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faker生成器如何生成虛擬數據的Python模塊

發布時間:2021-11-25 14:18:24 來源:億速云 閱讀:113 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下faker生成器如何生成虛擬數據的Python模塊,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

前言

Faker模塊,一款基于Python的測試數據生成工具,無論是用于初始化數據庫,創建XML文件,或是生成壓測數據,Faker都是不錯的選擇。

1.Faker工具包

只需要使用pip便可下載該工具包

pip install faker

如果下載速度比較慢的話,可以使用國內鏡像源來下載

國內源:
- 清華:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
- 中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 華中理工大學:http://pypi.hustunique.com/
- 山東理工大學:http://pypi.sdutlinux.org/
- 豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
例如:pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ faker

2.生成數據

2.1 獲取隨機數據

使用faker.Factory.create()創造并初始化faker生成器,faker生成器可以通過訪問按所需數據類型命名的屬性來生成數據

from faker import Faker
faker = Faker() # 創建對象
print('name:', faker.name())
print('address:', faker.address())
print('text:', faker.text())

運行結果如下:

name: Jeremiah Brown
address: 32553 Brian Village Suite 438
West Jared, SC 86824
text: Care professional decision beautiful office although indeed. Newspaper away can prove history hour bank table. Area wear effect action war.

2.2 生成本地化數據

在創建對象的時候可以指定所在區域與語言生成想要的測試數據,當然也是支持中文數據的,在創建對象中加入"zh_CN"數據即可

from faker import Faker
faker = Faker("zh_CN")
for i in range(10):
    print('name:', faker.name())

運行結果如下

name: 張濤
name: 王金鳳
name: 程秀芳
name: 柳峰
name: 陳楊
name: 劉慧
name: 喻柳
name: 宋宇
name: 張巖
name: 戴波

這個工具包提供了多個方法來生成數據,利用這些方法來生成一個“女朋友”的詳細數據非常簡單

  • faker.providers.address # 地址

  • faker.providers.company # 公司

  • faker.providers.internet # 網絡信息

  • faker.providers.job # 工作

  • faker.providers.lorem # 文本

  • faker.providers.person # 個人

  • faker.providers.phone_number # 手機號碼

  • ker.providers.ssn

代碼如下:

from faker import Faker
faker = Faker("zh_CN")
print('姓名:', faker.name())# 隨機輸出中文姓名
print('聯系方式:', faker.phone_number())# 隨機輸出電話號碼
print('地址:', faker.address())# 隨機輸出地址
print('公司:', faker.bs())# 隨機輸出公司
print('工作:', faker.job())# 隨機輸出工作
print('郵箱:', faker.company_email())# 隨機輸出郵箱
print('文本:', faker.text())

看完了這篇文章,相信你對“faker生成器如何生成虛擬數據的Python模塊”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

向AI問一下細節

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