Vi har hentet antall produkter i hver kategori. Nå har selskapet gitt oss i oppgave å finne kategoriene der produktene koster mer enn et visst beløp, slik at de kan gi rabatt på disse.

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_category_names_with_price_above_450(self):
        """Check that only unique category names with products priced above 450 are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()

        # Get the expected result using reference query
        reference_query = '''
            SELECT DISTINCT category.name
            FROM category
            JOIN product ON category.id = product.category_id
            WHERE price > 450
        '''
        self.cursor.execute(reference_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        expected_set = set(row[0] for row in expected_rows)

        # Run user's query
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        user_set = set(row[0] for row in rows)

        condition = user_set == expected_set
        missing = expected_set - user_set
        extra = user_set - expected_set
        fail_msg = ""
        if missing:
            fail_msg += f"Missing expected categories: {', '.join(missing)}. "
        if extra:
            fail_msg += f"Unexpected categories returned: {', '.join(extra)}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Correct unique category names are returned for products with price > 450.",
            fail_msg or "Incorrect category names returned."
        )

    def test_output_only_category_name_column(self):
        """Check that only one column (category.name) is 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) == 1 and normalize_text(columns[0]) == "name"
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Only one column 'name' is returned.",
            f"Expected only one column named 'name', got: {columns}"
        )

    def test_no_duplicate_category_names(self):
        """Check that there are no duplicate category names in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        names = [row[0] for row in rows]
        condition = len(names) == len(set(names))
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "No duplicate category names in the result.",
            "Duplicate category names found in the result."
        )

    def test_no_category_with_price_450_or_below(self):
        """Ensure no category is returned where all products have price <= 450."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        returned_names = set(row[0] for row in rows)
        # All categories that have at least one product with price > 450
        self.cursor.execute('''
            SELECT DISTINCT category.name
            FROM category
            JOIN product ON category.id = product.category_id
            WHERE price > 450
        ''')
        valid_names = set(row[0] for row in self.cursor.fetchall())
        # All categories that have only products with price <= 450
        self.cursor.execute('''
            SELECT DISTINCT category.name
            FROM category
            WHERE category.name NOT IN (
                SELECT DISTINCT category.name
                FROM category
                JOIN product ON category.id = product.category_id
                WHERE price > 450
            )
        ''')
        invalid_names = set(row[0] for row in self.cursor.fetchall())
        found_invalid = returned_names & invalid_names
        condition = not found_invalid
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "No category with only products priced 450 or below is returned.",
            f"Categories returned with only products priced 450 or below: {', '.join(found_invalid)}"
        )


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

Dette kurset er perfekt for de som allerede har en grunnleggende forståelse av SQL og ønsker å fordype seg i mer avanserte konsepter for å lage kraftigere spørringer. Gjennom kurset vil du bli kjent med datagruppering og filtrering av grupperte data. Du vil også lære hvordan du arbeider med flere tabeller samtidig, inkludert hvordan du kombinerer dem. I tillegg vil du utforske forskjellige typer tabellkoblinger og hvordan du anvender dem i praksis.

I denne delen vil du lære hvordan du grupperer og håndterer data effektivt. Vi vil introdusere GROUP BY-operatoren for gruppering av data. I tillegg vil du lære hvordan du filtrerer grupperte data ved hjelp av HAVING-operatoren.

Du vil lære om nøstede underforespørsler, hvordan de opprettes, og hvordan de brukes effektivt.

Her vil du lære hvordan du kan kombinere flere tabeller, noe som gjør det mulig å arbeide med en samlet tabell og forenkle opprettelsen av spørringer.

Lær det grunnleggende om Data Definition Language (DDL) og Data Manipulation Language (DML) i SQL, inkludert hvordan du oppretter, endrer og sletter databaseobjekter, samt hvordan du setter inn, oppdaterer og sletter data i tabeller.

Utfordring: Finn Kategori Etter Produktpris

Kort veiledning

Løsning

Utfordring: Finn Kategori Etter Produktpris

Kort veiledning

Løsning