Python Faker随机生成测试数据(干货)

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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Python Faker随机生成测试数据(干货)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言

 

  Faker是一个Python软件包,可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库,创建美观的XML文档,

填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据,Faker都是您的理想之选。不论您这边需要创建多少条数据,无非是一个for循环就解决问题了。

 

基本用法

 

用pip安装:pip install Faker

官方文档:

Welcome to Faker’s documentation!faker.readthedocs.io

github地址:

点❥(^_-)的人还真不少哦,值得学习呀!

joke2k/fakergithub.com图标

 

api介绍

我们可以用dir(fake)查看一下,它能fake近300种东西出来,并且faker还支持上几十种语言简直不能太强大。

dir(fake)

我们常用语种

en_GB-英语(英国)zh_CN-英语(美国)ja_JP-日语 ko_KR-韩文 ru_RU-俄语 fr_FR-法语 zh_CN-中文(中国)zh_TW-中文(繁体)

常用的方法分类

  • address 地址
  • person 人物类:性别、姓名等
  • barcode 条码类
  • color 颜色类
  • company 公司类:公司名、公司email、公司名前缀等
  • credit_card 银行卡类:卡号、有效期、类型等
  • currency 货币
  • date_time 时间日期类:日期、年、月等
  • file 文件类:文件名、文件类型、文件扩展名等
  • internet 互联网类
  • job 工作
  • lorem 乱数假文
  • misc 杂项类
  • phone_number 手机号码类:手机号、运营商号段
  • python python数据
  • profile 人物描述信息:姓名、性别、地址、公司等
  • ssn 社会安全码(身份证号码)
  • user_agent 用户代理
fake.country() # 国家
fake.city() # 城市
fake.city_suffix() # 城市的后缀,中文是:市或县\'市\'
fake.name() # 姓名
fake.last_name() # 姓
fake.ean8() # 8位条码
fake.ean13() # 13位条码

 

faker函数太多了,我就不依依介绍了,有兴趣的看下看

faker常用函数:参考:

 

简单的实例

没错短短三行代码就实现随机创建数据

from faker import Faker
fake = Faker(\'zh_CN\')   //设置语种
fake.name()
 

 

批量创建数据

小编这里写了4个场景来批处理数据并且保存

  • 100条数据写入txt
  • 100条数据如excel
  • 100条数据写入mongodb数据库
  • 100条数据写入mysql数据库

话不多少,这接撸代码。

执行下面代码生成txt、excel、mongodb、mysql数据

"""
 * Create by dell on 2020/6/11
 * Author :wencheng
 * 微信公众 :自动化测试 To share

"""

from faker import Faker
import pandas as pd
from urllib import parse
from pymongo import MongoClient
import pymysql


class Create_Data(object):
    def __init__(self):
        # 选择中文
        fake = Faker(\'zh_CN\')
        # 生成数据改变循环体来控制数据量rang(?)
        self.data_total = [
            [fake.name(), fake.job(), fake.company(), fake.phone_number(), fake.company_email(), fake.address(),
             fake.date_time(tzinfo=None)] for x in range(100)] 
        print(self.data_total)

    # 写入excel
    def deal_excel(self):
        df = pd.DataFrame(self.data_total,
                          columns=[\'name\', \'job\', \'company\', \'phone_number\', \'company_email\', \'address\', \'date_time\'])
        # 保存到本地excel
        df.to_excel("data_total.xlsx", index=False)
        print("Processing completed to excel")

    # 写入txt
    def deal_txt(self):
        with open(\'data_total.txt\', \'w\', errors=\'ignore\', encoding=\'utf-8\') as output:
            output.write(\'name,job,company,phone_number.company_email.address.date_time\\n\')
            for row in self.data_total:
                rowtxt = \'{},{},{},{}\'.format(row[0], row[1], row[2], row[3])
                output.write(rowtxt)
                output.write(\'\\n\')
            output.close()
        print("Processing completed to txt")

    # 写入mongodb
    def deal_mongodb(self):
        port = 27017
        host = \'localhost\'
        user_name = \'root\'
        db_name = \'data\'
        passwd = \'root\'
        passwd = parse.quote(passwd)
        mango_uri = \'mongodb://%s:%s@%s:%s/%s\' % (user_name, passwd, host, port, db_name)  # 链接时需要指定数据库
        conn = MongoClient(mango_uri)  # 创建链接
        db = conn[db_name]  # 连接coder数据库
        mongodata = db[\'data_total\']
        for val in self.data_total:
            mongodata.insert(
                {"name": val[0], \'job\': val[1], \'company\': val[2], \'phone_number\': val[3], "company_email": val[4],
                 \'address\': val[5], \'date_time\': val[6]})
        print("Processing completed to mongodb")

    # 写入mysql
    def deal_mysql(self):
        # 打开数据库连接
        db = pymysql.connect("localhost", "root", "root", "test2")
        # 使用cursor()方法获取操作游标
        cursor = db.cursor()
        # SQL 插入语句
        for val in self.data_total:
            sql = "insert into data_total(name,job,company,phone_number,company_email,address,date_time)value (\'%s\',\'%s\',\'%s\',\'%s\',\'%s\',\'%s\',\'%s\')" % (
                val[0], val[1], val[2], val[3], val[4], val[5], val[6])
            try:
                # 执行sql语句
                cursor.execute(sql)
                # 执行sql语句
                db.commit()
                print("insert ok")
            except:
                # 发生错误时回滚
                db.rollback()
            # 关闭数据库连接


if __name__ == \'__main__\':
    data = Create_Data()
    data.deal_excel()
    data.deal_txt()
    data.deal_mongodb()
    data.deal_mysql()

 

 

生成100条数据写入txt

生成100条数据写入excel

生成100条数据写入mongodb数据库

生成100条数据写入mysql数据库

 

 

就这么简单的几十行代码,可以随机生成我们需要的测试数据。

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家的支持。

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以上是关于Python Faker随机生成测试数据(干货)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python3 测试的时候如何批量随机生成伪数据?(faker模块的)

随机生成测试数据<faker模块的基本使用;

使用Python随机生成数据的一些方法

使用Python随机生成数据的一些方法

使用Python随机生成数据的一些方法

python系列——利用Faker模块造测试数据