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

Este curso é ideal para iniciantes que desejam explorar o mundo do SQL. Seja você alguém começando em gerenciamento de bancos de dados ou buscando utilizar SQL em projetos de desenvolvimento de aplicações, este curso aborda os conceitos essenciais. Você aprenderá rapidamente a aproveitar todo o potencial do SQL, desde a consulta e gerenciamento de dados até a integração em aplicações do mundo real. Ao final do curso, você terá confiança e habilidades para resolver problemas práticos com SQL e aprimorar seu processo de desenvolvimento.

Nesta seção, aprenderemos como usar a instrução SELECT do SQL para obter uma coluna de tabela, várias colunas de tabela e todas as colunas de tabela. Também descobriremos como retornar valores exclusivos.

Nesta seção, exploraremos como organizar e priorizar os dados retornados por uma consulta utilizando a cláusula ORDER BY. Inserida ao final de uma instrução SELECT, essa cláusula permite ordenar os resultados por uma ou várias colunas, em ordem crescente ou decrescente, possibilitando uma saída de dados mais significativa e de fácil interpretação.

Nesta seção, aprenderemos como filtrar os dados retornados utilizando a cláusula WHERE da instrução SELECT. Serão abordados testes de igualdade, desigualdade, intervalos de valores maiores e menores, além de valores NULL.

Nesta seção, exploraremos como refinar suas condições de busca combinando cláusulas WHERE com os operadores AND e OR. Também abordaremos como o operador NOT pode ser utilizado para excluir determinados resultados.

Nesta seção, aprenderemos o que são as funções agregadas do SQL e como utilizá-las para resumir dados de tabelas.

Desafio: Ordenação da Região Europa

Solução