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_selects_population_column_only(self):
        """Check that only the 'population' column is selected from country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        condition = columns == ["population"]
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects only the 'population' column.",
            f"Query must select only the 'population' column, but columns returned are: {columns}"
        )

    def test_population_values_correct(self):
        """Check that all returned population values match those in the table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT population FROM country;")
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        user_df = pd.DataFrame(user_rows, columns=["population"])
        expected_df = pd.DataFrame(expected_rows, columns=["population"])
        user_sorted = user_df.sort_values(by=["population"], na_position='last').reset_index(drop=True)
        expected_sorted = expected_df.sort_values(by=["population"], na_position='last').reset_index(drop=True)
        condition = user_sorted.equals(expected_sorted)
        if not condition:
            diff = pd.concat([expected_sorted, user_sorted]).drop_duplicates(keep=False)
            failure_msg = f"Returned population values do not match expected values. Difference:\\n{diff}"
        else:
            failure_msg = ""
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All population values returned correctly.",
            failure_msg
        )

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

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: Ermitteln Sie die Bevölkerungszahl der Länder

Lösung