Eksamen

1
2
3
4
5

# Hensikten er å be brukeren om to tall og skrive ut summen av tallene
int(x) = input('Det første tallet: ')
int(y) = input('Det andre tallet: ')
total = x + y
print(f'Summen er {total}')

Når programmet over kjøres, krasjer det med feilmeldingen:

  File "/path/to/foo.py", line 2
    int(x) = input('Det første tallet: ')
    ^^^^^^
SyntaxError: cannot assign to function call here. Maybe you meant '==' instead of '='?

Deloppgave i:

• Forklar i korthet hva som er feil og hvordan programmet kan rettes.

Avhengig av hvilken tankefeil vi har gjort, er det ikke alltid forklaringsteksten i feilmeldingen og løsningsidéen den gir oss er spesielt hjelpsomme. Feilmeldingen sier likevel noe om hva som har gått galt.

Deloppgave ii:

• Forklar hvorfor det står «cannot assign to function call» i feilmeldingen.

Maksimalt 300 ord.

Deloppgave (i)

Når programmet leser input fra brukeren med input() vil resultatet alltid være en streng. Derfor ønsker programmet å konvertere til typen int, slik at tallet brukeren skrev kan benyttes i matematiske operasjoner senere. Syntaksen er imidlertid feil; konverteringen må gjøres på høyre side av tilordningssymbolet =. En riktig linje vil se slik ut:

x = int(input('Det første tallet: '))

Merk at identisk feil er gjort på linje 3 også. Samme rettelse må gjøres der.

Deloppgave (ii)

Når Python-fortolkeren leser linje 2, tolker den int(x) i begynnelsen av linje 2 som et funksjonskall. Dette gir mening, siden det er akkurat slik funksjonskall ser ut: først navnet på funksjonen, og deretter parenteser; mellom parentesene er eventuelle argumenter. Når man tilordner verdier med = trenger vi imidlertid at venstre side er en variabel (eller en annen slags referanse, f. eks. en listeposisjon).

Et funksjonskall er ikke samme type ting som en variabel og vil ikke kunne evaluere til en variabel. Funksjonskall evaluerer bare til objekter/verdier. Det gir derfor ikke mening å tilordne en verdi til et funksjonskall. Input til et funksjonskall gis som argumenter, ikke ved å bruke =.

Deloppgave (i) (4 poeng)

• Programmet forsøker å konvertere streng til int (2 poeng)
• Korrekt rettelse (2 poeng)

Deloppgave (ii) (4 poeng)

• int(x) har syntaksen til å være et funksjonskall (2 poeng)
• tilordning med = krever at venstre side er en variabel, eller annen type referanse (men ok å bare nevne variabel) (2 poeng)

Helhetsvurdering (2 poeng)
Poengene i denne kategorien deles ut helhetlig, ikke punkt for punkt. Sensor kan bruke dennne kategorien for å trekke opp eller ned kandidater som demonstrerer større eller mindre forståelse enn hva rubrikken forøvrig tilsier. Sensor ser etter:

• Det er lett å forstå hva kandidaten mener.
• God/relevant bruk av faguuttrykk der det er formålstjenelig.
• Demonstrerer generelt god forståelse.

Oppgave 2b, 2c og 2d omhandler alle det samme mystiske programmet.

Anta at du har en fil foo.csv med innholdet under.

name,discipline,value,unit
Kari,long jump,5,m
Per,long jump,500,cm
Pål,long jump,5000,mm
Espen,standing long jump,123,cm

Du kjører programmet under. Hva blir innholdet i bar.csv?

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

from csv import DictReader, DictWriter
from io import StringIO
from pathlib import Path

a = Path('foo.csv').read_text(encoding='utf-8')
b = DictReader(StringIO(a), delimiter=',')

c = []
for d in b:
    e = d['unit']
    f = float(d['value'])
    if e == 'cm':
        f /= 100
    elif e == 'mm':
        f /= 1000
    elif e != 'm':
        raise ValueError('I love crashing!')
    c.append({
        'name': d['name'],
        'm': f
    })

g = StringIO()
h = DictWriter(
    g,
    fieldnames=['name', 'm'],
    lineterminator='\n'
)
h.writeheader()
h.writerows(c)
Path('bar.csv').write_text(
    g.getvalue(),
    encoding='utf-8'
)

Maksimalt 4 poeng. Poengene gis av sensor som en helhetsvurdering. Det gis kun 4 poeng dersom svaret er nøyaktig riktig. Hvis ikke kan man få opp til 3 poeng:

• 1 poeng: kandidaten skjønner at verdier konverteres til meter
• 1 poeng: kandidaten skjønner at kolonnene i bar.csv er «name» og «m»
• 1 poeng: det er akkurat én rad i bar.csv for hver rad i foo.csv i samme rekkefølge.

Dersom sensor mener en besvarelse demonstrerer vesentlig mer eller mindre forståelse enn rubrikken legger opp til, kan hen gjøre en skjønnsmessig justering av poengkarakter.

Oppgave 2b, 2c og 2d omhandler alle det samme mystiske programmet.

Programmet under har dårlige variabelnavn, som gjør det vanskelig å lese og forstå. Forklar rollen til de ulike variablene i koden, og foreslå nye, selvbeskrivende navn for variabel- og funksjonsnavn.

PS: svar gjerne med en tabell (kopier den inn i svaret ditt og fyll den ut):

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

from csv import DictReader, DictWriter
from io import StringIO
from pathlib import Path

a = Path('foo.csv').read_text(encoding='utf-8')
b = DictReader(StringIO(a), delimiter=',')

c = []
for d in b:
    e = d['unit']
    f = float(d['value'])
    if e == 'cm':
        f /= 100
    elif e == 'mm':
        f /= 1000
    elif e != 'm':
        raise ValueError('I love crashing!')
    c.append({
        'name': d['name'],
        'm': f
    })

g = StringIO()
h = DictWriter(
    g,
    fieldnames=['name', 'm'],
    lineterminator='\n'
)
h.writeheader()
h.writerows(c)
Path('bar.csv').write_text(
    g.getvalue(),
    encoding='utf-8'
)

Det gis 1 poeng for hver av variabelnavnene med tilhørende forklaring. Det legges mest vekt på at forståelsen av variabelens rolle er riktig.

2 poeng gis som helhetsvurdering: god bruk av fagbegreper, god helhetlig forståelse, eller for å justere opp eller ned dersom sensor mener kandidaten demonstrerer et annet nivå av forståelse enn det poengsummen fra rubrikken forøvrig tilsier.

Oppgave 2b, 2c og 2d omhandler alle det samme mystiske programmet.

Forklar hensikten med linje 17 i programmet under, og kom med et forslag til en bedre streng du kan bruke. «I love crashing!» er tross alt ikke særlig nyttig informasjon.

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

from csv import DictReader, DictWriter
from io import StringIO
from pathlib import Path

a = Path('foo.csv').read_text(encoding='utf-8')
b = DictReader(StringIO(a), delimiter=',')

c = []
for d in b:
    e = d['unit']
    f = float(d['value'])
    if e == 'cm':
        f /= 100
    elif e == 'mm':
        f /= 1000
    elif e != 'm':
        raise ValueError('I love crashing!')
    c.append({
        'name': d['name'],
        'm': f
    })

g = StringIO()
h = DictWriter(
    g,
    fieldnames=['name', 'm'],
    lineterminator='\n'
)
h.writeheader()
h.writerows(c)
Path('bar.csv').write_text(
    g.getvalue(),
    encoding='utf-8'
)

• Viser forståelse for at programmet krasjer dersom enheten ikke er gyldig (2 poeng).
• Feilmeldingen er meningsfull (2 poeng).

Sensor har anledning til å justere poengene dersom kandidaten demonstrerer vesentlig større eller mindre forståelse enn hva rubrikken tilsier.

Skriv en kodesnutt slik at minnets tilstand blir som vist over. Du vil ikke få trekk i poeng dersom du definerer andre variabler i tilegg.

Klikk på «se steg» -knappen for å verifisere at denne koden gir riktig bilde av minnet.

a = [[42, 43], [42, 43]]
b = [a[0], a[1]]

temp1 = [42, 43]
temp2 = [42, 43]

a = [temp1, temp2]
b = [temp1, temp2]

• 1 poeng hvis a og b begge er lik [[42, 43], [42, 43]]
• 1 poeng hvis a og b ikke er aliaser, og a[0] er alias med b[0] men ikke med a[1]
• 1 poeng hvis a og b ikke er aliaser, og b[1] er alias med a[1] men ikke med b[0]

Sensor har anledning til å gjøre en skjønnsmessig justering i tilfeller der hen mener disse testene ikke gir et representativt bilde av hva studenten demonstrerer.

Sensor skal ikke kreve syntaktisk korrekthet – men hvis besvarelsen er syntaktisk korrekt eller er rettet opp til å bli det kan poengsummen som beskrevet over regnes ut med følgende kode:

points = sum([
    a == b == [[42, 43], [42, 43]],
    a is not b and a[0] is b[0] and a[0] is not a[1],
    a is not b and a[1] is b[1] and b[0] is not b[1],
])
# PS: i kontekst av matematisk aritmetikk regnes True som 1 og False som 0.

Ola og Kari har to sønner, Per og Pål, som er oppkalt etter besteforeldrene sine. Et lite utsnitt av familietreet deres ser du her:

I filen family.json vedlagt ser du en tekstuell representasjon av den samme informasjonen som på bildet. Hver person har en unik id. Id-nummeret har imidlertid ingen faktisk betydning utover å bli brukt for intern organisasjon av filen. For enkelhets skyld kan du anta at alle foreldreskap beskrevet i filen er biologiske; altså at adoptivforeldre og lignende relasjoner ikke er beskrevet.

{
  "people": [
    {
      "id": 1001,
      "name": "Ola Nordmann",
      "born": { "year": 1980, "month": 6, "day": 20 }
    },
    {
      "id": 1002,
      "name": "Kari Svensson",
      "born": { "year": 1985, "month": 5, "day": 15 }
    },
    {
      "id": 1003,
      "name": "Per Nordmann",
      "born": { "year": 2010, "month": 1, "day": 5 }
    },
    {
      "id": 1004,
      "name": "Pål Nordmann",
      "born": { "year": 2012, "month": 8, "day": 10 }
    },
    {
      "id": 1005,
      "name": "Anna Smith",
      "born": { "year": 1953, "month": 3, "day": 25 }
    },
    {
      "id": 1006,
      "name": "Per Nordmann",
      "born": { "year": 1950, "month": 5, "day": 22 }
    },
    {
      "id": 1007,
      "name": "Jane Doe",
      "born": { "year": 1956, "month": 11, "day": 30 }
    },
    {
      "id": 1008,
      "name": "Pål Svensson",
      "born": { "year": 1957, "month": 7, "day": 18 }
    }
  ],
  "parenthoods": [
    { "parent": 1001, "child": 1003 },
    { "parent": 1002, "child": 1003 },
    { "parent": 1001, "child": 1004 },
    { "parent": 1002, "child": 1004 },
    { "parent": 1005, "child": 1001 },
    { "parent": 1006, "child": 1001 },
    { "parent": 1008, "child": 1002 },
    { "parent": 1007, "child": 1002 }
  ],
  "marriages": [
    { "spouse1": 1001, "spouse2": 1002 },
    { "spouse1": 1005, "spouse2": 1006 }
  ]
}

Ola har en tvilling, Nora Nordmann. Hvordan er det naturlig å utvide json-filen slik at Nora også blir med i familietreet? 

Du skal svare med å vise hvordan json-filen ser ut etter endringene dine. Du trenger ikke å kopiere hele json-filen, bare du viser hvordan den nye informasjonen er skrevet og viser/forklarer hvor den befinner seg i forhold til resten av innholdet i json-filen.

{
  "people": [
    ..., # de andre personene er som før
    {
      "id": 1009,
      "name": "Nora Nordmann",
      "born": { "year": 1980, "month": 6, "day": 20 }
    }
  ],
  "parenthoods": [
    ..., # de andre foreldreskapene er som før
    { "parent": 1005, "child": 1009 },
    { "parent": 1006, "child": 1009 }
  ],
  ... # resten av json-filen er som før
}

Alternativ løsning som også godkjennes fullt ut:

# ... leser inn family.json og lar 'tree' peke på resultatet

tree["people"].append({
    "id": 1009,
    "name": "Nora Nordmann",
    "born": { "year": 1980, "month": 6, "day": 20 }
})
tree["parenthoods"].append({ "parent": 1005, "child": 1009 })
tree["parenthoods"].append({ "parent": 1006, "child": 1009 })

# ... skriver innholdet i 'tree' tilbake til family.json

Det godkjennes også løsninger som beskriver tydelig med ord hva som skal injeseres hvor; men en slik forklaring må være svært presis for å gi full uttelling.

• Fornuftig opprettelse av ny person (2 poeng)
• Fornuftig opprettelse av nye foreldreskap (2 poeng)

Hvis kandidaten utelukkende benytter en forklarende beskrivelse men er vag med detaljer (nøyaktig hvilke verdier de nye objektene får og hvor de befinner seg), gis det kun delvis uttelling.