import unittest
import psycopg2
import pandas as pd
import re

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_selected(self):
        """Check if the selected columns are name, region, capital, population in this 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 = ["name", "region", "capital", "population"]
        condition = columns == expected
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Selected columns are correct and in the right order.",
            f"Columns selected are incorrect or out of order: {columns}"
        )

    def test_filter_europe_population(self):
        """Check that only countries from Europe with population > 100000 are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        if not df.empty:
            # Check all rows are from Europe and population > 100000
            condition = (
                (df['population'] > 100000).all() and
                ('continent' not in df.columns or True) # No continent column in result, so skip that check
            )
        else:
            condition = True  # If no rows returned, that's fine for this logic
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All rows are from Europe and have population > 100000.",
            "Some rows are not from Europe or have population <= 100000."
        )

    def test_order_by_region_capital(self):
        """Check that results are sorted by region ascending, then by capital ascending."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
        if not df.empty:
            sorted_df = df.sort_values(by=["region", "capital"], ascending=[True, True]).reset_index(drop=True)
            df = df.reset_index(drop=True)
            condition = df.equals(sorted_df)
        else:
            condition = True
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Results are sorted by region and then by capital, both ascending.",
            "Results are not sorted by region and capital as required."
        )

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

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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：ヨーロッパ地域ソート

解答