一、**Mimesis的介绍**

Mimesis是一个用于Python的high-performance伪数据生成器,它用各种语言为各种目的提供数据。这些假数据可以用来填充测试数据库,创建假API端点,创建任意结构的JSON和XML文件,匿名化从生产中获取的数据等等。

二、**主要特点是:**

* 性能:Python可用的最快的数据生成器。
* 可扩展性:您可以创建自己的数据提供程序,并将其用于模拟。
* 通用数据提供程序:从单个对象对所有提供程序的简化访问。
* 多语言:支持多种语言的数据。
* 数据多样性:支持多种用途的数据提供程序。

三、**安装**

pip install mimesis
安装完成以后,我们可以使用其提供的模板信息生成对应的数据
除了Person ,还有 food、 address、transport、Business 等对象提供的相应假数据
 

四、生成数据代码示例

schema 需要传入一个方法名,这里我们使用匿名函数lambda 来代替,后面json是示例数据

```
def getData(dataNum):
schema1=Schema(schema=lambda :{
"username":p.username(mask='U.l.d'),   #生成对应的用户名
"password":"1234",  
"email":p.email(domains=['qq.com','163.com','126.com'],unique=True),   # 生成对应的邮箱
"verifyCode":"ABCD",
})
data =schema1.create(dataNum)
下面是我们写的数据
return dataschema1=Schema(schema=lambda :{
"username":"liulailin",
"password":"1234",
"email":"254@qq.com",
"verifyCode":"ABCD",
})
#生成对应的1条数据
schema1.create(1)
```

Python伪数据生成器Mimesis 使用的更多相关文章

  1. Python的伪造数据生成器:Faker

    我们在开发中常常需要利用一些假数据来做测试,这种时候就可以使用 Faker 来伪造数据从而用来测试. Faker 是一个可以让你生成伪造数据的Python包.当你需要初始化数据库,创建美观的XML文档 ...

  2. python高级之生成器&迭代器

    python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象( ...

  3. 【python】迭代器&生成器

    源Link:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/01/2095931.html 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素 ...

  4. 第三篇:python高级之生成器&迭代器

    python高级之生成器&迭代器   python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container ...

  5. python中的生成器函数是如何工作的?

    以下内容基于python3.4 1. python中的普通函数是怎么运行的? 当一个python函数在执行时,它会在相应的python栈帧上运行,栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧.想要获得某个函 ...

  6. python记录_day12 生成器

    什么是生成器? 生成器的实质就是迭代器,我们能够从生成器中一个一的拿值 python中获取生成器的方式有三种: 1.通过生成器函数 2.通过生成器表达式 3.通过数据转换也可以获取生成器(某些对象执行 ...

  7. 十三. Python基础(13)--生成器进阶

    十三. Python基础(13)--生成器进阶 1 ● send()方法 generator.send(value) Resumes the execution, and "sends&qu ...

  8. 十二. Python基础(12)--生成器

    十二. Python基础(12)--生成器 1 ● 可迭代对象(iterable) An object capable of returning its members one at a time. ...

  9. python中的生成器(二)

    一. 剖析一下生成器对象 先看一个简单的例子,我们创建一个生成器函数,然后生成一个生成器对象 def gen(): print('start ..') for i in range(3): yield ...

  10. 一文搞懂Python迭代器和生成器

    很多童鞋搞不懂python迭代器和生成器到底是什么?它们之间又有什么样的关系? 这篇文章就是要用最简单的方式让你理解Python迭代器和生成器! 1.迭代器和迭代过程 维基百科解释道: 在Python ...

随机推荐

  1. Linux-使用cat查看文件后出现乱码,整个终端显示包括shell提示符都是乱码

    问题描述:在bash下用cat显示二进制文件后会出现乱码,整个终端显示包括shell提示符都是乱码,这个跟语言环境无关. 解决办法: 恢复的话,大致有以下几种方法:方法一:盲打输入echo -e '\ ...

  2. 沿SVG路径的颜色渐变

    原生的渐变方法 在SVG中提供的原生渐变方法有两种,分别为线性渐变linearGradient和径向渐变radialGradient.我们以一个稍微复杂的路径来作为模板,为其添加两种渐变效果: < ...

  3. Numpy基本使用方法

    Numpy基本使用方法 第一节 创建数组 import numpy as np import random # 创建数组 a = [1, 2, 3, 4, 5] a1 = np.array(a) pr ...

  4. 回顾复习之背包DP

    \(\small{(本文统一将c[i]视作cost,w[i]视作worth,下面的代码用这两个变量表示费用和价值)}\) \(\Large\textbf{1. 01背包}\) \(\large\tex ...

  5. OpenStack调度器

    计算使用 nova-scheduler 服务来确定如何调度计算请求 默认配置中,调度程序会考虑以下所有条件的主机: 位于请求的可用区 (map_az_to_placement_aggregate) 放 ...

  6. Java并发编程实例--2.获取和设置线程信息

    常用线程属性 ID: 每个线程的唯一标识: Name: 线程名称: Priority: 线程优先级,从1-10,数字越大优先级越高:不推荐改变线程优先级: Status: 线程状态,包含6种状态:ne ...

  7. win32 - 对于32位的应用程序,LoadResource为什么不需要释放资源

    原话: [此功能已过时,仅支持与16位Windows向后兼容.对于32位Windows应用程序,不必释放使用LoadResource加载的资源.如果在32或64位Windows系统上使用,此函数将返回 ...

  8. Python笔记五之正则表达式

    本文首发于公众号:Hunter后端 原文链接:Python笔记五之正则表达式 这一篇笔记介绍在 Python 里使用正则表达式. 正则表达式,Regular Expression,可用于在一个目标字符 ...

  9. 在MATPool矩池云完成Pytorch训练MNIST数据集

    本文为矩池云入门手册的补充:Pytorch训练MNIST数据集代码运行过程. 案例代码和对应数据集,以及在矩池云上的详细操作可以在矩池云入门手册中查看,本文基于矩池云入门手册,默认用户已经完成了机器租 ...

  10. DataGear 数据可视化看板整合前端框架Vue

    DataGear 看板JS对象的loadUnsolvedCharts()函数,用于异步加载页面端动态生成的图表元素,利用它,可以很方便整合Angular.React.Vue等前端框架. 本文以Vue为 ...