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_selects_correct_columns(self):
        """Check if 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", "region"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects the correct columns in the correct order.",
            f"Query columns are {columns}, but expected {expected_columns}."
        )

    def test_orders_by_region_desc_population_asc(self):
        """Check if query orders by region descending and then by population ascending."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        # Nulls should come last in DESC order for region
        # Create a key for sorting: region DESC (null last), population ASC (null last)
        def region_key(val):
            # Nulls last for DESC
            return (val["region"] is None, val["region"] if val["region"] is None else -ord(val["region"][0]))
        sorted_df = df.copy()
        # For region DESC (null last), then population ASC
        sorted_df["region_sort"] = sorted_df["region"].apply(lambda x: (x is None, x))
        sorted_df["pop_sort"] = sorted_df["population"].apply(lambda x: (x is None, x))
        # Sort using pandas for comparison
        expected_df = df.sort_values(
            by=["region", "population"],
            ascending=[False, True],
            na_position="last"
        ).reset_index(drop=True)
        # Reset index for both
        sorted_df = sorted_df.sort_values(
            by=["region", "population"],
            ascending=[False, True],
            na_position="last"
        ).reset_index(drop=True)
        condition = expected_df[["id","name","population","region"]].equals(sorted_df[["id","name","population","region"]])
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query orders by region descending and population ascending.",
            "Query does not order by region descending and population ascending."
        )

    def test_returns_expected_rows(self):
        """Check if query returns the expected rows and values based on data."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        result_df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        # Build expected result
        self.cursor.execute("""
            SELECT id, name, population, region  
            FROM country 
            ORDER BY region DESC, population;
        """)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        expected_columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected_df = pd.DataFrame(expected_rows, columns=expected_columns)
        # Compare all rows and values
        condition = result_df.equals(expected_df)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns the expected rows and values in order.",
            "Query does not return the expected rows and values in order."
        )

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

Este curso es ideal para principiantes que desean explorar el mundo de SQL. Tanto si estás comenzando en la gestión de bases de datos como si buscas utilizar SQL en tus proyectos de desarrollo de aplicaciones, este curso cubre los aspectos esenciales. Aprenderás rápidamente a aprovechar todo el potencial de SQL, desde la consulta y gestión de datos hasta su integración en aplicaciones del mundo real. Al finalizar el curso, contarás con la confianza y las habilidades necesarias para resolver problemas prácticos con SQL y mejorar tu proceso de desarrollo.

En esta sección, aprenderemos a utilizar la sentencia SELECT de SQL para obtener una columna de una tabla, varias columnas de una tabla y todas las columnas de una tabla. También descubriremos cómo devolver valores únicos.

En esta sección, exploraremos cómo organizar y priorizar los datos devueltos por una consulta utilizando la cláusula ORDER BY. Ubicada al final de una instrucción SELECT, esta cláusula permite ordenar los resultados por una o varias columnas, ya sea en orden ascendente o descendente, lo que facilita una salida de datos más significativa y fácil de interpretar.

En esta sección, aprenderemos cómo filtrar los datos devueltos utilizando la cláusula WHERE de la instrucción SELECT. Aprenderemos a comprobar la igualdad, la desigualdad, los rangos de valores mayores y menores, y los valores NULL.

En esta sección, exploraremos cómo refinar las condiciones de búsqueda combinando cláusulas WHERE con los operadores AND y OR. También cubriremos cómo se puede utilizar el operador NOT para excluir ciertos resultados.

En esta sección, aprenderemos qué son las funciones de agregación en SQL y cómo utilizarlas para resumir los datos de una tabla.

Desafío: Encontrar Países, Identificadores, Poblaciones, Regiones y Ordenarlos

Solución

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Solución