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):
        """Test that the query returns 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 = ['name', 'population', 'region', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns columns in correct order: name, population, region, capital.",
            f"Query columns/order incorrect. Got: {columns}, expected: {expected_columns}."
        )

    def test_population_filter(self):
        """Test that only countries with population >= 300000 are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        population_idx = [desc[0] for desc in self.cursor.description].index('population')
        invalid_rows = [row for row in rows if row[population_idx] is not None and row[population_idx] < 300000]
        condition = len(invalid_rows) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All returned rows have population >= 300000.",
            f"Some rows have population < 300000: {invalid_rows}."
        )

    def test_expected_rows_present(self):
        """Test that all expected countries with population >= 300000 are included in the result."""
        solution_query = """
            SELECT name, population, region, capital 
            FROM country
            WHERE population >= 300000;
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        with open("query.sql", "r") as file:
            user_query = file.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        missing = [row for row in expected_rows if row not in user_rows]
        condition = len(missing) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All expected rows are present in the result.",
            f"Missing expected rows: {missing}."
        )

    def test_no_extra_rows(self):
        """Test that no extra countries (with population < 300000 or NULL) are included in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            user_query = file.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        solution_query = """
            SELECT name, population, region, capital 
            FROM country
            WHERE population >= 300000;
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        extra = [row for row in user_rows if row not in expected_rows]
        condition = len(extra) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "No extra rows are present in the result.",
            f"Extra rows found: {extra}."
        )

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

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：人口閾値クエリ

解答