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 000123456
李四, 1320000 000234567
王五, 1330000 000345678
测试数据中包括了大量的“测试XX”，要么就是随手在键盘上一顿乱敲，都是些无意义的假数据。
你是不是这样做的呢？坦白的说，有过一段时间，笔者偶尔也是这么干的。
但是，细想一下，这样的测试数据，不仅要自己手动敲，还假的不能再假，浪费时间、浪费人力、数据价值低。
而且，部分数据的手工制造还无法保障：比如UUID类数据、MD5、SHA加密类数据等。
为了帮助大家解决这个问题，更多还是提供种一种解决方案或思路，今天给大家分享一款Python造数据利器：Faker库，利用它可以生成一批各种各样的看起来“像真的一样”的假数据。
2. Faker介绍 、安装
2.1 Faker是什么
Faker是一个Python包，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
2.2 安装
安装 Faker 很简单，使用 pip 方式安装：
pip install Faker
除了pip 安装，也可以通过上方提供的github地址，来下载编译安装。
(py3_env) ➜ py3_env pip show faker
Name: Faker
Version:4.1.1
Summary: Fakerisa Python package that generates fake dataforyou.
Home-page: https://github.com/joke2k/faker
Author: joke2k
Author-email: [email protected]
License: MIT License
Location: /Users/xxx/work_env/py3_env/lib/python3.7/site-packages
Requires: python-dateutil, text-unidecode
Required-by:
3. Faker常用使用
3.1 基本用法
Faker 的使用也是很简单的，从 faker 模块中导入类，然后实例化这个类，就可以调用方法使用了：
fromfakerimportFaker
fake = Faker()
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)
# 输出信息
Ashley Love
074Lee Village Suite464
Dawnborough, RI44234
这里我们造了一个名字和一个地址，由于 Faker 默认是英文数据，所以如果我们需要造其他语言的数据，可以使用 locale参数，例如：
fromfakerimportFaker
fake = Faker(locale='zh_CN')
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)
# 输出信息
张艳
海南省上海市朝阳邱路y座175208
是不是看起来还不错，但是有一点需要注意，这里的地址并不是真实的地址，而是随机组合出来的，也就是将省、市、道路之类的随机组合在一起。
这里介绍几个比较常见的语言代号：
简体中文：zh_CN
繁体中文：zh_TW
美国英文：en_US
英国英文：en_GB
德文：de_DE
日文：ja_JP
韩文：ko_KR
法文：fr_FR
例如将语言修改为繁体中文fake = Faker(locale='zh_TW')，输出信息为：
楊志宏
100 中壢博愛街10號9樓
3.2 常用函数
除了上述介绍的fake.name和fake.address生成姓名和地址两个函数外，常用的faker函数按类别划分有如下一些常用方法。
1、地理信息类
fake.city_suffix()：市，县
fake.country()：国家
fake.country_code()：国家编码
fake.district()：区
fake.geo_coordinate()：地理坐标
fake.latitude()：地理坐标(纬度)
fake.longitude()：地理坐标(经度)
fake.postcode()：邮编
fake.province()：省份
fake.address()：详细地址
fake.street_address()：街道地址
fake.street_name()：街道名
fake.street_suffix()：街、路
2、基础信息类
ssn()：生成身份证号
bs()：随机公司服务名
company()：随机公司名（长）
company_prefix()：随机公司名（短）
company_suffix()：公司性质
credit_card_expire()：随机信用卡到期日
credit_card_full()：生成完整信用卡信息
credit_card_number()：信用卡号
credit_card_provider()：信用卡类型
credit_card_security_code()：信用卡安全码
job()：随机职位
first_name_female()：女性名
first_name_male()：男性名
last_name_female()：女姓
last_name_male()：男姓
name()：随机生成全名
name_female()：男性全名
name_male()：女性全名
phone_number()：随机生成手机号
phonenumber_prefix()：随机生成手机号段
3、计算机基础、Internet信息类
ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名
ascii_email()：随机ASCII邮箱：
company_email()：
email()：
safe_email()：安全邮箱
4、网络基础信息类
domain_name()：生成域名
domain_word()：域词(即，不包含后缀)
ipv4()：随机IP4地址
ipv6()：随机IP6地址
mac_address()：随机MAC地址
tld()：网址域名后缀(.com,.net.cn,等等，不包括.)
uri()：随机URI地址
uri_extension()：网址文件后缀
uri_page()：网址文件（不包含后缀）
uri_path()：网址文件路径（不包含文件名）
url()：随机URL地址
user_name()：随机用户名
image_url()：随机URL地址
5、浏览器信息类
chrome()：随机生成Chrome的浏览器user_agent信息
firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息
internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息
opera()：随机生成Opera的浏览器user_agent信息
safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息
linux_platform_token()：随机Linux信息
user_agent()：随机user_agent信息
6、数字类
numerify()：三位随机数字
random_digit()：0~9随机数
random_digit_not_null()：1~9的随机数
random_int()：随机数字，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置
random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数
pyfloat()：
left_digits=5 #生成的整数位数, right_digits=2 #生成的小数位数, positive=True #是否只有正数
pyint()：随机Int数字（参考random_int()参数）
pydecimal()：随机Decimal数字（参考pyfloat参数）
7、文本、加密类
pystr()：随机字符串
random_element()：随机字母
random_letter()：随机字母
paragraph()：随机生成一个段落
paragraphs()：随机生成多个段落
sentence()：随机生成一句话
sentences()：随机生成多句话，与段落类似
text()：随机生成一篇文章
word()：随机生成词语
words()：随机生成多个词语，用法与段落，句子，类似
binary()：随机生成二进制编码
boolean()：True/False
language_code()：随机生成两位语言编码
locale()：随机生成语言/国际 信息
md5()：随机生成MD5
null_boolean()：NULL/True/False
password()：随机生成密码,可选参数：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
sha1()：随机SHA1
sha256()：随机SHA256
uuid4()：随机UUID
8、时间信息类
date()：随机日期
date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date
date_between_dates()：随机生成指定范围内日期，用法同上
date_object()：随机生产从1970-1-1到指定日期的随机日期。
date_time()：随机生成指定时间（1970年1月1日至今）
date_time_ad()：生成公元1年到现在的随机时间
date_time_between()：用法同dates
future_date()：未来日期
future_datetime()：未来时间
month()：随机月份
month_name()：随机月份（英文）
past_date()：随机生成已经过去的日期
past_datetime()：随机生成已经过去的时间
time()：随机24小时时间
timedelta()：随机获取时间差
time_object()：随机24小时时间，time对象
time_series()：随机TimeSeries对象
timezone()：随机时区
unix_time()：随机Unix时间
year()：随机年份
9、python 相关方法
profile()：随机生成档案信息
simple_profile()：随机生成简单档案信息
pyiterable()
pylist()
pyset()
pystruct()
pytuple()
pydict()
可以用dir(fake)，看Faker库都可以fake哪些数据，目前Faker支持近300种数据，此外还支持自己进行扩展。
有了这些生成数据函数之后用fake对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。
3.3 常用数据场景
1、构造通讯录记录
fromfakerimportFaker
fake = Faker(locale='zh_CN')
for_inrange(5):
print('姓名：', fake.name(),' 手机号：', fake.phone_number())
# 输出信息：
姓名： 骆柳 手机号：18674751460
姓名： 薛利 手机号：13046558454
姓名： 翟丽丽 手机号：15254904803
姓名： 宋秀珍 手机号：13347585045
姓名： 孔桂珍 手机号：18258911504
2、构造信用卡数据
from faker import Faker
fake = Faker(locale='zh_CN')
print('Card Number:', fake.credit_card_number(card_type=None))
print('Card Provider:', fake.credit_card_provider(card_type=None))
print('Card Security Code:', fake.credit_card_security_code(card_type=None))
print('Card Expire:', fake.credit_card_expire())
# 输出信息：
Card Number: 676181530350
Card Provider: Diners Club / Carte Blanche
Card Security Code: 615
Card Expire: 09/21
3、生成个人档案信息
fromfakerimportFaker
fake = Faker(locale='zh_CN')
print(fake.profile())
# 输出信息
{'job':'美术指导','company':'易动力传媒有限公司','ssn':'370703197807179500','residence':'广西壮族自治区旭县蓟州东莞街L座 784064','current_location': (Decimal('78.3608745'), Decimal('-95.946407')),'blood_group':'B+','website': ['https://www.jiewang.org/','https://www.longsong.cn/','https://jingyong.net/','https://58.cn/'],'username':'qinqiang','name':'唐伟','sex':'F','address':'新疆维吾尔自治区建华市东丽拉萨街a座 875743','mail':'[email protected]','birthdate': datetime.date(2014,4,27)}
4、生成Python相关结构信息
fromfakerimportFaker
fake = Faker(locale='zh_CN')
print('生成Python字典: {}'.format(fake.pydict(
nb_elements=10, variable_nb_elements=True)))# Python字典
print('生成Python可迭代对象:{}.'.format(fake.pyiterable(
nb_elements=10, variable_nb_elements=True)))# Python可迭代对象
print('生成Python结构：{}'.format(fake.pystruct(count=1)))# Python结构
# 输出信息
成Python字典: {'论坛':'nVcSbHlrcrhIBtwByVUM','直接':'drkyFUNcNxdbwYKhRLEZ','成功':'https://fang.cn/main/search/blog/search/','没有': datetime.datetime(2006,2,24,15,40,14),'原因':404,'作者':'OTJjsFHQklpUvTPtLCqP'}
生成Python可迭代对象:{1088,'ignqbohwYRxqolLEzSti','http://gang.cn/main/search.php','zRnNYdIpPXUxEVISHbvS','ToZxuBetghvlPHUumAvi',9830,'OYAjoKeVNGhHMLgnYUAw',970446.888,-17681479853.4069,872236250787063.0, datetime.datetime(2017,12,24,5,58,58),'aRSfxiUSuMqHXvKCCkMJ'}
生成Python结构：(['cKwOvdCEFOhCERMSMXSf'], {'只有':'hhwGCmjkHMOUjBTDztXp'}, {'还有': {0:'vjcNqpnRbNUUxXpgVyvh',1: [8725,7125,'aTSJssAJUKpuRLcbiwyK'],2: {0:'RmWlFQQpVZIQkxZPfJnq',1:'efsUVLgeStXbCOJDuJCf',2: ['FgZQLCRjUTmEbBdDMEPZ','https://min.cn/search/faq/']}}})
4. 自定义Faker数据类型
如果这些数据还不够生成数据使用，Faker还支持创建自定义的Provider生成数据。
fromfakerimportFaker
fromfaker.providersimportBaseProvider
# 创建自定义Provider
classCustomProvider(BaseProvider):
defcustomize_type(self):
return'test_Faker_customize_type'
# 添加Provider
fake = Faker()
fake.add_provider(CustomProvider)
print(fake.customize_type())
是不是十分简单，以后常用的数据就可以自己创建Provider用自动化的方法生成了，不仅节省了时间，复用性也变高了。
5. 总结
这些只是其中的一些常见的数据，Faker 可以造的数据远不止这些类型。相信通过本文的介绍，大家应该对 Faker 不陌生了吧。
此外，作为一个开源的库，Faker的源码是非常值得研究的，也是Python新手可以用来练开源项目的利器。
这是之前入门学习Python时候的学习资料，非常全面，从Python基础、到web开发、数据分析、机器学习、深度学习、金融量化统统都有，该手册是HTML版本，左侧是目录，可以点击，右侧是对目录知识点的讲解，适合python学习者，