import unittest
import psycopg2
import pandas as pd
import re

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_distinct_capital_values(self):
        """Check that only distinct capital values are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        user_capitals = set([row[0] for row in user_rows])
        # Get expected distinct capitals from the table
        self.cursor.execute("SELECT DISTINCT capital FROM country;")
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        expected_capitals = set([row[0] for row in expected_rows])
        condition = user_capitals == expected_capitals
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Returned capitals are all unique and match expected distinct values.",
            f"Returned capitals do not match expected distinct values.\\nExpected: {expected_capitals}\\nGot: {user_capitals}"
        )

    def test_no_duplicate_capitals(self):
        """Check that there are no duplicate capital values in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        capitals = [row[0] for row in user_rows]
        condition = len(capitals) == len(set(capitals))
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "There are no duplicate capital values in the result.",
            "Duplicate capital values found in the result."
        )

    def test_column_name(self):
        """Check that the column name in the result is 'capital'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        colnames = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        condition = len(colnames) == 1 and normalize_text(colnames[0]) == "capital"
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Result column name is 'capital'.",
            f"Result column name is not 'capital'. Got: {colnames}"
        )

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

Ce cours est idéal pour les débutants souhaitant découvrir le monde de SQL. Que vous débutiez dans la gestion de bases de données ou que vous cherchiez à utiliser SQL pour vos projets de développement d'applications, ce cours couvre les notions essentielles. Vous apprendrez rapidement à exploiter tout le potentiel de SQL, de l'interrogation et la gestion des données à son intégration fluide dans des applications concrètes. À la fin du cours, vous disposerez de la confiance et des compétences nécessaires pour résoudre des problèmes pratiques avec SQL et améliorer votre processus de développement.

Dans cette section, nous apprendrons à utiliser l'instruction SQL SELECT pour obtenir une colonne d'une table, plusieurs colonnes d'une table et toutes les colonnes d'une table. Nous découvrirons également comment retourner des valeurs uniques.

Dans cette section, nous examinerons comment organiser et hiérarchiser les données renvoyées par une requête à l'aide de la clause ORDER BY. Placée à la fin d'une instruction SELECT, cette clause permet de trier les résultats selon une ou plusieurs colonnes, en ordre croissant ou décroissant, offrant ainsi une sortie de données plus significative et facilement interprétable.

Dans cette section, nous apprendrons à filtrer les données retournées à l'aide de la clause WHERE de l'instruction SELECT. Nous verrons comment tester l'égalité, l'inégalité, les plages de valeurs supérieures et inférieures, ainsi que les valeurs NULL.

Dans cette section, nous explorerons comment affiner vos conditions de recherche en combinant les clauses WHERE avec les opérateurs AND et OR. Nous aborderons également l'utilisation de l'opérateur NOT pour exclure certains résultats.

Dans cette section, nous allons découvrir ce que sont les fonctions d'agrégation SQL et comment les utiliser pour résumer les données d'une table.

Défi : Trouver les Capitales des Pays

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