import unittest
import user_code

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 TestBusAnnouncements(unittest.TestCase):
    def test_single_iteration(self):
        """Checks that the generator returns stops in order during one cycle"""
        stops = ["Stop A", "Stop B", "Stop C"]
        announcer = user_code.bus_announcements(stops)
        
        expected_output = ["Next stop: Stop A", "Next stop: Stop B", "Next stop: Stop C"]
        result = [next(announcer) for _ in range(len(stops))]
        
        condition = result == expected_output
        failure_message = f"For input {stops}, expected {expected_output}, but got {result}."
        _dynamic_test(self, condition, "The generator correctly cycles through stops once.", failure_message)
    
    def test_multiple_iterations(self):
        """Checks that the generator loops through stops continuously"""
        stops = ["Stop X", "Stop Y"]
        announcer = user_code.bus_announcements(stops)
        
        expected_output = ["Next stop: Stop X", "Next stop: Stop Y", "Next stop: Stop X", "Next stop: Stop Y"]
        result = [next(announcer) for _ in range(len(stops) * 2)]
        
        condition = result == expected_output
        failure_message = f"For input {stops}, expected {expected_output}, but got {result}."
        _dynamic_test(self, condition, "The generator correctly cycles through stops continuously.", failure_message)
  

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

test_main.py

Obtenha uma compreensão sólida de como as funções estruturam a programação em Python. Domine a definição e chamada de funções, o uso de argumentos, o tratamento de valores de retorno e a criação de código flexível e eficiente utilizando recursão e expressões lambda.

Explore o que são funções e por que são essenciais em Python. Aprenda a criar funções, definir argumentos, manipular valores de retorno e utilizar funções embutidas de forma eficaz.

Aprenda como funcionam os argumentos posicionais e opcionais em Python. Desenvolva funções adaptáveis que lidam com diferentes entradas e aumentam a flexibilidade do seu código.

Compreensão de como trabalhar com argumentos arbitrários e argumentos nomeados para lidar com tamanhos de entrada variáveis. Aprendizado de como essas técnicas tornam suas funções mais dinâmicas e organizadas.

Descubra como os valores de retorno representam a saída de uma função. Aprenda a retornar valores únicos ou múltiplos, utilizar None e explorar geradores para um controle de fluxo de dados mais avançado.

Desbloqueie conceitos avançados de funções com recursão e funções lambda. Entenda como a recursão resolve problemas repetitivos e como as expressões lambda criam funções concisas em uma única linha.

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