import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

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_count_europe_and_asia(self):
        """Check that the query counts countries from Europe and Asia only."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        result = self.cursor.fetchone()
        # Count how many countries are in Europe or Asia in the provided data
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country WHERE continent='Europe' OR continent='Asia';")
        expected = self.cursor.fetchone()[0]
        actual = result[0] if result else None
        _dynamic_test(
            self,
            actual == expected,
            f"Correctly counted the number of countries in Europe and Asia: {expected}.",
            f"Incorrect count for countries in Europe and Asia. Expected {expected}, got {actual}."
        )

    def test_no_other_continents_included(self):
        """Check that only Europe and Asia countries are counted (not others)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Get the ids of countries counted by user query
        self.cursor.execute(f"SELECT id FROM country WHERE continent='Europe' OR continent='Asia';")
        valid_ids = set(row[0] for row in self.cursor.fetchall())
        # Confirm that the user query does not count more than these
        # We'll check the total count from the user query
        self.cursor.execute(query)
        user_count = self.cursor.fetchone()[0]
        # Now, check if the count for all countries is higher
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country;")
        total_count = self.cursor.fetchone()[0]
        condition = user_count <= len(valid_ids) and user_count != total_count
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query only includes countries from Europe and Asia.",
            "Query may be including countries from other continents."
        )

    def test_query_returns_single_value(self):
        """Check that the query returns exactly one row and one column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        condition = len(rows) == 1 and len(rows[0]) == 1
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly one row and one column.",
            f"Query should return a single value, got {len(rows)} rows and {len(rows[0]) if rows else 0} columns."
        )

    def test_count_is_correct_value(self):
        """Check that the returned count is correct for the current data."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Get expected count directly from the database
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country WHERE continent='Europe' OR continent='Asia';")
        expected = self.cursor.fetchone()[0]
        self.cursor.execute(query)
        result = self.cursor.fetchone()
        actual = result[0] if result else None
        _dynamic_test(
            self,
            actual == expected,
            f"Returned count is correct: {expected}.",
            f"Returned count is incorrect. Expected {expected}, got {actual}."
        )

    def test_count_changes_if_data_changes(self):
        """Check that the count changes if a new Europe country is inserted."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Get current count
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country WHERE continent='Europe' OR continent='Asia';")
        before_insert = self.cursor.fetchone()[0]
        # Insert a new Europe country
        self.cursor.execute("INSERT INTO country (id, name, continent, Region, SurfaceArea, Capital, Population) VALUES (100, 'Testland', 'Europe', 'Test Region', 123, 'Testville', 1000);")
        self.connection.commit()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            result = self.cursor.fetchone()
            after_insert = result[0] if result else None
        finally:
            self.cursor.execute("DELETE FROM country WHERE id=100;")
            self.connection.commit()
        _dynamic_test(
            self,
            after_insert == before_insert + 1,
            "Query dynamically counts new Europe country.",
            f"Query did not count new Europe country. Expected {before_insert + 1}, got {after_insert}."
        )

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):
    import re
    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

Erkunden Sie die Grundlagen von SQL – von der Abfrage von Daten bis zur Integration in reale Anwendungen. Ob Sie gerade erst mit dem Datenbankmanagement beginnen oder SQL für Ihre Anwendungsentwicklungsprojekte nutzen möchten, dieser Kurs behandelt die wichtigsten Aspekte. Sie lernen schnell, das volle Potenzial von SQL auszuschöpfen, von der Abfrage und Verwaltung von Daten bis zur nahtlosen Integration in reale Anwendungen. Am Ende des Kurses verfügen Sie über das nötige Selbstvertrauen und die Fähigkeiten, um praktische Probleme mit SQL zu lösen und Ihren Entwicklungsprozess zu optimieren.

In diesem Abschnitt lernen wir, wie man mit der SQL-SELECT-Anweisung eine einzelne Tabellenspalte, mehrere Tabellenspalten und alle Tabellenspalten abruft.
Wir erfahren außerdem, wie man eindeutige Werte zurückgibt.

In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie die durch eine Abfrage zurückgegebenen Daten mithilfe der ORDER BY-Klausel organisiert und priorisiert werden können. Diese Klausel wird am Ende einer SELECT-Anweisung platziert und ermöglicht es, die Ergebnisse nach einer oder mehreren Spalten entweder in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge zu sortieren, was eine aussagekräftigere und leichter interpretierbare Datenausgabe ermöglicht.

In diesem Abschnitt lernen wir, wie man mit der WHERE-Klausel der SELECT-Anweisung zurückgegebene Daten filtert. Es wird gezeigt, wie man auf Gleichheit, Ungleichheit, Wertebereiche mit größer oder kleiner als sowie auf NULL-Werte prüft.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie Sie Ihre Suchbedingungen durch die Kombination von WHERE-Klauseln mit den Operatoren AND und OR verfeinern können. Außerdem behandeln wir, wie der Operator NOT verwendet werden kann, um bestimmte Ergebnisse auszuschließen.

In diesem Abschnitt lernen wir, was SQL-Aggregatfunktionen sind und wie sie verwendet werden, um Tabellendaten zusammenzufassen.

Herausforderung: Kontinentalanzahl

Lösung