import unittest
import psycopg2
import pandas as pd
import re

class TestPostgresQuery(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            user="agent",
            password="qwerty",
            dbname="testdb",
            sslmode="disable"
        )
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_columns_selected(self):
        """Check if the selected columns are name, region, capital, population in this order."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected = ["name", "region", "capital", "population"]
        condition = columns == expected
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Selected columns are correct and in the right order.",
            f"Columns selected are incorrect or out of order: {columns}"
        )

    def test_filter_europe_population(self):
        """Check that only countries from Europe with population > 100000 are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        if not df.empty:
            # Check all rows are from Europe and population > 100000
            condition = (
                (df['population'] > 100000).all() and
                ('continent' not in df.columns or True) # No continent column in result, so skip that check
            )
        else:
            condition = True  # If no rows returned, that's fine for this logic
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All rows are from Europe and have population > 100000.",
            "Some rows are not from Europe or have population <= 100000."
        )

    def test_order_by_region_capital(self):
        """Check that results are sorted by region ascending, then by capital ascending."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        if not df.empty:
            sorted_df = df.sort_values(by=["region", "capital"], ascending=[True, True]).reset_index(drop=True)
            df = df.reset_index(drop=True)
            condition = df.equals(sorted_df)
        else:
            condition = True
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Results are sorted by region and then by capital, both ascending.",
            "Results are not sorted by region and capital as required."
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_solution.py

Udforsk det grundlæggende i SQL — fra forespørgsler på data til integration i virkelige applikationer. Uanset om du er ny inden for databaseadministration eller ønsker at anvende SQL i dine udviklingsprojekter, dækker dette kursus det væsentlige. Du lærer hurtigt at udnytte det fulde potentiale i SQL, fra at forespørge og håndtere data til problemfri integration i praktiske applikationer. Ved kursets afslutning vil du have selvtilliden og færdighederne til at løse praktiske problemer med SQL og forbedre din udviklingsproces.

I dette afsnit lærer vi at bruge SQL SELECT-sætningen til at hente én tabelkolonne, flere tabelkolonner og alle tabelkolonner. Vi finder også ud af, hvordan man returnerer unikke værdier.

I dette afsnit undersøger vi, hvordan man organiserer og prioriterer de data, der returneres af en forespørgsel ved hjælp af ORDER BY-klausulen. Placeret i slutningen af en SELECT-sætning giver denne klausul dig mulighed for at sortere dine resultater efter én eller flere kolonner, enten i stigende eller faldende rækkefølge, hvilket muliggør en mere meningsfuld og letfortolkelig dataoutput.

I dette afsnit lærer vi, hvordan man filtrerer returnerede data ved hjælp af SELECT-sætningens WHERE-klausul. Vi gennemgår test for lighed, ulighed, større end og mindre end værdier samt NULL-værdier.

I dette afsnit vil vi undersøge, hvordan du kan forfine dine søgebetingelser ved at kombinere WHERE-klausuler med AND- og OR-operatorerne. Vi gennemgår også, hvordan NOT-operatoren kan bruges til at udelukke bestemte resultater.

I dette afsnit vil vi lære, hvad SQL-aggregeringsfunktioner er, og hvordan de bruges til at opsummere tabeldata.

Udfordring: Sortering af Europa-Regionen

Løsning