def inputs_curve():
return [
Args(1, 2),
Args(1, 2, 5),
Args(1, 1),
Args(1, 5),
Args(2, 1, 10),
Args(2, 2),
Args(2, 3, 10),
Args(4, 4),
]
########## dataset #1
fact_inputs = [
(0, ),
(1, ),
(5, ),
]
def broken_fact(n):
return 0 if n <= 0 \
else 1 if n == 1 \
else n*fact(n-1)
compare_args_inputs.append(Args(broken_fact, factorial, fact_inputs))
########## dataset #2
# addition can work too
add_inputs = [(2, 3), (0, 4), (4, 5)]
def plus_broken(x1, x2):
if x1 != 0:
return x1 + x2
else:
return 1 + x2
compare_args_inputs.append(Args(add, plus_broken, add_inputs))
def correction(self, student_index, bateaux=abbreviated):
self.datasets = [Args(bateaux)]
return ExerciseFunction.correction(self, student_index)
# @BEG@ name=agenda more=regexp
# l'exercice est basé sur re.match, ce qui signifie que
# le match est cherché au début de la chaine
# MAIS il nous faut bien mettre \Z à la fin de notre regexp,
# sinon par exemple avec la cinquième entrée le nom 'Du Pré'
# sera reconnu partiellement comme simplement 'Du'
# au lieu d'être rejeté à cause de l'espace
#
# du coup pensez à bien toujours définir
# vos regexps avec des raw-strings
#
# remarquez sinon l'utilisation à la fin de :? pour signifier qu'on peut
# mettre ou non un deuxième séparateur ':'
#
agenda = r"\A(?P<prenom>[-\w]*):(?P<nom>[-\w]+):?\Z"
# @END@
agenda_groups = ['nom', 'prenom']
exo_agenda = ExerciseRegexpGroups(
'agenda', agenda, agenda_groups,
[Args(x) for x in agenda_strings],
nb_examples = 0)
agenda_ko = r"\A(?P<prenom>[-\w]*):(?P<nom>[-\w]+):?"
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
def minimum(a, b):
if a < b:
mini = a
else:
mini = b
return mini
inputs_minimum = [
Args(3, 8),
Args(7, 4),
Args(1.264, 1.283),
Args(-3, -1),
Args(2, 2)
]
exo_minimum = ExerciseFunction(minimum, inputs_minimum)
(45_001, 150_000, 40),
(150_001, math.inf, 45),
)
def taxes_ter(income):
due = 0
for floor, ceiling, rate in TaxRate2:
due += (min(income, ceiling) - floor + 1) * rate / 100
if income <= ceiling:
return int(due)
def taxes_ko(income):
return (income - 11_500) * 20 / 100
taxes_values = [
0, 45_000, 11_500, 5_000, 16_500, 30_000, 100_000, 150_000, 200_000, 11_504
]
taxes_inputs = [Args(v) for v in taxes_values]
exo_taxes = ExerciseFunction(taxes, taxes_inputs, nb_examples=2)
if __name__ == '__main__':
for value in taxes_values:
tax = taxes(value)
print(f"{value} -> {tax}")
# enfin on extrait la racine avec math.sqrt
return math.sqrt(sum([x**2 for x in args]))
# @END@
# ceci est testé mais je préfère ne pas l'exposer dans les corriges pour l'instant
def distance_bis(*args):
"idem mais avec une expression génératrice"
# on n'a pas encore vu cette forme - cf Semaine 6
# mais pour vous donner un avant-goût d'une expression
# génératrice:
return math.sqrt(sum((x**2 for x in args)))
distance_inputs = [
Args(),
Args(1),
Args(1, 1),
Args(1, 1, 1),
Args(1, 1, 1, 1),
Args(*range(10)),
]
exo_distance = ExerciseFunction(distance, distance_inputs, nb_examples=3)
def distance_ko(*args):
return sum([x**2 for x in args])
def correction(self, student_diff, extended=extended, abbreviated=abbreviated):
self.datasets = [Args(extended, abbreviated).clone('deep')]
return ExerciseFunction.correction(self, student_diff)
compare_all_inputs = []
# factoriel
from operator import mul
def fact(n):
"une version de factoriel à base de reduce"
return reduce(mul, range(1, n + 1), 1)
from math import factorial
fact_inputs = [0, 1, 5]
compare_all_inputs.append(Args(fact, factorial, fact_inputs))
def broken_fact(n):
return 0 if n <= 0 \
else 1 if n == 1 \
else n*fact(n-1)
compare_all_inputs.append(Args(broken_fact, factorial, fact_inputs))
#################### the exercice instance
exo_compare_all = ExerciseFunction(compare_all,
compare_all_inputs,
nb_examples=2,
call_layout='truncate',
# Fonctions intermédiaires de sélection des données à vérifier
def verifier_donnees(fichier, index):
liste = importer_donnees(fichier)
return liste[index]
def verifier_aver_ages(fichier, index):
liste = importer_donnees(fichier)
moyennes = ages_moyens(liste)
return int(moyennes[index][2])
# Liste des cas de test
inputs_import = [
Args('nat2018_epured_5k.csv', 1045),
Args('nat2018_r300.csv', 24),
Args('nat2018_n20.csv', 12960),
Args('nat2018_epured_5k.csv', 386),
Args('nat2018_epured_5k.csv', 85033),
Args('nat2018_r300.csv', 1043),
Args('nat2018_r300.csv', 2011),
Args('nat2018_n20.csv', 30082)
]
inputs_averages = [
Args('nat2018_epured_5k.csv', 1045),
Args('nat2018_r300.csv', 24),
Args('nat2018_n20.csv', 58),
Args('nat2018_epured_5k.csv', 386),
Args('nat2018_epured_5k.csv', 1136),
liste.sort(reverse=reverse)
# on retourne la liste de départ
return listes
# @END@
def multi_tri_reverse_ko(listes, reverses):
for liste in listes:
liste.sort()
return listes
inputs_multi_tri_reverse = [
Args([[1, 2], [3, 4]], [True, False]),
Args([[1, 2], [3, 4]], (True, True)),
Args([[1, 3, 2], [3, 4]], [False, True]),
Args([[1, 2], [3, 5, 4]], [False, False]),
Args([[1, 3], [9, 5], [4, 2]], (True, False, True)),
Args(
[[], ['a', 'z', 'c']],
[False, True],
),
]
exo_multi_tri_reverse = ExerciseFunction(multi_tri_reverse,
inputs_multi_tri_reverse,
layout_args=(24, 24, 24),
nb_examples=2)
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
def difference(a, b):
resultat = b - a
return resultat
inputs_difference = [Args(3, 7), Args(6, 2), Args(4, 4), Args(-5, 1)]
exo_difference = ExerciseFunction(difference, inputs_difference)
germs = ['aa1', 'A1a', '1Aa']
pythonid_strings = [
'a',
'_',
'__',
'-',
] + germs[:]
for germ in germs:
for i in range(len(germ)):
for seed in '-_':
pythonid_strings.append(germ[:i] + seed + germ[i:])
# @BEG@ name=pythonid more=regexp
# un identificateur commence par une lettre ou un underscore
# et peut être suivi par n'importe quel nombre de
# lettre, chiffre ou underscore, ce qui se trouve être \w
# si on ne se met pas en mode unicode
pythonid = "[a-zA-Z_]\w*"
# @END@
# @BEG@ name=pythonid more=bis
# on peut aussi bien sûr l'écrire en clair
pythonid_bis = "[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*"
# @END@
exo_pythonid = ExerciseRegexp('pythonid',
pythonid, [Args(x) for x in pythonid_strings],
nb_examples=8)
pythonid_ko = "\w+"
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
def wc(string):
"""
Basic implementation of the wc(1) UNIX command.
"""
nb_line = string.count('\n')
nb_word = len(string.split())
nb_byte = len(string)
return nb_line, nb_word, nb_byte
wc_input = (
Args('''Python is a programming language that lets you work quickly
and integrate systems more effectively.'''),
Args(''),
Args('abc'),
Args('abc \t'),
Args(' \tabc \n'),
Args('a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z\n'),
Args('''The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
# @BEG@ name=npmodif
def npmodif(n, a, b):
'''on va créer une arange(n) et transformer
en leurs opposés les termes d'indices compris entre a et b.
La fonction retourne le tableau np modifié'''
import numpy as np
Z = np.arange(n)
Z[(a < Z) & (Z <= b)] *= -1
return list(Z)
# @END@
inputs_npmodif = [
Args(10, 3, 5),
Args(10, 2, 8),
Args(5, 1, 3),
Args(15, 10, 14),
]
exo_npmodif = ExerciseFunction(npmodif, inputs_npmodif)
# @BEG@ name=divisible more=bis
def divisible_bis(a, b):
"renvoie True si un des deux arguments divise l'autre"
# on n'a pas encore vu les opérateurs logiques, mais
# on peut aussi faire tout simplement comme ça
# sans faire de if du tout
return a % b == 0 or b % a == 0
# @END@
def divisible_ko(a, b):
return a % b == 0
inputs_divisible = [
Args(10, 30),
Args(10, -30),
Args(-10, 30),
Args(-10, -30),
Args(8, 12),
Args(12, -8),
Args(-12, 8),
Args(-12, -8),
Args(10, 1),
Args(30, 10),
Args(30, -10),
Args(-30, 10),
Args(-30, -10),
]
exo_divisible = ExerciseFunction(
"""
# Je vous laisse vous convaincre que ça fonctionne aussi
# en utilisant le broadcasting
# pour s'économiser une transposition explicite
return (lambda x: x + x[:, np.newaxis])(taille -
np.abs(range(-taille, taille + 1)))
# @END@
def stairs_ko(taille):
n = 2 * taille + 1
ix, iy = np.indices((n, n), dtype=np.float)
return ((taille - 1) + 2 * taille -
(np.abs(ix - taille) + np.abs(iy - taille)))
stairs_inputs = [
Args(1),
Args(2),
Args(3),
Args(4),
]
exo_stairs = ExerciseFunctionNumpy(
stairs,
stairs_inputs,
nb_examples=2,
)
# @END@
def numbers_ko(liste):
return (
# la builtin 'sum' renvoie la somme
sum(liste),
# les builtin 'min' et 'max' font ce qu'on veut aussi
max(liste),
min(liste),
)
def numbers_input():
length = randint(2, 6)
result = []
for i in range(length):
result.append(randint(5, 15))
return result
numbers_inputs = [Args(), Args(6)] + [Args(*numbers_input()) for i in range(4)]
exo_numbers = ExerciseFunction(
numbers,
numbers_inputs,
layout_args=(30, 25, 25),
nb_examples=3,
)
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
from math import sqrt
#------------
# Fonction solution du probleme
def __estPair(n):
return n % 2 == 0
# Jeu de donnees sur lequel la fonction de l'eleve sera testee
inputs_estPair = [Args(1), Args(2), Args(3), Args(8), Args(17), Args(1001)]
# Fabrication de l'instance pour l'autoevaluation
sol_estPair = ExerciseFunction(
__estPair, # La fonction solution du probleme
inputs_estPair, # Le jeu de donnees
)
#------------
# Fonction solution du probleme
def __carre(x):
return x**2
# Jeu de donnees sur lequel la fonction de l'eleve sera testee
# @BEG@ name=carre more=bis
def carre_bis(line):
# pareil mais avec, à la place des compréhensions
# des expressions génératrices que - rassurez-vous -
# l'on n'a pas vues encore, on en parlera en semaine 5
# le point que je veux illustrer ici c'est que c'est
# exactement le même code mais avec () au lieu de []
line = line.replace(' ', '').replace('\t', '')
entiers = (int(token) for token in line.split(";") if token)
return ":".join(str(entier**2) for entier in entiers)
# @END@
inputs_carre = [
Args("1;2;3"),
Args(" 2 ; 5;6;"),
Args("; 12 ; -23;\t60; 1\t"),
Args("; -12 ; ; -23; 1 ;;\t"),
]
exo_carre = ExerciseFunction(carre,
inputs_carre,
nb_examples=0,
layout_args=(40, 20, 20))
def carre_ko(s):
return ":".join(str(i**2) for i in (int(token) for token in s.split(';')))
# for i in range(len(iterable)):
# ... iterable[i]
def produit_scalaire_ter(X, Y):
scalaire = 0
n = len(X)
for i in range(n):
scalaire += X[i] * Y[i]
return scalaire
# @END@
from fractions import Fraction
inputs_produit_scalaire = [
Args((1, 2), (3, 4)),
Args(range(3, 9), range(5, 11)),
Args([-2, 10], [20, 4]),
Args([Fraction(2, 15), Fraction(3, 4)],
[Fraction(-7, 19), Fraction(4, 13)]),
Args([], []),
]
exo_produit_scalaire = ExerciseFunction(
produit_scalaire,
inputs_produit_scalaire,
)
def produit_scalaire_ko(X, Y):
return [x * y for x, y in zip(X, Y)]
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
inputs_dispatch1 = [Args(a, b) for a in range(3, 6) for b in range(7, 10)]
# @BEG@ name=dispatch1
def dispatch1(a, b):
"""
dispatch1 comme spécifié
"""
# si les deux arguments sont pairs
if a % 2 == 0 and b % 2 == 0:
return a * a + b * b
# si a est pair et b est impair
elif a % 2 == 0 and b % 2 != 0:
return a * (b - 1)
# si a est impair et b est pair
elif a % 2 != 0 and b % 2 == 0:
return (a - 1) * b
# sinon - c'est que a et b sont impairs
else:
return a * a - b * b
# @END@
def dispatch1_ko(a, b, *args):
return a * a + b * b
C'est plus court, mais on passe du temps à se
convaincre que ça fonctionne bien comme demandé
"""
# si on n'aime pas les boucles sans fin
# on peut faire aussi comme ceci
while b:
a, b = b, a % b
return a
# @END@
def pgcd_ko(a, b):
return a % b
inputs_pgcd = [
Args(0, 0),
Args(0, 1),
Args(1, 0),
Args(15, 10),
Args(10, 15),
Args(3, 10),
Args(10, 3),
Args(10, 1),
Args(1, 10),
]
inputs_pgcd += [
Args(36 * 2**i * 3**j * 5**k,
36 * 2**j * 3**k * 5**i)
for i in range(3) for j in range(3) for k in range(2)
]
# @END@
# @BEG@ name=morceaux more=ter
# on peut aussi faire des tests d'intervalle
# comme ceci 0 <= x <= 10
def morceaux_ter(x):
if x <= -5:
return -x - 5
elif -5 <= x <= 5:
return 0
else:
return x / 5 - 1
# @END@
inputs_morceaux = [Args(x) for x in (-10, 0, 10, -6, -5, -4, 4, 5, 20)]
exo_morceaux = ExerciseFunction(
morceaux,
inputs_morceaux,
nb_examples=3,
)
def morceaux_ko(x):
return morceaux(x) if x <= 15 else x
encore
"""
# à la Fortran; ça n'est pas forcément
# la bonne approche ici bien sûr
# mais si un élève a des envies de benchmarking...
result = np.zeros(shape=(lines, columns), dtype=int)
for i in range(lines):
for j in range(columns):
result[i, j] = 100 * i + 10 * j + offset
return result
# @END@
def hundreds_ko(lines, columns, offset):
result = np.ones(shape=(lines, columns), dtype=float)
return result
hundreds_inputs = [
Args(2, 4, 0),
Args(3, 3, 1),
]
exo_hundreds = ExerciseFunctionNumpy(
hundreds,
hundreds_inputs,
nb_examples=2,
)
# @END@
# @BEG@ name=url more=bis
# merci à sizeof qui a pointé l'utilisation de re.X
# https://docs.python.org/fr/3/library/re.html#re.X
# ce qui donne une présentation beaucoup plus compacte
protos_list = ['http', 'https', 'ftp', 'ssh', ]
url_bis = rf"""(?x) # verbose mode
(?i) # ignore case
(?P<proto>{"|".join(protos_list)}) # http|https|...
:// # separator
((?P<user>\w+){password}@)? # optional user/password
(?P<hostname>[\w\.]+) # mandatory hostname
(:(?P<port>\d+))? # optional port
/(?P<path>.*) # mandatory path
"""
# @END@
groups = [ 'proto', 'user', 'password', 'hostname', 'port', 'path' ]
exo_url = ExerciseRegexpGroups(
'url', url, groups,
[Args(x) for x in url_strings],
nb_examples=0,
font_size='x-small', header_font_size='small',
)
url_ko = i_flag + protos + "://" + hostname + '/' + path
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
def seuilSomme(seuil):
m = 150
n = 0
while m <= seuil:
m = m + 3
n = n + 1
return n
inputs_seuilSomme = [Args(1000), Args(2000), Args(150), Args(3000)]
exo_seuilSomme = ExerciseFunction(seuilSomme, inputs_seuilSomme)
def seuilProduit(seuil):
m = 150
n = 0
while m <= seuil:
m = m * 2
n = n + 1
return n
inputs_seuilProduit = [Args(7000), Args(100000), Args(150), Args(4800)]
exo_seuilProduit = ExerciseFunction(seuilProduit, inputs_seuilProduit)
# -*- coding: utf-8 -*-
from nbautoeval.exercise_function import ExerciseFunction
from nbautoeval.args import Args
from math import sqrt
def isPrime(n):
if n==2 or n==3:
return True
if n%2 == 0 or n<=1:
return False
d=3
while n%d!=0 and d <= sqrt(n):
d+=2
return n%d!=0
inputs_isPrime = [
Args(1), Args(2), Args(3), Args(5), Args(17), Args(1001)
]
exo_isPrime = ExerciseFunction(
isPrime,
inputs_isPrime,
layout='pprint',
layout_args=(40, 25, 25),
)
def correction(self,
student_merge,
extended=extended,
abbreviated=abbreviated):
self.datasets = [Args(extended, abbreviated)]
return ExerciseFunction.correction(self, student_merge)
if sum(sample) == target:
matches += 1
return matches
# @END@
def dice_ko(target, nb_dice=2, sides=6):
return sides**(nb_dice - 1)
SIDES = 5
dice_inputs = [
Args(7),
Args(2),
Args(20, sides=10),
Args(3, nb_dice=3),
Args(4, nb_dice=3),
Args(50, nb_dice=8),
] + [
Args(target, sides=SIDES, nb_dice=3) for target in range(3, 3 * SIDES + 1)
]
exo_dice = ExerciseFunctionNumpy(
dice,
dice_inputs,
nb_examples=5,
layout_args=(50, 10, 10),
)