关于接口自动化中动态参数的葵花宝典
在软件自动化测试过程中，有时候需要使用一些动态的测试数据，为了更接近更真实的用户环境，我们要怎么样造出更加真实的数据呢，答案是：Faker第三方库
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，现在好了，有一个Python包能够协助你完成这方面的工作。
1.什么是Faker
Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，即可完成数据的生成。
项目地址：https://github.com/joke2k/faker
2.安装Faker
方法一：
pip install faker
方法二：
通过上方提供的github地址，来下载编译安装。
3.Faker的使用
引用包：
from faker import Faker
初始化：
f=Faker(locale='zh_CN')
关于初始化参数locale：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（比如：名字，地址，邮编，城市，省份等）可选择的文化信息（中国的数据就使用：'zh_CN'）
4、方法介绍
->>f=Faker(locale='zh_CN')
->>name=f.name()
->>print(name)
袁桂英
如上面例子，每次调用 fake 实例的 name()方法时，都会产生不同随机姓名。fake 实例还有很多方法可用，这些方法分为以下几类：
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': '[email protected]', '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
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总之它是个数据工厂，什么数据都能造 ，厉害不厉害~
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