引言: 自动化脚本编写时,一般会遇到需要构造数据的情况,比如注册时的基本信息:每次执行脚本都要重新构造数据显然是很费时费力的事情,所以可以用到faker模块来构造:方便快捷,神器也: 一.安装 pip install -U faker 二.基本用法 1.创建10次不同的用户名: from faker import Factory def create_names(): fake = Factory.create() ): print fake.name() if __name__ == '__m

faker模块中有很多函数,可以直接生成手机号,身份证号,姓名等 1.安装faker pip install faker 2.faker的使用 from faker import Faker f=Faker(locale='zh_CN') 提供的方法如下: f.name()  #生成姓名 f.address() #生成地址 f.numerify():三位随机数字 f.province():省份 f.street_address():街道地址 f.street_name():街道名 f.stree

faker模块主要是用来创建伪数据,无需手动生成或者手写随机数来生成数据,可以利用faker完成伪造大量测试数据的工作 一.安装 pip install faker 二.使用 from faker import Faker f = Faker(locale='zh_CN')      #为生成数据的文化选项,默认为en_US,只有使用了相关文化,才能生成对应的随机信息,由于文化差异,设置文化的时候会导致有些字段比如省份等会出现方法报错等问题 for i in range(5): print(f.

Python-利用faker模块生成测试数据 1.前言: Faker模块是一个生成伪数据的第三方模块,他提供了一系列方法,使用非常方便,在做自动化测试时,注册信息,用这个模块生成测试数据就体现了它的好处 2.安装: pip install faker 3.基本使用: from faker import Faker f=Faker(locale='zh_CN') # 为生成数据的文化选项,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 #基本使用举例 f=Faker(locale=

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 文档:https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html 安装 pip3 install Faker 使用 随机生成请求头 from faker import Factory f =Factory.create() headers=f.user_agent() 地址信息类: fake.address():完整地址,比如海南省成市丰都深圳路p

#pip install faker #产生各种随机数据的模块 想要运用更多的随机数据,可以百度查找下

Faker 安装 pip install Faker 基本使用 from faker import Faker #创建对象,默认生成的数据为为英文,使用zh_CN指定为中文 fake = Faker('zh_CN') print(fake.name())#随机生成姓名 print(fake.addr

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:行哥 今天给大家介绍一个Faker模块,一款基于Python的测试数据生成工具,无论是用于初始化数据库,创建XML文件,或是生成压测数据,Faker都是不错的选择. 1.Faker工具包 2.生成数据 2.1 获取随机数据 2.2 生成本地化数据 3.最后 1.Faker工具包 只需要使用pip便可下载该工具包 pip install faker 如果下载速度比较慢

以前生成测试字符时,用random模块拼来拼去来生成随机串,如姓名,手机,身份证等,还是费一些功夫,不过有了faker模块,一切变得简单起来 基本使用: from faker import Faker fake = Faker() print fake.name() # Jeffrey Freeman fake = Faker("zh_CN") print fake.name() # 潘杨 print dir(fake) # 可以看到所有随机方法. fake = Faker() try

需要先安装faker模块,pip install faker 导入模块中的Faker类:from faker import Faker 实例化faker = Faker() print('姓名相关') print('姓名:',faker.name()) print('名:',faker.first_name()) print('姓:',faker.last_name()) print('男姓名:',faker.name_male()) print('男名:',faker.first_name_m

1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要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.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000

1.前言: 在测试中经常有需要用到参数化,我们可以用random模块,faker模块生成测试数据,也可以用到pymysql,此文主要针对random模块生成任意个数的随机整数,随机字符串,随机手机号,封装成了方法,个人做一个总结,方便以后使用.个人推荐用faker模块,生成数据及其方便,后续更新faker模块 2.基本使用: #函数介绍: #(0,1):random.random() --不要传参数,小数 #[a,b]:random.randint(a,b) --整数 #[a,b):random

ORM即object relational mapping 对象关系映射程序,可以在操作数据库的时候使用自有的语言而不必使用数据库的语言. 在python中,最强大的ORM框架就是SQLAlchemy.基本构成如下: 首先来看看SQL Alchemy的基本用法: 在使用SQL Alchemy的时候必须包子Mysql的字符集为utf-8(默认为Latin1),使用以下命令进入MySQL的配置 sudo vim /etc/mysql/my.cnf 插入信息: [client] default-cha

selenium在scrapy中的使用流程 重写爬虫文件的构造方法__init__,在该方法中使用selenium实例化一个浏览器对象(因为浏览器对象只需要被实例化一次). 重写爬虫文件的closed(self,spider)方法,在其内部关闭浏览器对象.该方法是在爬虫结束时被调用. 重写下载中间件的process_response方法,让该方法对响应对象进行拦截,并篡改response中存储的页面数据 在配置文件中开启下载中间件. 1.爬虫文件 class WangyiSpider(Redis

案例: 网易新闻的爬取: https://news.163.com/ 爬取的内容为一下4大板块中的新闻内容 爬取: 特点: 动态加载数据  ,用 selenium 爬虫 1. 创建项目 scrapy startproject wy 2. 创建爬虫 scrapy genspider wangyi www.wangyi.com 撰写爬虫 1. 获取板块url import scrapy class WangyiSpider(scrapy.Spider): name = 'wangyi' # allo

一.selenium from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() # 创建一个chrome浏览器控制对象#driver = webdriver.PhantomJS() # 创建一个phantomjs无界面浏览器 driver.get("http://www.baidu.com/") # 使用浏览器发送请求 html = driver.page_source # 获取网页的源代码(已经渲染完成的源代码) drive

常用函数name = '{wh}my \t name is {name},age is {age}.' print(name.capitalize()) # 字符串的开头字母大写 print(name.center(100, "+")) # 在字符串两边增加'+'号,使整个字符串的个数为50位置 print(name.endswith(".")) # 判断是否以X结尾,返回布尔值 print(name.expandtabs(30)) # 补充\t的次数\t按一个空格

随着多终端.多平台.多业务形态.多技术选型等各方面的发展,前后端的数据交互,日益复杂. 同一份数据,可能以多种不同的形态和结构,在多种场景下被消费. 在理想情况下,这些复杂性可以全部由后端承担.前端只管从后端接口里,拿到已然整合完善的数据. 然而,不管是因为后端的领域模型,还是因为微服务架构.作为前端,我们感受到的是,后端提供的接口,越发不够前端友好.我们必须自行组合多个后端接口,才能获取到完整的数据结构. 面向领域模型的后端需求,跟面向页面呈现的前端需求,出现了不可调和的矛盾. 这种背景下,本

1. 背景 在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据.由于现在的业务系统数据多种多样,千变万化.在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,此项工作既繁复又容易出错,比如要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.或构造一批地址通讯录等. 这时候,人们常常为了偷懒快捷,测试数据大多数可能是类似这样子的: 测试, 1300000 000123456 张三, 1310000 000

参考资料:https://www.cnblogs.com/miaoxiaochao/p/13234589.html 一.Faker模块是什么? 一个Python第三方模块,主要用来创建伪数据 无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,是否faker提供的方法,即可完成数据的生成 二.使用背景介绍 在软件测试过程中,我们经常需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据. 在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量.现在有faker,就可以很方