自动造数据,Faker 了解一下?_python

文 | 闲欢

自动造数据,Faker 了解一下?_加密货币_02



在系统开发过程中,不管作为开发还是测试,我们都要造一些假数据到系统中,来模拟真实环境的运行。比如要创建一批用户,输入一些车牌,或者是电话号码,或者是街道地址等等。对于我来说,要么是大量的“测试XX”,要么是随手在键盘上一敲,都是些无意义的货真价实的假数据。看完这篇文章,你就能告别这样的烦恼了。

安装及基本用法

安装

安装 Faker 很简单,使用 pip 方式安装:

pip install Faker

基本用法

Faker 的使用也是很简单的,从 faker 模块中导入类,然后实例化这个类,就可以调用方法使用了:

from faker import Faker


fake = Faker()
fake.name()
# Danny Clarke
print(fake.address())
# 909 Nichols Ferry
# Abigailfort, MA 69479

这里我们造了一个名字和一个地址,由于 Faker 默认是英文数据,所以如果我们需要造其他语言的数据,可以使用 locale参数,例如:

from faker import Faker           

fake = Faker(locale='zh_CN')
fake.name()
# 史林

fake.address()
# 陕西省惠州市门头沟沈路d座 991298

是不是看起来还不错,但是有一点需要注意,这里的地址并不是真实的地址,而是随机组合出来的,也就是将省、市、道路之类的随机组合在一起。

地址相关方法

这里需要注意,有些方法是有地区倾向的,比如 province() 在中文中可以正常获取,但是在其他语种中可能会报错。

fake.building_number() # 楼栋名称
# 'U座'


fake.postcode() # 邮政编码
# 257897


fake.street_address() # 街道地址
# 吴路e座


fake.street_name() # 街道名称
# 嘉禾路

条形码相关方法

fake.ean(length=13)    # EAN条形码
# '5427745056706'

fake.ean13() # EAN13条形码
# '0937312282094'

fake.ean8() # EAN8条形码
# '52227936'

颜色相关方法

fake.color_name()        # 颜色名称
# 'White'

fake.hex_color() # 颜色十六进制值
# '#f5db7c'

fake.rgb_color() # 颜色RGB值
# '15,240,40'

货币相关方法

fake.cryptocurrency() #加密货币代码+名称
# ('AMP', 'AMP')


fake.cryptocurrency_code() # 加密货币代码
# 'XMR'

fake.cryptocurrency_name() # 加密货币名称
# 'Feathercoin'

fake.currency() # 货币代码+名称
('SEK', 'Swedish krona')


fake.currency_code() # 货币代码
# 'CRC'

fake.currency_name() # 货币名称
# ''Mozambican metical'

时间相关方法

fake.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None)  # 日期字符串(可设置格式和最大日期)
# '1992-02-13'

fake.date_between(start_date="-7y", end_date="today") # 日期(可设置限定范围)
# datetime.date(2017, 1, 24)


fake.date_of_birth(tzinfo=None, minimum_age=0, maximum_age=100) # 出生日期(可设置最大最小年龄)
# datetime.date(1964, 2, 27)


fake.date_this_month(before_today=True, after_today=False) # 本月中的日期
# datetime.date(2020, 7, 1)


fake.time(pattern="%H:%M:%S", end_datetime=None) # 时间(可设置格式和最大时间)
# '13:00:18'


fake.timezone() # 时区
# 'Africa/Kampala''

坐标相关方法

fake.latlng()           # 经纬度
# (Decimal('-84.6293375'), Decimal('106.942208'))


fake.local_latlng(country_code="CN", coords_only=False) # 返回某个国家某地的经纬度
# ('46.51872', '86.00214', 'Hoxtolgay', 'CN', 'Asia/Urumqi')

联系方式相关方法

fake.phone_number()       # 手机号
# '13920149907'


fake.email(*args, **kwargs)
# caixiulan@35.cn'

文本相关方法

fake.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True, ext_word_list=None)    # 单个段落
# '法律国际评论网站这是.个人其他不断报告公司.'


fake.text(max_nb_chars=200, ext_word_list=None) # 单个文本
# '起来以后文章所以自己.一直一定以上电子.\n然后开始问题出来已经.信息这个空间各种经营.\n到了所有需要介绍支持.方式建设专业就是经营更多.主要功能比较事情帮助.\n之后点击成为选择资密码部分.'


fake.md5(raw_output=False) # Md5
# '3f9824429336952484a70de210f0794f'


fake.password(length=10, special_chars=True, digits=True, upper_case=True, lower_case=True) # 密码
# 'xNGUixHi$1'


fake.uuid4()
# 'a70b41c0-ccdb-4dd0-9c9b-9b650fa72a49'

python 相关方法

最后,我们来看看 python 相关的方法,可以为我们写测试方法提供一些方便。

fake.pydict(nb_elements=10, variable_nb_elements=True)    # Python字典
# {'女人': 'EsiJkxQOIyMEKMBLiraE', '系列': 'shenxiulan@gmail.com', '操作': 'VGiviSlGVputFAUSWfdL', '不过': 'CZJaxfxXXIDFOThUxxOR', '得到': 3637, '搜索': Decimal('-292113.66项目': datetime.datetime(2000, 1, 12, 0, 54, 5), '那些': 'SbQuGqOGEnFhdPEYRrou', '虽然': 'EvRyxlmTgrrhrVWxMXIu', '方面': -1623419454707.4, '历史': 'jsun@hotmail.com', '对//moxiang.cn/', '社区': 'http://lei.cn/'}


fake.pyiterable(nb_elements=10, variable_nb_elements=True) # Python可迭代对象
# ['llyMSqurkCSNUwLcNJQg', 'bUxhBPmxovfOXixprnCr', 'nDNAnBFUWnqFTzJAPoYZ', 'aygoBknQESmPeMTdVoxz', 6393, 'http://ef.cn/category/posts/register/']


fake.pystruct(count=3) # Python结构
# (['https://jieduan.cn/author/', 2690, 'http://litao.cn/category/'], {'还是': datetime.datetime(2000, 8, 20, 22, 17, 30), '一直': 9796, '音乐': 'https://www.laizhou.cn/hom{'全部': {0: 6397, 1: [Decimal('833148.6'), datetime.datetime(2014, 2, 10, 20, 27, 58), 2722], 2: {0: datetime.datetime(1977, 5, 16, 17, 32, 12), 1: 'WoIPYqFCHtXyQpbOJIBP 2: ['yLJmsrTnTksLqBmMhDul', datetime.datetime(2005, 2, 4, 6, 52, 20)]}}, '大小': {1: 'huangjun@gmail.com', 2: ['KLTasWcxRxpkodwDAaWn', 'kgmVQfTcQWSRWeznRLiC', 46.727079]3: {1: 'LNYNQybvzxVtioHSpdEC', 2: 'KtAnXvEEEoQjNuIORdul', 3: [8000, 52227.700775]}}, '地区': {2: 'junxiao@jingxia.cn', 3: ['zhaona@jiemo.net', 'DHKalOGzfcDKSZtTRLsK', 'doGiBbxvuKAuqrIPpS'], 4: {2: 9444, 3: 'RSqhHYIdViwynTTaIjuE', 4: [1515, 6512]}}})

总结

这些只是其中的一些常见的数据,Faker 可以造的数据远不止这些类型。相信通过本文的介绍,大家应该对 Faker 不陌生了吧。以后在需要造数据的时候,一定要想起 Faker 这个利器哦!


PS:公号内回复「Python」即可进入Python 新手学习交流群,一起 100 天计划!


老规矩,兄弟们还记得么,,如果感觉文章内容不错的话,记得分享让更多的人知道!

【​代码获取方式​】

识别文末二维码,关注我们

自动造数据,Faker 了解一下?_数据_03