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_columns_and_order(self):
        """Check that the query selects id, name, population in this exact 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_columns = ["id", "name", "population"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects columns id, name, population in the correct order.",
            f"Query does not select columns in the correct order. Found: {columns}"
        )

    def test_all_rows_present(self):
        """Check that the query returns all rows from the country table and correct values for the columns."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Get expected result using the correct query
        solution_query = "SELECT id, name, population FROM country;"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute(query)
        result_rows = self.cursor.fetchall()
        # Convert both to sets for order-insensitive comparison
        expected_set = set(expected_rows)
        result_set = set(result_rows)
        condition = expected_set == result_set and len(result_rows) == len(expected_rows)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all expected rows and values for id, name, population.",
            f"Returned rows do not match expected rows.\\nExpected: {expected_rows}\\nGot: {result_rows}"
        )

    def test_only_three_columns(self):
        """Ensure that only three columns are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        condition = len(columns) == 3
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly three columns.",
            f"Query should return 3 columns, but returned {len(columns)} columns: {columns}"
        )

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

Découvrez les bases de SQL — de l'interrogation des données à leur intégration dans des applications concrètes. Que vous débutiez en gestion de bases de données ou que vous souhaitiez utiliser SQL pour vos projets de développement applicatif, ce cours couvre les fondamentaux. Vous apprendrez rapidement à exploiter tout le potentiel de SQL, de l'interrogation et la gestion des données à leur intégration fluide dans des applications réelles. À la fin du cours, vous aurez la confiance et les compétences nécessaires pour résoudre des problèmes pratiques avec SQL et améliorer votre processus de développement.

Dans cette section, nous apprendrons à utiliser l'instruction SELECT de SQL pour obtenir une colonne de table, plusieurs colonnes de table et toutes les colonnes de table. Nous découvrirons également comment retourner des valeurs uniques.

Dans cette section, nous examinerons comment organiser et hiérarchiser les données renvoyées par une requête à l'aide de la clause ORDER BY. Placée à la fin d'une instruction SELECT, cette clause permet de trier les résultats selon une ou plusieurs colonnes, en ordre croissant ou décroissant, offrant ainsi une sortie de données plus significative et facile à interpréter.

Dans cette section, nous apprendrons à filtrer les données retournées à l'aide de la clause WHERE de l'instruction SELECT. Nous verrons comment tester l'égalité, l'inégalité, les plages de valeurs supérieures et inférieures, ainsi que les valeurs NULL.

Dans cette section, nous explorerons comment affiner vos conditions de recherche en combinant les clauses WHERE avec les opérateurs AND et OR. Nous aborderons également l'utilisation de l'opérateur NOT pour exclure certains résultats.

Dans cette section, nous découvrirons ce que sont les fonctions d'agrégation SQL et comment les utiliser pour résumer les données d'une table.

Défi : Trouver les pays, leurs identifiants et leurs populations

Solution