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python博客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python博客！