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

Neste curso iremos nos aprofundar nos tipos de dados e seus usos. Aqui você aprenderá operações básicas e todos os detalhes sobre números, dados booleanos e strings. Este curso consiste em uma série de tarefas práticas, após as quais você se tornará um programador habilidoso.

Os tipos de dados numéricos são fundamentais em Python, formando a base de muitas tarefas computacionais. Nesta seção, você explorará os conceitos essenciais para trabalhar com números inteiros e de ponto flutuante, realizando operações matemáticas básicas e compreendendo as aplicações práticas dos dados numéricos. Serão abordados também conceitos importantes como imutabilidade, além de proporcionar experiência prática com as funções e ferramentas nativas do Python para manipulação eficiente de números.

O principal objetivo desta seção é esclarecer os tipos de dados booleanos; é um subtipo de dados numéricos, mas um pouco mais desafiador. Como sempre é bom se destacar nos tópicos mais difíceis, esta seção é uma parte valiosa do seu currículo.

As strings são uma maneira de implementarmos frases em Python, ou seja, de fornecer instruções aos usuários que são o público-alvo do seu programa. De fato, é sempre melhor poder trabalhar com strings, pois elas devem ser utilizadas no seu código. Você entenderá o motivo em breve.

Change values to the kind you need, clean text before comparing, and keep math strictly with numbers while formatting results for people to read. Mark missing data clearly and handle it on purpose, and treat human text differently from raw file or network content. The goals are fewer mistakes, reliable comparisons, consistent results, and clear, readable output.


Este capítulo consiste em tarefas práticas que combinam todos os tópicos examinados juntamente com um pouco de teoria.

Desafio: Cálculo de Tempo

Solução

Awesome!

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