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

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: Média de Grande Área

Solução

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