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import funciones_intro

import numpy as np

from nose.tools import *

numeros = np.random.random(100)

@raises(ZeroDivisionError)

def test_mi_promedio_falla_cero():

# Valida que la funcion falle cuando la lista de numeros está vacia

funciones_intro.mi_promedio([])

def test_mi_promedio_resultado_correcto():

# Valida el resultado comparando con el average de numpy

prom_np = np.average(numeros)

assert prom_np == funciones_intro.mi_promedio(numeros)

def test_mi_promedio_uno_no_es_primo():

# Valida que la función sepa que el 1 no es un numero primero

assert not funciones_intro.es_primo(1)

def test_negativos_no_son_primos():

# Valida que numeros negativos no se consideren como primos

assert not funciones_intro.es_primo(-1)

@raises(TypeError)

def test_crash_con_no_numerico():

# Valida que la función falle ante un parámetro no numérico

funciones_intro.es_primo("no soy un numero")

@raises(ValueError)

def test_parametro_falla_valor_menor_minimo():

# Valida que falle con Value error si el valor dado está por debajo del minimo permitido

funciones_intro.es_bisiesto(1899)

@raises(ValueError)

def test_parametro_falla_valor_menor_maximo():

# Valida que falle con Value error si el valor dado está por debajo del máximo permitido

funciones_intro.es_bisiesto(2501)