import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestTask(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):
        """Test that the query returns 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 = ['name', 'population', 'region', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns columns in correct order: name, population, region, capital.",
            f"Query columns/order incorrect. Got: {columns}, expected: {expected_columns}."
        )

    def test_population_filter(self):
        """Test that only countries with population >= 300000 are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        population_idx = [desc[0] for desc in self.cursor.description].index('population')
        invalid_rows = [row for row in rows if row[population_idx] is not None and row[population_idx] < 300000]
        condition = len(invalid_rows) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All returned rows have population >= 300000.",
            f"Some rows have population < 300000: {invalid_rows}."
        )

    def test_expected_rows_present(self):
        """Test that all expected countries with population >= 300000 are included in the result."""
        solution_query = """
            SELECT name, population, region, capital 
            FROM country
            WHERE population >= 300000;
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        with open("query.sql", "r") as file:
            user_query = file.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        missing = [row for row in expected_rows if row not in user_rows]
        condition = len(missing) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All expected rows are present in the result.",
            f"Missing expected rows: {missing}."
        )

    def test_no_extra_rows(self):
        """Test that no extra countries (with population < 300000 or NULL) are included in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            user_query = file.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        solution_query = """
            SELECT name, population, region, capital 
            FROM country
            WHERE population >= 300000;
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        extra = [row for row in user_rows if row not in expected_rows]
        condition = len(extra) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "No extra rows are present in the result.",
            f"Extra rows found: {extra}."
        )

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: Väestömäärän Kynnyskysely

Ratkaisu

Haaste: Väestömäärän Kynnyskysely

Ratkaisu