推荐技术人员一款Python开源库(造数据神器)

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：

• 简体中文：zh_CN
• 繁体中文：zh_TW
• 美国英文：en_US
• 英国英文：en_GB
• 德文：de_DE
• 日文：ja_JP
• 韩文：ko_KR
• 法文：fr_FR

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.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

• fake.city_suffix()：市，县
• fake.country()：国家
• fake.country_code()：国家编码
• fake.district()：区
• fake.geo_coordinate()：地理坐标
• fake.latitude()：地理坐标(纬度)
• fake.longitude()：地理坐标(经度)
• fake.postcode()：邮编
• fake.province()：省份
• fake.address()：详细地址
• fake.street_address()：街道地址
• fake.street_name()：街道名
• fake.street_suffix()：街、路

2、基础信息类

• ssn()：生成身份证号
• 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
• job()：随机职位
• first_name_female()：女性名
• first_name_male()：男性名
• last_name_female()：女姓
• last_name_male()：男姓
• name()：随机生成全名
• name_female()：男性全名
• name_male()：女性全名
• phone_number()：随机生成手机号
• phonenumber_prefix()：随机生成手机号段

3、计算机基础、Internet信息类

• ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名
• ascii_email()：随机ASCII邮箱：
• company_email()：
• email()：
• safe_email()：安全邮箱

4、网络基础信息类

• domain_name()：生成域名
• domain_word()：域词(即，不包含后缀)
• 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
• image_url()：随机URL地址

5、浏览器信息类

• 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

6、数字类

• numerify()：三位随机数字
• random_digit()：0~9随机数
• random_digit_not_null()：1~9的随机数
• random_int()：随机数字，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置
• random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数

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。

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。

到此这篇关于推荐技术人员一款Python开源库(造数据神器)的文章就介绍到这了,更多相关Python开源库内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络！