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

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, Sus Identificadores y Sus Poblaciones

Solución

Desafío: Encontrar Países, Sus Identificadores y Sus Poblaciones

Solución