import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

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_avg_function_used(self):
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "avg" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "AVG function is used in the query.",
            "Your query does not use the AVG function."
        )

    def test_surfacearea_condition(self):
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read().lower().replace(" ","")
        condition = "where" in query
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query filters records with surfacearea > 300000.",
            "Query does not filter records with surfacearea > 300000."
        )

    def test_correct_average_value(self):
        # Calculate expected average
        data = [
            (1,'Japan ',377829),
            (3,'Mexico',1958201),
            (6,'Sweden',449964),
            (7,'Ukraine',603700),
            (8,'United States',9363520),
            (9,'Thailand',513115),
            (10,'Paraguay',406752),
            (11,'Philippines',300000), # not included (must be strictly > 300000)
            (12,'New Zealand',270534), # not included
            (13,'Norway',323877),
        ]
        filtered = [r[2] for r in data if r[2] > 300000]
        expected_avg = sum(filtered) / len(filtered)
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        result = self.cursor.fetchone()
        if result is not None:
            user_avg = float(result[0])
        else:
            user_avg = None
        condition = user_avg is not None and abs(user_avg - expected_avg) < 0.01
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"Query returns the correct average value: {expected_avg}.",
            f"Query does not return the correct average value. Expected: {expected_avg}, Got: {user_avg}."
        )

    def test_query_runs(self):
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            _dynamic_test(
                self,
                True,
                "Query executes successfully.",
                ""
            )
        except Exception as e:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "",
                f"Query failed to execute: {e}"
            )

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

Deze cursus is ideaal voor beginners die de wereld van SQL willen verkennen. Of je nu net begint met databasebeheer of SQL wilt gebruiken voor applicatieontwikkeling, deze cursus behandelt de basisprincipes. Je leert snel hoe je het volledige potentieel van SQL benut, van het opvragen en beheren van gegevens tot het naadloos integreren ervan in praktijktoepassingen. Aan het einde van de cursus beschik je over het vertrouwen en de vaardigheden om praktische problemen met SQL op te lossen en je ontwikkelingsproces te verbeteren.

In deze sectie leren we hoe we de SQL SELECT-instructie gebruiken om één tabelkolom, meerdere tabelkolommen en alle tabelkolommen op te halen. We ontdekken ook hoe we unieke waarden kunnen retourneren.

In deze sectie onderzoeken we hoe gegevens die door een query worden opgehaald, kunnen worden georganiseerd en geprioriteerd met behulp van de ORDER BY-clausule. Deze clausule, geplaatst aan het einde van een SELECT-instructie, maakt het mogelijk om resultaten te sorteren op één of meerdere kolommen, in oplopende of aflopende volgorde, waardoor de gegevensuitvoer betekenisvoller en beter interpreteerbaar wordt.

In deze sectie leren we hoe we geretourneerde gegevens kunnen filteren met behulp van de WHERE-clausule van de SELECT-instructie. We behandelen het testen op gelijkheid, ongelijkheid, grotere en kleinere waarden, waarde-intervallen en NULL-waarden.

In deze sectie behandelen we hoe u zoekvoorwaarden kunt verfijnen door WHERE-clausules te combineren met de AND- en OR-operatoren. We bespreken ook hoe de NOT-operator kan worden gebruikt om bepaalde resultaten uit te sluiten.

In deze sectie behandelen we wat de SQL-aggregatiefuncties zijn en hoe deze gebruikt kunnen worden om tabelgegevens samen te vatten.

Uitdaging: Gemiddelde van Groot Oppervlak

Oplossing

Uitdaging: Gemiddelde van Groot Oppervlak

Oplossing