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

このコースは、SQLの世界を探求したい初心者に最適です。データベース管理を始めたばかりの方や、アプリケーション開発プロジェクトでSQLを活用したい方にも対応しています。本コースでは、SQLの基本から応用までを網羅しており、データのクエリや管理、実際のアプリケーションへの統合方法までを迅速に学ぶことができます。コース修了時には、SQLを用いた実践的な問題解決能力と開発プロセスの向上に必要なスキルと自信が身につきます。

このセクションでは、SQLのSELECT文を使用して、単一のテーブル列、複数のテーブル列、すべてのテーブル列を取得する方法を学びます。また、一意の値を返す方法についても学習します。

このセクションでは、ORDER BY句を使用してクエリによって返されたデータをどのように整理し、優先順位を付けるかを学びます。SELECT文の末尾に配置されるこの句は、1つまたは複数の列で結果を昇順または降順に並べ替えることができ、より意味のある、解釈しやすいデータ出力を可能にします。

このセクションでは、SELECT文のWHERE句を使用して返されるデータをフィルタリングする方法を学習します。等価性、不等価性、値の範囲による大小比較、NULL値のテスト方法について学びます。

このセクションでは、WHERE句をANDおよびOR演算子と組み合わせて検索条件を絞り込む方法について学びます。また、NOT演算子を使用して特定の結果を除外する方法についても説明します。

このセクションでは、SQLの集約関数とは何か、そしてそれらを使用してテーブルデータを要約する方法について学びます。

チャレンジ：表面積選択

解答