import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestTask(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_and_order(self):
        """Check that the query selects the correct columns in the correct 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_columns = ["id", "name", "population", "continent"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Selected columns are exactly id, name, population, continent in correct order.",
            f"Selected columns are {columns}, but expected {expected_columns}."
        )

    def test_filter_north_america(self):
        """Check that only rows with continent 'North America' are returned."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        # continent is the 4th column (index 3)
        all_na = all(row[3] == 'North America' for row in rows)
        _dynamic_test(
            self,
            all_na,
            "All rows have continent 'North America'.",
            "There are rows with continent not equal to 'North America'."
        )

    def test_population_descending(self):
        """Check that the result is ordered by population descending."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        populations = [row[2] for row in rows]
        condition = all(populations[i] >= populations[i+1] for i in range(len(populations)-1))
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Population column is sorted in descending order.",
            "Population column is not sorted in descending order."
        )

    def test_expected_rows(self):
        """Check that the correct rows are returned for 'North America'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Expected rows for 'North America' continent
        expected_rows = [
            (8, 'United States', 278357000, 'North America'),
            (3, 'Mexico ', 98881000, 'North America')
        ]
        # Remove trailing spaces from name for comparison
        expected_rows = [ (r[0], r[1].strip(), r[2], r[3]) for r in expected_rows ]
        user_rows_set = set( (r[0], r[1].strip(), r[2], r[3]) for r in user_rows )
        expected_rows_set = set(expected_rows)
        missing = expected_rows_set - user_rows_set
        extra = user_rows_set - expected_rows_set
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = ""
        if missing:
            msg += f"Missing rows: {missing}\\n"
        if extra:
            msg += f"Unexpected extra rows: {extra}\\n"
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly the expected rows for 'North America'.",
            msg.strip()
        )

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):
    import re
    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 População da América do Norte

Solução

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