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。
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
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:
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
除了上述介绍的fake.name
和fake.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
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():随机 Int 数字(参考 random_int() 参数)
pydecimal():随机 Decimal 数字(参考 pyfloat 参数)
7、文本、加密类
pystr():随机字符串
random_element():随机字母
random_letter():随机字母
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
8、时间信息类
date():随机日期
date_between():随机生成指定范围内日期,参数:start_date,end_date
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_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
9、python 相关方法
profile():随机生成档案信息
simple_profile():随机生成简单档案信息
pyiterable()
pylist()
pyset()
pystruct()
pytuple()
pydict()
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。
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/']}}})
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。
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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