1. 背景

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。由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化。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,此项工作既繁复又容易出错,比如要构造一批用户三要素 (姓名、手机号、身份证)、构造一批银行卡数据、或构造一批地址通讯录等。

这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的:

测试, 1300000 000123456
张三, 1310000 000123456
李四, 1320000 000234567
王五, 1330000 000345678

测试数据中包括了大量的 “测试 XX”,要么就是随手在键盘上一顿乱敲,都是些无意义的假数据。

你是不是这样做的呢?坦白的说,有过一段时间,笔者偶尔也是这么干的。

但是,细想一下,这样的测试数据,不仅要自己手动敲,还假的不能再假,浪费时间、浪费人力、数据价值低。

而且,部分数据的手工制造还无法保障:比如 UUID 类数据、MD5、SHA 加密类数据等。

为了帮助大家解决这个问题,更多还是提供种一种解决方案或思路,今天给大家分享一款 Python 造数据利器:Faker 库,利用它可以生成一批各种各样的看起来 “像真的一样” 的假数据。

2. Faker 介绍 、安装

2.1 Faker 是什么

Faker 是一个 Python 包,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

2.2 安装

安装 Faker 很简单,使用 pip 方式安装:

pip install Faker

除了 pip 安装,也可以通过上方提供的 github 地址,来下载编译安装。

(py3_env)   py3_env pip show faker
Name: Faker
Version: 4.1.1
Summary: Faker is a Python package that generates fake data for you.
Home-page: https://github.com/joke2k/faker
Author: joke2k
Author-email: joke2k@gmail.com
License: MIT License
Location: /Users/xxx/work_env/py3_env/lib/python3.7/site-packages
Requires: python-dateutil, text-unidecode
Required-by:

3. Faker 常用使用

3.1 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()
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)

# 输出信息
Ashley Love
074 Lee Village Suite 464
Dawnborough, RI 44234

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')
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)

# 输出信息
张艳
海南省上海市朝阳邱路y座 175208

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。

这里介绍几个比较常见的语言代号:

例如将语言修改为繁体中文fake = Faker(locale='zh_TW'),输出信息为:

楊志宏
100 中壢博愛街10號9樓

3.2 常用函数

除了上述介绍的fake.namefake.address生成姓名和地址两个函数外,常用的 faker 函数按类别划分有如下一些常用方法。

1、地理信息类

2、基础信息类

3、计算机基础、Internet 信息类

4、网络基础信息类

5、浏览器信息类

6、数字类

7、文本、加密类

8、时间信息类

9、python 相关方法

可以用 dir(fake),看 Faker 库都可以 fake 哪些数据,目前 Faker 支持近 300 种数据,此外还支持自己进行扩展。

有了这些生成数据函数之后用 fake 对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。

3.3 常用数据场景

1、构造通讯录记录

from faker import Faker

fake = Faker(locale='zh_CN')
for _ in range(5):
    print('姓名:', fake.name(), ' 手机号:', fake.phone_number())

# 输出信息:
姓名 骆柳  手机号 18674751460
姓名 薛利  手机号 13046558454
姓名 翟丽丽  手机号 15254904803
姓名 宋秀珍  手机号 13347585045
姓名 孔桂珍  手机号 18258911504

2、构造信用卡数据

from faker import Faker

fake = Faker(locale='zh_CN')
print('Card Number:', fake.credit_card_number(card_type=None))
print('Card Provider:', fake.credit_card_provider(card_type=None))
print('Card Security Code:', fake.credit_card_security_code(card_type=None))
print('Card Expire:', fake.credit_card_expire())

# 输出信息:
Card Number: 676181530350
Card Provider: Diners Club / Carte Blanche
Card Security Code: 615
Card Expire: 09/21

3、生成个人档案信息

from faker import Faker

fake = Faker(locale='zh_CN')
print(fake.profile())

# 输出信息
{'job': '美术指导', 'company': '易动力传媒有限公司', 'ssn': '370703197807179500', 'residence': '广西壮族自治区旭县蓟州东莞街L座 784064', 'current_location': (Decimal('78.3608745'), Decimal('-95.946407')), 'blood_group': 'B+', 'website': ['https://www.jiewang.org/', 'https://www.longsong.cn/', 'https://jingyong.net/', 'https://58.cn/'], 'username': 'qinqiang', 'name': '唐伟', 'sex': 'F', 'address': '新疆维吾尔自治区建华市东丽拉萨街a座 875743', 'mail': 'shenyang@hotmail.com', 'birthdate': datetime.date(2014, 4, 27)}

4、生成 Python 相关结构信息

from faker import Faker

fake = Faker(locale='zh_CN')
print('生成Python字典: {}'.format(fake.pydict(
    nb_elements=10, variable_nb_elements=True)))  # Python字典
print('生成Python可迭代对象:{}.'.format(fake.pyiterable(
    nb_elements=10, variable_nb_elements=True)))   # Python可迭代对象
print('生成Python结构:{}'.format(fake.pystruct(count=1)))  # Python结构


# 输出信息
成Python字典: {'论坛': 'nVcSbHlrcrhIBtwByVUM', '直接': 'drkyFUNcNxdbwYKhRLEZ', '成功': 'https://fang.cn/main/search/blog/search/', '没有': datetime.datetime(2006, 2, 24, 15, 40, 14), '原因': 404, '作者': 'OTJjsFHQklpUvTPtLCqP'}

生成Python可迭代对象:{1088, 'ignqbohwYRxqolLEzSti', 'http://gang.cn/main/search.php', 'zRnNYdIpPXUxEVISHbvS', 'ToZxuBetghvlPHUumAvi', 9830, 'OYAjoKeVNGhHMLgnYUAw', 970446.888, -17681479853.4069, 872236250787063.0, datetime.datetime(2017, 12, 24, 5, 58, 58), 'aRSfxiUSuMqHXvKCCkMJ'}

生成Python结构(['cKwOvdCEFOhCERMSMXSf'], {'只有': 'hhwGCmjkHMOUjBTDztXp'}, {'还有': {0: 'vjcNqpnRbNUUxXpgVyvh', 1: [8725, 7125, 'aTSJssAJUKpuRLcbiwyK'], 2: {0: 'RmWlFQQpVZIQkxZPfJnq', 1: 'efsUVLgeStXbCOJDuJCf', 2: ['FgZQLCRjUTmEbBdDMEPZ', 'https://min.cn/search/faq/']}}})

4. Faker 常用使用

如果这些数据还不够生成数据使用,Faker 还支持创建自定义的 Provider 生成数据。

from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider

# 创建自定义Provider
class CustomProvider(BaseProvider):
    def customize_type(self):
        return 'test_Faker_customize_type'

# 添加Provider
fake = Faker()
fake.add_provider(CustomProvider)
print(fake.customize_type())

是不是十分简单,以后常用的数据就可以自己创建 Provider 用自动化的方法生成了,不仅节省了时间,复用性也变高了。

5. 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!

此外,作为一个开源的库,Faker 的源码是非常值得研究的,也是 Python 新手可以用来练开源项目的利器。

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