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详解Python中第三方库Faker

2020-09-26 00:17南枝向暖北枝寒MA Python

这篇文章主要介绍了Python中第三方库-Faker的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

项目开发初期,为了测试方便,我们总要造不少假数据到系统中,尽量模拟真实环境。

比如要创建一批用户名,创建一段文本,电话号码,街道地址、IP地址等等。

平时我们基本是键盘一顿乱敲,随便造个什么字符串出来,当然谁也不认识谁。

现在你不要这样做了,用Faker就能满足你的一切需求。

1. 安装

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pip install Faker

2. 简单使用

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>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker(locale='zh_CN')
>>> fake.name()
'李洁'
>>> fake.address()
'上海市兴安盟县江北东莞路r座 803484'

参数 locale:为生成数据的文化选项(语种),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

常见的文化选项:

  • zh_CN - Chinese (China Mainland)
  • zh_TW - Chinese (China Taiwan)
  • en_US - English (United States)

3. 其他方法

3.1 地理信息类

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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)
postcode():邮编
province():省份
address():详细地址
street_address():街道地址
street_name():街道名
street_suffix():街、路

3.2 基础信息类

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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,如'信息有限公司'
credit_card_expire():随机信用卡到期日,如'03/30'
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
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,如139

3.3 邮箱信息类

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

3.4 网络基础信息类

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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

3.5 浏览器信息类

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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

3.6 数字信息

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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():随机Float数字
pyint():随机Int数字(参考random_int()参数)
pydecimal():随机Decimal数字(参考pyfloat参数)

3.7 文本加密类

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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
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
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

3.8 时间信息类

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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(197011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

4. 实战使用

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import pymysql
from faker import Faker
 
conn = pymysql.connect(host="114.215.129.166", port=3306, user="nice", password="", db="flask201",
            charset="utf8")
 
cursor = conn.cursor()
sql1 = """drop table if exists faker_user"""
sql2 = """
create table faker_user(
pid int primary key auto_increment,
username varchar(20),
password varchar(20),
address varchar(35)
)
"""
cursor.execute(sql1)
cursor.execute(sql2)
fake = Faker("zh-CN")
for i in range(20):
  sql = """insert into faker_user(username,password,address)
  values('%s','%s','%s')""" % (fake.name(), fake.password(special_chars=False), fake.address())
  cursor.execute(sql)
 
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

到此这篇关于详解Python中第三方库Faker的文章就介绍到这了,更多相关Python第三方库Faker内容请搜索服务器之家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服务器之家!

原文链接:https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/108655317

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