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

Dieser Kurs ist ideal für Anfänger, die bereit sind, die Welt von SQL zu erkunden. Egal, ob Sie gerade erst mit dem Datenbankmanagement beginnen oder SQL für Ihre Anwendungsentwicklungsprojekte nutzen möchten, dieser Kurs behandelt die Grundlagen. Sie lernen schnell, das volle Potenzial von SQL auszuschöpfen – von der Abfrage und Verwaltung von Daten bis hin 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 erfahren wir, wie die SQL-SELECT-Anweisung verwendet wird, um eine einzelne Tabellenspalte, mehrere Tabellenspalten und alle Tabellenspalten abzurufen. Außerdem wird erläutert, wie eindeutige Werte zurückgegeben werden.

In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Daten, die von einer Abfrage zurückgegeben werden, 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 aufsteigend oder absteigend zu sortieren, was eine aussagekräftigere und leichter interpretierbare Datenausgabe ermöglicht.

In diesem Abschnitt lernen wir, wie man zurückgegebene Daten mit der WHERE-Klausel der SELECT-Anweisung filtert. Wir behandeln das Testen auf Gleichheit, Ungleichheit, Wertebereiche größer und kleiner sowie NULL-Werte.

In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Sie Ihre Suchbedingungen durch die Kombination von WHERE-Klauseln mit den Operatoren AND und OR verfeinern können. Außerdem behandeln wir, wie der NOT-Operator 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: Länder, Ihre IDs und Ihre Bevölkerungszahlen Finden

Lösung