本文内容:

  1. faker的介绍
  2. faker的使用
  3. 小例子:生成随机的数据表信息

首发日期:2018-06-15


faker介绍:

  • faker是python的一个第三方模块,是一个github上的开源项目。
  • 主要用来创建一些测试用的随机数据。

官方文档:https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html


faker的使用:

1.安装模块

pip3 install Faker

【使用faker也能识别成功,不过新版已经更新为Faker】

2.导入模块

from faker import Faker

【主要使用的是Factory类,而导入Faker,会同时导入Factory】

3.使用步骤:

  • 3.1初始化:

    fake=Faker()
  • 3.2.调用方法:
    • 利用Faker对象调用方法,调用方法的返回值就是随机的数据。

    • 不同的数据需要调用不同的方法,常见方法参见下面。
from faker import Faker

# fake=Faker() #默认生成美国英文数据
fake=Faker(locale='zh_CN') # 地址类
print("地址类".center(20,"-"))
print(fake.address())#海南省成市丰都深圳路p座 425541
print(fake.street_address())#深圳街X座
print(fake.street_name())#长沙路
print(fake.city_name(),fake.city())#兰州 贵阳市 (相差“市”)
print(fake.province())#陕西省 #公司类:
print("公司类".center(20,"-"))
print(fake.company())#惠派国际公司信息有限公司
print(fake.company_suffix())#网络有限公司
print(fake.company_prefix())#鑫博腾飞 #个人信息类
print("个人信息类".center(20,"-"))
print(fake.name())#东浩
print(fake.simple_profile())
#{'username': 'leihan', 'name': '武帅', 'sex': 'F', 'address': '吉林省淮安市双滦家街C座 210434', 'mail': 'lishao@hotmail.com', 'birthdate': '1988-11-12'}
print(fake.user_name(),fake.password(special_chars=False))#ajiang zI2QbHy02p #文章类
print("文章类".center(20,"-"))
print(fake.word())#当前
print(fake.words(3))#['欢迎', '支持', '图片']
print(fake.sentence(3))#精华有关一些.
print(fake.paragraph())#大家电话空间一起操作图片要求.上海发展到了之间用户也是的人.必须记者关系介绍注册.用户时候投资发布.

常用方法:

https://faker.readthedocs.io/en/master/locales/zh_CN.html 由于主要使用中文数据,所以提供常见的方法示例是中文的。想要了解其他的,可以在官网点击其他语言,参考示例结果,不过方法大体上都是相同的。

地址信息类:

  • fake.address():完整地址,比如海南省成市丰都深圳路p座 425541

  • fake.street_address():街道+地址,比如兴城路A座
  • fake.street_name():街道名,比如宜都街
  • fake.city_name():城市名,比如兰州
  • fake.city():城市,比如兰州市
  • fake.province():省份名,比如陕西省
  • fake.postcode():邮编
  • fake.country():国家

公司信息类:

  • fake.company():公司名,比如惠派国际公司信息有限公司
  • fake.company_suffix():公司名后缀(公司性质),比如网络有限公司
  • fake.company_prefix():公司名前缀,比如鑫博腾飞
 

日期类:

  • fake.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None)

  • fake.year():随机年份
  • fake.day_of_week():随机星期数
  • fake.time(pattern="%H:%M:%S", end_datetime=None):随机时间
 

网络类:

  • fake.company_email():企业邮箱
  • fake.email():邮箱

 

个人信息类:

  • fake.name():姓名

  • fake.user_name(*args, **kwargs):用户名,只是随机的英文姓名组合,一般是6位
  • fake.phone_number():电话号码
  • fake.simple_profile(sex=None):简略个人信息,包括用户名,姓名,性别,地址,邮箱,出生日期。比如{'username': 'chao', 'name': '胡秀兰', 'sex': 'M', 'address': '宁夏回族自治区玉市沙湾宁德路t座 873713', 'mail': 'uxiao@yahoo.com', 'birthdate': '1998-06-12'}
  • fake.profile(fields=None, sex=None):详略个人信息,比简略个人信息多出公司名、血型、工作、位置、域名等等信息。
  • fake.password():密码
    • 参数选项: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。

    • 默认情况:length=10, special_chars=True, digits=True, upper_case=True, lower_case=True
  • fake.job():工作

文章类:

  • fake.word(ext_word_list=None):随机词语

    • ext_word_list可以是一个列表,那么词语会从列表中取
  • fake.words(nb=3, ext_word_list=None):随机多个词语
    • nb是数量,对于words来说是返回多少个词语
  • fake.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True, ext_word_list=None):随机短语(会包括短语结束标志点号)
  • fake.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True, ext_word_list=None):随机段落
  • fake.paragraphs(nb=3, ext_word_list=None):多个随机段落

数据类型类:

  • fake.pystr(min_chars=None, max_chars=20):自定义长度的随机字符串

  • fake.pyint():随机整数
 
 

PS:

想了解Faker的更多用法,可以参考官方文档:https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html
 
 

小例子:生成随机的数据表信息

注意:这里为了例子简便,对于数据库操作就直接使用“命令式”的了,而不使用ORM模型式的了。

实现过程:

  1. 利用pymysql连接数据库
  2. 创建表
  3. 利用fake格式化要插入的数据
  4. 利用pymysql执行插入语句

代码:

import pymysql
from faker import Faker conn=pymysql.connect(host="localhost",port=3306,user="root",password="123456",db="it",charset="utf8") cursor=conn.cursor()
#这里给出表结构,如果使用已存在的表,可以不创建表。
sql="""
create table user(
id int PRIMARY KEY auto_increment,
username VARCHAR(20),
password VARCHAR(20),
address VARCHAR(35)
)
"""
cursor.execute(sql)
fake=Faker("zh-CN")
for i in range(20):
sql="""insert into user(username,password,address)
values('%s','%s','%s')"""\
%(fake.user_name(),fake.password(special_chars=False),fake.address())
cursor.execute(sql) conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

结果:


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