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:

 

 
一段简单的测试代码

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。

 
使用日文包没有province方法

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。

小礼物

作者:三胖道长
链接:https://www.jianshu.com/p/6bd6869631d9
來源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

Python Faker的使用(1):基础使用方法与函数速查,生成随机数据的更多相关文章

  1. Python 脚本生成测试数据,Python生成随机数据,Python生成大量数据保存到文件夹中

    代码如下: import random import datetime import time dataCount = 10*100*100 #10M. codeRange = range(ord(' ...

  2. python生成随机数据插入mysql

    import random as r import pymysql first=('张','王','李','赵','金','艾','单','龚','钱','周','吴','郑','孔','曺','严' ...

  3. Python之机器学习-sklearn生成随机数据

    sklearn-生成随机数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotli ...

  4. 机器学习算法 Python&R 速查表

    sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&u ...

  5. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

  6. 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

    pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索 ...

  7. 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...

  8. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

  9. 1 python大数据挖掘系列之基础知识入门

    preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析 ...

随机推荐

  1. Python之列表方法

    def __init__(self, seq=()): """ list() -> new empty list list(iterable) -> new ...

  2. PostgreSQL 问题总结

    一.postgresql  - server don't listen(服务器未监听) 1)检测是否开启PostgreSQL服务,没开启的话,需要自己手动建立PostgreSQL服务. 2)查看543 ...

  3. CSS3简单画出3d图形

    1.气球 2.泳圈 1.2两图实现代码分别如下: <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta h ...

  4. 没有与这些操作数匹配的 "<<" 运算符 操作数类型为: std::ostream << std::string

    错误显示:没有与这些操作数匹配的 "<<" 运算符       操作数类型为:  std::ostream << std::string 错误改正:要在头文 ...

  5. Oracle 多行变一行

    https://blog.csdn.net/rainyspring4540/article/details/50231521

  6. Struts2配合layui多文件上传--下载

    先说上传: 前台上传文件的js代码: var demoListView = $('#demoList') ,uploadListIns = upload.render({ elem: '#testLi ...

  7. 从数组中取出N个元素的所有组合——递归实现

    https://www.cnblogs.com/null00/archive/2012/04/27/2473788.html 今天在做POJ 1753时,需要枚举一个数组中所有组合.之前也遇到过类似的 ...

  8. JAVA服务cpu占用高排查

    最近线上机器偶尔有台cpu达到100%,还居高不下.同样负载的其他机器却正常,我想肯定是代码哪里有问题了 首先我们top看下 可定位到对应占用高的PID 然后=>ps -mp PID -o TH ...

  9. 泊爷带你学go -- 反射的经典玩法

    package main import ( "fmt" "reflect" ) type order struct { ordId int customerId ...

  10. GSM:嗅探语音流量

    GSM: Sniffing voice traffic I wrap up the GSM series with a walkthrough on how to decrypt voice traf ...