import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestTask(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 the correct columns in the correct 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", "continent"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Selected columns are exactly id, name, population, continent in correct order.",
            f"Selected columns are {columns}, but expected {expected_columns}."
        )

    def test_filter_north_america(self):
        """Check that only rows with continent 'North America' are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        # continent is the 4th column (index 3)
        all_na = all(row[3] == 'North America' for row in rows)
        _dynamic_test(
            self,
            all_na,
            "All rows have continent 'North America'.",
            "There are rows with continent not equal to 'North America'."
        )

    def test_population_descending(self):
        """Check that the result is ordered by population descending."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        populations = [row[2] for row in rows]
        condition = all(populations[i] >= populations[i+1] for i in range(len(populations)-1))
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Population column is sorted in descending order.",
            "Population column is not sorted in descending order."
        )

    def test_expected_rows(self):
        """Check that the correct rows are returned for 'North America'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Expected rows for 'North America' continent
        expected_rows = [
            (8, 'United States', 278357000, 'North America'),
            (3, 'Mexico ', 98881000, 'North America')
        ]
        # Remove trailing spaces from name for comparison
        expected_rows = [ (r[0], r[1].strip(), r[2], r[3]) for r in expected_rows ]
        user_rows_set = set( (r[0], r[1].strip(), r[2], r[3]) for r in user_rows )
        expected_rows_set = set(expected_rows)
        missing = expected_rows_set - user_rows_set
        extra = user_rows_set - expected_rows_set
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = ""
        if missing:
            msg += f"Missing rows: {missing}\\n"
        if extra:
            msg += f"Unexpected extra rows: {extra}\\n"
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly the expected rows for 'North America'.",
            msg.strip()
        )

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

SQLの基本を学びます。データのクエリから実際のアプリケーションへの統合までを網羅しています。データベース管理を始めたばかりの方や、アプリケーション開発プロジェクトでSQLを活用したい方に最適なコースです。SQLの持つ力を最大限に活用し、データのクエリや管理から実際のアプリケーションへの統合までを迅速に習得できます。コース修了時には、SQLを用いた実践的な課題解決能力と開発プロセス向上のスキルが身につきます。

このセクションでは、SQLのSELECT文を使用して単一のテーブル列、複数のテーブル列、すべてのテーブル列を取得する方法について学習します。また、一意の値を返す方法についても説明します。

このセクションでは、ORDER BY句を使用してクエリで取得したデータを整理し、優先順位を付ける方法について学習します。SELECT文の末尾に配置されるこの句により、1つまたは複数の列で結果を昇順または降順に並べ替えることができ、より意味のある、解釈しやすいデータ出力が可能となります。

このセクションでは、SELECT文のWHERE句を使用して返されるデータをフィルタリングする方法について学習します。等価性、不等価性、値の範囲による大小比較、およびNULL値の判定方法について学びます。

このセクションでは、WHERE句をANDおよびOR演算子と組み合わせて検索条件を絞り込む方法について学びます。また、NOT演算子を使用して特定の結果を除外する方法についても解説します。

このセクションでは、SQLの集約関数とは何か、そしてそれらを使用してテーブルデータを要約する方法について学びます。

チャレンジ：北アメリカ人口ソート

解答