测试数据不会造？可以用这个工具

Posted 2021-12-05 测试萌萌

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了测试数据不会造？可以用这个工具相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在测试过程中，大家应该都遇到过各种各样的数据构造问题。e.g. 构造一批通讯录、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……

这时候，测试数据大多数可能是这样的:

张三, 130 0000 0001

李四, 130 0000 0002

王五, 130 0000 0003

……

或者就一顿乱敲，造出来一批。

你是不是这样做的呢？坦白的说，之前的小编就是酱紫。

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……后来想了个办法，同步线上数据，但是还要加密解密，也要挨个库表去找自己想要的数据。

直到有一天，小编遇到了Faker，可以生成一批各种各样的看起来“像真的一样”的假数据。

Fake哪些数据？

PART 01

目前Faker库中提供了三大类可以“构造”出的数据，官方划分为: Standard Providers、Community Providers、Localized Providers。

Standard Providers

包含了通用信用卡、颜色、职业、日期时间等数据的生成方法。

Community Providers

由一些Community提供的，目前包括Web相关、云相关、WiFi、微服务、信用分数据。

Community Providers

根据地区/语言差异，本地化提供的一些方法，如简体中文下生成的姓名和繁体中文下生成的姓名是不一样的。

fake几条通讯录

for _ in range(3): print(‘姓名：’, fake.name(), ’ 手机号：’, fake.phone_number()) #fake 是由Faker创建的对象，且指定了中文

姓名：王霞手机号：15744918509

姓名：李旭手机号：18025187089

姓名：郭娟手机号：13196551713

fake一组信用卡数据

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())#fake 是由Faker创建的对象

Card Number: 2720041566219373

Card Provider: Mastercard

Card Security Code: 215

Card Expire: 07/20

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。

怎样fake数据

PART 02

前面介绍了Faker可以fake的数据，下面小编带大家实际操作一遍。

第一步

安装Faker库

pip install Faker

第二步

用安装好的Faker库创建一个Faker对象

from faker import Fakerfake = Faker()

第三步

指定语言

fake = Faker(“zh_CN”)

第四步

fake数据

之后用fake对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。

扩展Faker

PART 03

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 Fakerfrom faker.providers import BaseProvider

# 创建自定义Providerclass CustomProvider(BaseProvider): def customize_ua(self): return 'test_Faker_customize_ua'

# 添加Providerfake = Faker()fake.add_provider(CustomProvider)print(fake.customize_ua())

test_Faker_customize_ua

是不是十分简单，方便扩展呢。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。

写在最后

The Last

阅读Faker的源码可以很容易发现，Faker实际是维护了一个“数据库”，这个“数据库”强大在做了很多Localized的处理和兼容。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。

当然，缺点也就显而易见，它不是那么的智能，生成的数据是随机生成，数据量也不是那么大。

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