import unittest
import psycopg2
import pandas as pd
import decimal

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_query_returns_correct_average(self):
        """Check that the query returns the correct average surfacearea for countries with surfacearea > 1000000."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            user_query = file.read()

        # Use the reference solution
        solution_query = """
        SELECT AVG(surfacearea) FROM country WHERE surfacearea > 1000000;
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_result = self.cursor.fetchone()
        expected_avg = expected_result[0]

        self.cursor.execute(user_query)
        user_result = self.cursor.fetchone()
        user_avg = user_result[0] if user_result else None

        # Compare as floats for tolerance
        if isinstance(user_avg, decimal.Decimal):
            user_avg_value = float(user_avg)
        else:
            user_avg_value = user_avg
        if isinstance(expected_avg, decimal.Decimal):
            expected_avg_value = float(expected_avg)
        else:
            expected_avg_value = expected_avg

        condition = user_avg is not None and abs(user_avg_value - expected_avg_value) < 1e-6
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"Correct average ({expected_avg_value}) returned for countries with surfacearea > 1000000.",
            f"Incorrect average. Expected {expected_avg_value}, got {user_avg}."
        )

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

Tämä kurssi sopii erinomaisesti aloittelijoille, jotka haluavat tutustua SQL:n maailmaan. Olitpa sitten vasta aloittamassa tietokantojen hallintaa tai tähtäämässä SQL:n käyttöön sovelluskehitysprojekteissa, kurssi kattaa olennaiset perusteet. Opit nopeasti hyödyntämään SQL:n koko potentiaalia aina tietojen kyselystä ja hallinnasta niiden saumattomaan integrointiin käytännön sovelluksiin. Kurssin lopussa hallitset käytännön ongelmien ratkaisun SQL:llä ja kehitysprosessisi tehostuu.

Tässä osiossa opimme käyttämään SQL SELECT -lausetta yksittäisen taulukon sarakkeen, useiden taulukon sarakkeiden ja kaikkien taulukon sarakkeiden hakemiseen. Lisäksi selvitämme, miten palautetaan yksilölliset arvot.

Tässä osiossa perehdytään siihen, miten kyselyn palauttamaa dataa voidaan järjestää ja priorisoida ORDER BY -lauseen avulla. Tämä lause sijoitetaan SELECT-lauseen loppuun ja sen avulla tulokset voidaan lajitella yhden tai useamman sarakkeen perusteella joko nousevaan tai laskevaan järjestykseen, mikä mahdollistaa merkityksellisemmän ja helpommin tulkittavan datan esittämisen.

Tässä osiossa opimme, kuinka palautettua dataa suodatetaan SELECT-lauseen WHERE-ehdon avulla. Opimme testaamaan yhtäsuuruutta, erisuuruutta, suurempia ja pienempiä arvoja sekä NULL-arvoja.

Tässä osiossa tarkastellaan, kuinka hakuehtoja voidaan tarkentaa yhdistämällä WHERE-lausekkeita AND- ja OR-operaattoreiden avulla. Lisäksi käsitellään, miten NOT-operaattoria voidaan käyttää tiettyjen tulosten poissulkemiseen.

Tässä osiossa opimme, mitä SQL:n yhteenvetofunktiot ovat ja miten niitä käytetään taulukoiden tietojen yhteenvedossa.

Haaste: Pinta-Alan Valinta

Ratkaisu

Haaste: Pinta-Alan Valinta

Ratkaisu