Python Faker
Python Faker
在软件需求、开发、测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据。
在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,现在好了,有一个Python包能够协助你完成这方面的工作。
1.什么是Faker
Faker是一个Python包,开源的GITHUB项目,主要用来创建伪数据,使用Faker包,无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,只需要调用Faker提供的方法,即可完成数据的生成。
项目地址:https://github.com/joke2k/faker
2.安装Faker
方法一:
pip install faker
方法二:
通过上方提供的github地址,来下载编译安装。
3.Faker的使用
引用包:
from faker import Faker
初始化:
f=Faker(locale='zh_CN')
关于初始化参数locale:为生成数据的文化选项,默认为en_US,只有使用了相关文化,才能生成相对应的随机信息(比如:名字,地址,邮编,城市,省份等)
可选择的文化信息:
ar_EG - Arabic (Egypt)
ar_PS - Arabic (Palestine)
ar_SA - Arabic (Saudi Arabia)
bg_BG - Bulgarian
cs_CZ - Czech
de_DE - German
dk_DK - Danish
el_GR - Greek
en_AU - English (Australia)
en_CA - English (Canada)
en_GB - English (Great Britain)
en_US - English (United States)
es_ES - Spanish (Spain)
es_MX - Spanish (Mexico)
et_EE - Estonian
fa_IR - Persian (Iran)
fi_FI - Finnish
fr_FR - French
hi_IN - Hindi
hr_HR - Croatian
hu_HU - Hungarian
it_IT - Italian
ja_JP - Japanese
ko_KR - Korean
lt_LT - Lithuanian
lv_LV - Latvian
ne_NP - Nepali
nl_NL - Dutch (Netherlands)
no_NO - Norwegian
pl_PL - Polish
pt_BR - Portuguese (Brazil)
pt_PT - Portuguese (Portugal)
ru_RU - Russian
sl_SI - Slovene
sv_SE - Swedish
tr_TR - Turkish
uk_UA - Ukrainian
zh_CN - Chinese (China)
zh_TW - Chinese (Taiwan)
然后即可使用系统提供的方法:
f.name() #生成姓名
f.address() #生成地址
4.常用方法一览
city_suffix():市,县
country():国家
country_code():国家编码
district():区
geo_coordinate():地理坐标
latitude():地理坐标(纬度)
longitude():地理坐标(经度)
lexify():替换所有问号(“?”)带有随机字母的事件。
numerify():三位随机数字
postcode():邮编
province():省份
street_address():街道地址
street_name():街道名
street_suffix():街、路
random_digit():0~9随机数
random_digit_not_null():1~9的随机数
random_element():随机字母
random_int():随机数字,默认0~9999,可以通过设置min,max来设置
random_letter():随机字母
random_number():随机数字,参数digits设置生成的数字位数
color_name():随机颜色名
hex_color():随机HEX颜色
rgb_color():随机RGB颜色
safe_color_name():随机安全色名
safe_hex_color():随机安全HEX颜色
bs():随机公司服务名
company():随机公司名(长)
company_prefix():随机公司名(短)
company_suffix():公司性质
credit_card_expire():随机信用卡到期日
credit_card_full():生成完整信用卡信息
credit_card_number():信用卡号
credit_card_provider():信用卡类型
credit_card_security_code():信用卡安全码
currency_code():货币编码
am_pm():AM/PM
century():随机世纪
date():随机日期
date_between():随机生成指定范围内日期,参数:start_date,end_date取值:具体日期或者today,-30d,-30y类似
date_between_dates():随机生成指定范围内日期,用法同上
date_object():随机生产从1970-1-1到指定日期的随机日期。
date_this_month():
date_this_year():
date_time():随机生成指定时间(1970年1月1日至今)
date_time_ad():生成公元1年到现在的随机时间
date_time_between():用法同dates
future_date():未来日期
future_datetime():未来时间
month():随机月份
month_name():随机月份(英文)
past_date():随机生成已经过去的日期
past_datetime():随机生成已经过去的时间
time():随机24小时时间
timedelta():随机获取时间差
time_object():随机24小时时间,time对象
time_series():随机TimeSeries对象
timezone():随机时区
unix_time():随机Unix时间
year():随机年份
file_extension():随机文件扩展名
file_name():随机文件名(包含扩展名,不包含路径)
file_path():随机文件路径(包含文件名,扩展名)
mime_type():随机mime Type
ascii_company_email():随机ASCII公司邮箱名
ascii_email():随机ASCII邮箱
ascii_free_email():
ascii_safe_email():
company_email():
domain_name():生成域名
domain_word():域词(即,不包含后缀)
email():
free_email():
free_email_domain():
f.safe_email():安全邮箱
f.image_url():随机URL地址
ipv4():随机IP4地址
ipv6():随机IP6地址
mac_address():随机MAC地址
tld():网址域名后缀(.com,.net.cn,等等,不包括.)
uri():随机URI地址
uri_extension():网址文件后缀
uri_page():网址文件(不包含后缀)
uri_path():网址文件路径(不包含文件名)
url():随机URL地址
user_name():随机用户名
isbn10():随机ISBN(10位)
isbn13():随机ISBN(13位)
job():随机职位
paragraph():随机生成一个段落
paragraphs():随机生成多个段落,通过参数nb来控制段落数,返回数组
sentence():随机生成一句话
sentences():随机生成多句话,与段落类似
text():随机生成一篇文章(不要幻想着人工智能了,至今没完全看懂一句话是什么意思)
word():随机生成词语
words():随机生成多个词语,用法与段落,句子,类似
binary():随机生成二进制编码
boolean():True/False
language_code():随机生成两位语言编码
locale():随机生成语言/国际 信息
md5():随机生成MD5
null_boolean():NULL/True/False
password():随机生成密码,可选参数:length:密码长度;special_chars:是否能使用特殊字符;digits:是否包含数字;upper_case:是否包含大写字母;lower_case:是否包含小写字母
sha1():随机SHA1
sha256():随机SHA256
uuid4():随机UUID
first_name():
first_name_female():女性名
first_name_male():男性名
first_romanized_name():罗马名
last_name():
last_name_female():女姓
last_name_male():男姓
last_romanized_name():
name():随机生成全名
name_female():男性全名
name_male():女性全名
romanized_name():罗马名
msisdn():移动台国际用户识别码,即移动用户的ISDN号码
phone_number():随机生成手机号
phonenumber_prefix():随机生成手机号段
profile():随机生成档案信息
simple_profile():随机生成简单档案信息
随机生成指定类型数据:
pybool():
pydecimal():
pydict():
pyfloat():left_digits=5 #生成的整数位数,
right_digits=2 #生成的小数位数,
positive=True #是否只有正数
pyint():
pyiterable()
pylist()
pyset()
pystr()
pystruct()
pytuple()
ssn():生成身份证号
chrome():随机生成Chrome的浏览器user_agent信息
firefox():随机生成FireFox的浏览器user_agent信息
internet_explorer():随机生成IE的浏览器user_agent信息
opera():随机生成Opera的浏览器user_agent信息
safari():随机生成Safari的浏览器user_agent信息
linux_platform_token():随机Linux信息
user_agent():随机user_agent信息
5.使用中遇到的问题
元旦前发布的这篇文章,由于工作需要,元旦期间创建伪数据的过程中,发现一个很有意思的问题。不同的文化类之间,方法是偶然有区别的。
比如,在中文(zh_CN)中的方法,district()#获取区 province()#获取省的方法,在有些包里是没有的,这需要根据所使用文化类的国家特制来。
比如,中国的一级行政单位,是省,直辖市,自治区;而日本的一级行政单位,是都、道、府、县。所以,日文包(ja_JP)中,就没有相应的province(),district(),取而代之的是prefecture(),town();在美国,一级行政单位又是洲,所以,在美国英语包(en_US)中,取而代之的是state();
总之,在使用不同Fake类之前,最好对所生成文化的国家信息做初步的了解,建议先浏览其对应的类文件的成员。
posted on 2018-11-18 22:52 缺陷催生进化,完美预示终结 阅读(2006) 评论(0) 编辑 收藏 举报