def test_poupanca_adequada(self):
bl = BancoLogico()
bl.quantia_poupada(22000)
bl.ganhos(25000, bl.ESTAVEL)
bl.dependentes(3)
bl.poupanca() |should| equal_to(bl.ADEQUADA)
def test_inadequada(self):
bl = BancoLogico()
bl.condicao = bl.ESTAVEL
bl.dependentes = 1
bl.ganhos = 9999999999
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.condicao = bl.INSTAVEL
bl.renda() | should | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.condicao = bl.ESTAVEL
bl.dependentes = 1
bl.ganhos = 18999
bl.renda() | should | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 19000
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 19001
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.dependentes = 2
bl.ganhos = 22999
bl.renda() | should | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 23000
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 23001
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.dependentes = 3
bl.ganhos = 26999
bl.renda() | should | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 27000
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 27001
bl.renda() | should_not | equal_to(bl.INADEQUADA)
def test_inadequada(self):
bl = BancoLogico()
bl.condicao = bl.ESTAVEL
bl.dependentes = 1
bl.ganhos = 9999999999
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.condicao = bl.INSTAVEL
bl.renda() |should| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.condicao = bl.ESTAVEL
bl.dependentes = 1
bl.ganhos = 18999
bl.renda() |should| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 19000
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 19001
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.dependentes = 2
bl.ganhos = 22999
bl.renda() |should| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 23000
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 23001
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.dependentes = 3
bl.ganhos = 26999
bl.renda() |should| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 27000
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
bl.ganhos = 27001
bl.renda() |should_not| equal_to(bl.INADEQUADA)
def test_poupanca_adequada(self):
bl = BancoLogico()
bl.quantia_poupada(22000)
bl.ganhos(25000, bl.ESTAVEL)
bl.dependentes(3)
bl.poupanca() | should | equal_to(bl.ADEQUADA)
class ArvoreBidirecional:
def __init__(self):
self.g = nx.DiGraph()
self.bl = BancoLogico()
self.montar_arvore()
def determinar_parametros_teste(self):
self.bl.quantia_poupada(30000)
self.bl.ganhos(27000, self.bl.ESTAVEL)
self.bl.dependentes(3)
def montar_arvore(self):
self.g.add_path(
(self.bl, self.bl.poupanca_inadequada,
self.bl.investimento_poupanca, self.bl.investimento_seguro))
self.g.add_path(
(self.bl, self.bl.poupanca_adequada, self.bl.renda_adequada,
self.bl.investimento_acoes, self.bl.investimento_seguro))
self.g.add_path(
(self.bl, self.bl.poupanca_adequada, self.bl.renda_inadequada,
self.bl.investimento_ambos, self.bl.investimento_seguro))
def buscar_investimento_seguro(self):
"""Um investimento seguro só é possível se todos nós, do pai ao filho,
são validados como verdadeiros no caminho correspondente. O próprio
caminho diz qual investimento seguir."""
buscador_do_inicio = Buscador(graph=self.g,
no_inicial=self.bl,
objetivo=self.bl.investimento_seguro,
funcao_proximo_no=self.g.successors)
#buscador "espelho" do buscador_do_inicio
buscador_do_fim = Buscador(
graph=buscador_do_inicio.graph,
no_inicial=buscador_do_inicio.objetivo,
objetivo=buscador_do_inicio.no_atual, #nó inicial
funcao_proximo_no=self.g.predecessors)
buscadores = [None, buscador_do_inicio, buscador_do_fim]
flag = 1
while not (buscador_do_inicio.esbarrou(buscador_do_fim) or \
buscador_do_inicio.atingiu_objetivo() or \
buscador_do_fim.esbarrou(buscador_do_inicio) or \
buscador_do_fim.atingiu_objetivo()):
#flag para fazer apenas um buscador caminhar a cada passo ("loop")
buscadores[flag].step()
flag *= -1
self.mostrar_resultados(buscador_do_inicio, buscador_do_fim)
def mostrar_resultados(self, buscador_do_inicio, buscador_do_fim):
print "Caminhos: "
print "Buscador do início: " + str(buscador_do_inicio.path)
print "Buscador do fim: " + str(buscador_do_fim.path)
print "Nó no buscador do início: " + str(buscador_do_inicio.no_atual)
print "Nó no buscador do fim: " + str(buscador_do_fim.no_atual)
class ArvoreBidirecional:
def __init__(self):
self.g = nx.DiGraph()
self.bl = BancoLogico()
self.montar_arvore()
def determinar_parametros_teste(self):
self.bl.quantia_poupada(30000)
self.bl.ganhos(27000, self.bl.ESTAVEL)
self.bl.dependentes(3)
def montar_arvore(self):
self.g.add_path((self.bl,
self.bl.poupanca_inadequada,
self.bl.investimento_poupanca,
self.bl.investimento_seguro
))
self.g.add_path((self.bl,
self.bl.poupanca_adequada,
self.bl.renda_adequada,
self.bl.investimento_acoes,
self.bl.investimento_seguro
))
self.g.add_path((self.bl,
self.bl.poupanca_adequada,
self.bl.renda_inadequada,
self.bl.investimento_ambos,
self.bl.investimento_seguro
))
def buscar_investimento_seguro(self):
"""Um investimento seguro só é possível se todos nós, do pai ao filho,
são validados como verdadeiros no caminho correspondente. O próprio
caminho diz qual investimento seguir."""
buscador_do_inicio = Buscador(graph=self.g,
no_inicial=self.bl,
objetivo=self.bl.investimento_seguro,
funcao_proximo_no=self.g.successors)
#buscador "espelho" do buscador_do_inicio
buscador_do_fim = Buscador(graph = buscador_do_inicio.graph,
no_inicial = buscador_do_inicio.objetivo,
objetivo = buscador_do_inicio.no_atual, #nó inicial
funcao_proximo_no=self.g.predecessors)
buscadores = [None, buscador_do_inicio, buscador_do_fim]
flag = 1
while not (buscador_do_inicio.esbarrou(buscador_do_fim) or \
buscador_do_inicio.atingiu_objetivo() or \
buscador_do_fim.esbarrou(buscador_do_inicio) or \
buscador_do_fim.atingiu_objetivo()):
#flag para fazer apenas um buscador caminhar a cada passo ("loop")
buscadores[flag].step()
flag *= -1
self.mostrar_resultados(buscador_do_inicio, buscador_do_fim)
def mostrar_resultados(self, buscador_do_inicio, buscador_do_fim):
print "Caminhos: "
print "Buscador do início: " + str(buscador_do_inicio.path)
print "Buscador do fim: " + str(buscador_do_fim.path)
print "Nó no buscador do início: " + str(buscador_do_inicio.no_atual)
print "Nó no buscador do fim: " + str(buscador_do_fim.no_atual)