato come creare, modificare e manipolare le stringhe in modo efficace. La comprensione delle stringhe è fondamentale per scrivere programmi interattivi e comunicare informazioni in modo chiaro attraverso il codice.

Scopri come gestire efficacemente i tipi di dati per garantire accuratezza e coerenza nei tuoi programmi. Converti i valori nel tipo appropriato, pulisci il testo prima del confronto e separa le operazioni numeriche dalla formattazione del testo. Verrà inoltre illustrato come gestire deliberatamente i dati mancanti e trattare il testo leggibile dall'uomo in modo diverso rispetto all'input grezzo, ottenendo risultati affidabili, coerenti e di facile lettura.

Sfida: Esercizi su Slicing e Ricerca

Soluzione

Sfida: Esercizi su Slicing e Ricerca

Soluzione