usuarios_data_science = [15, 23, 43, 56]

usuarios_machine_learning = [13, 23, 56, 42]

assistiram = usuarios_data_science.copy() # Cópia de usuarios_data_science

assistiram.extend( usuarios_machine_learning ) # Extensão da variável assistiram com usuarios_machine_learning

print(assistiram)

tamanho_da_lista = len(assistiram)

print(tamanho_da_lista)

evitando_repeticoes = set(assistiram)

print(evitando_repeticoes)

numeros_de_teste = set([1, 2, 3, 1])

print(numeros_de_teste)

teste_de_tipo = type(numeros_de_teste)

print(teste_de_tipo)

usuarios_data_science = { 15, 23, 43, 56, } # Alterado para conjunto, uma vez que a ordem dos elementos não importa

usuarios_machine_learning = { 13, 23, 56, 42, } # Alterado para conjunto, uma vez que a ordem dos elementos não importa

localizando_um_item = usuarios_machine_learning[3] #Não existe posições em conjutos, assim, ao tentar executar o comando, o código apresentará erro

print(localizando_um_item)

for usuario in set(assistiram):

print(usuario)

juncao_de_usuarios = usuarios_data_science | usuarios_machine_learning

print(juncao_de_usuarios)

juncao_de_usuarios2 = ( usuarios_data_science & usuarios_machine_learning ) # Tal comando vai nos exibir os números que ambas as listas possuem em comum

print(juncao_de_usuarios2)

subtracao_de_usuarios = ( usuarios_data_science - usuarios_machine_learning ) # O comando realiza uma subtração entre os conjuntos, retornando os usuários que fizeram o curso de Data Science, mas não fizeram o curso de Machine Learning

print(subtracao_de_usuarios)

fez_ds_mas_nao_fez_ml = usuarios_data_science - usuarios_machine_learning

averiguacao = 15 in fez_ds_mas_nao_fez_ml

print(averiguacao)

utilizacao_do_ou_exclusivo = ( usuarios_data_science ^ usuarios_machine_learning ) # O comando realiza uma operação de 'ou exclusivo' entre os conjuntos, retornando os usuários que fizeram apenas um dos cursos, excluindo aqueles que fizeram ambos.

print(utilizacao_do_ou_exclusivo)