faker包

Faker

github地址https://github.com/joke2k/faker

官方地址https://faker.readthedocs.io/en/master/

一、Faker是干什么的?

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

安装

pip install Faker  安装

查看版本号:faker 4.1.2
faker --version  

二、使用

from faker import Faker


faker = Faker()
print(faker.name()) # 随机生成一个英文名字
print(faker.address())

# 想要造出中文的信息,实例化Faker("zh_CN")

faker = Faker(locale="zh_CN")
print(faker.name())   # 随机一个字符串的中文名字
print(faker.address()) # 随机一个字符串的中文地址
# ssn 随机身份证号码
print(faker.ssn()) # 654225197703302254
# 随机手机号
print(faker.phone_number())
# 随机手机号段
print(faker.phonenumber_prefix())
# 随机出生日期
print(faker.date_object(end_datetime=None)) # 2003-07-16
print(faker.date_time()) # 1996-03-02 06:18:31
print(faker.bban()) # 银行卡号
print(faker.iban()) # 银行卡号
print(faker.building_number())
# 信用卡 卡号
print(faker.credit_card_number()) # 4010939064933131739
# user_agent 用户代理
print(faker.user_agent()) # Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; Trident/5.1)
print(faker.city_suffix())
print(faker.country()) # 随机国家
print(faker.postcode()) # 邮政编码
print(faker.credit_card_full())
print(faker.credit_card_number())
# 随机指定多少位的 条形码
print(faker.ean(length=13))  # 9150809223580

import json
b = json.loads(faker.json())
print(b)
print(faker.name_female())
print(faker.name_male())
# 随机生成Chrome的浏览器user_agent信息
print(faker.chrome())
# 随机生成FireFox的浏览器user_agent信息
print(faker.firefox())
# 生成一篇文章
print(faker.text())
# 生成一个列表 文章
print(faker.texts())
#随机md5
print(faker.md5())

print(faker.safe_email())
print(faker.email())
print(faker.ipv4())
# 个人IP地址
print(faker.ipv4_private())
print(faker.url())
print(faker.word())
print(faker.password(special_chars=False))



方法真尼玛太多了,而且还不知道具体方法到底是什么意思。所以在下面我用dir()方法统计几乎99%的方法然后写入到一个文件。看作文意思几乎能知道具体那个方法,具体是干什么用的。

faker所有方法调用:格式faker.方法()

address--> 宁夏回族自治区西宁县清河佛山街i座 374976
am_pm--> PM
android_platform_token--> Android 2.3.4
ascii_company_email--> [email protected]
ascii_email--> [email protected]
ascii_free_email--> [email protected]
ascii_safe_email--> [email protected]
bank_country--> GB
bban--> IJYW91302210215922
boolean--> True
bothify--> 47 en
bs--> incentivize end-to-end initiatives
building_number--> e座
catch_phrase--> Universal even-keeled framework
century--> XIII
chrome--> Mozilla/5.0 (iPad; CPU iPad OS 5_1_1 like Mac OS X) AppleWebKit/534.1 (KHTML, like Gecko) CriOS/28.0.869.0 Mobile/90L529 Safari/534.1
city--> 深圳市
city_name--> 贵阳
city_suffix--> 县
color--> #9ddcdd
color_name--> AliceBlue
company--> 易动力传媒有限公司
company_email--> [email protected]
company_prefix--> 九方
company_suffix--> 科技有限公司
coordinate--> -85.951452
country--> 所罗门群岛
country_calling_code--> +881 0
country_code--> US
credit_card_expire--> 09/28
credit_card_full--> Maestro
晶 陈
639084963755 07/25
CVV: 865

credit_card_number--> 4402948876672649
credit_card_provider--> Diners Club / Carte Blanche
credit_card_security_code--> 365
cryptocurrency--> ('WAVES', 'Waves Platform')
cryptocurrency_code--> BCH
cryptocurrency_name--> Feathercoin
csv--> "康鹏","福建省通辽市大兴沈阳路b座 768258"

"刘琴","湖北省惠州市静安宁德街f座 628291"

"陈霞","黑龙江省晶市静安巢湖街J座 817152"

"周秀云","四川省福州县海港大冶街h座 576012"

"毛娟","四川省佛山市沙市贵阳街V座 326161"

"何淑英","陕西省佛山市大兴西宁路U座 184921"

"袁超","安徽省深圳县朝阳佛山路e座 454899"

"李勇","山西省辛集县大东李街Z座 758911"

"杨婷婷","江西省秀梅市璧山刘路L座 968291"

"李秀荣","天津市秀梅市崇文乌鲁木齐路v座 976955"


currency--> ('EGP', 'Egyptian pound')
currency_code--> CUC
currency_name--> Colombian peso
currency_symbol--> ¥
date--> 1991-01-15
date_between--> 2010-01-17
date_between_dates--> 2020-08-26
date_object--> 2011-04-21
date_of_birth--> 1934-08-05
date_this_century--> 2002-10-25
date_this_decade--> 2020-05-23
date_this_month--> 2020-08-13
date_this_year--> 2020-01-08
date_time--> 1997-04-16 08:04:48
date_time_ad--> 2017-01-24 18:08:05
date_time_between--> 1992-11-18 17:32:30
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date_time_this_century--> 2018-02-16 09:43:33
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date_time_this_year--> 2020-06-09 12:01:53
day_of_month--> 06
day_of_week--> Saturday
dga--> dlbcvnyomobdtesrerdupkefbdlxwvootvcqabciybbdahveccayxcsw.cn
district--> 永川
domain_name--> wei.cn
domain_word--> yongguiying
dsv--> "庞莹","内蒙古自治区南宁市江北乌鲁木齐街G座 275774"

"邱云","甘肃省梧州市徐汇陈路t座 884969"

"吴小红","北京市冬梅县花溪刘街J座 742124"

"郑想","内蒙古自治区辛集县南溪张街m座 474212"

"袁桂荣","云南省拉萨县长寿淮安路l座 605538"

"孔晨","江苏省丹县大兴东莞路N座 460449"

"刘柳","广东省邯郸县双滦兰州街C座 713786"

"梁云","甘肃省梧州市城东广州街j座 198519"

"魏萍","云南省石家庄县金平李路q座 356592"

"王涛","江西省亮县静安汪街V座 817513"


ean--> 1422750939307
ean13--> 9223425420890
ean8--> 19827421
email--> [email protected]
file_extension--> webm
file_name--> 专业.bmp
file_path--> /上海/等级.gif
firefox--> Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; rv:1.9.6.20) Gecko/2014-11-14 06:56:17 Firefox/3.8
first_name--> 彬
first_name_female--> 娟
first_name_male--> 林
first_name_nonbinary--> 琳
first_romanized_name--> Yan
fixed_width--> 杨梅                  1  
钟彬                  0  
李志强                 5  
杨帅                  19 
巩玉                  19 
任静                  4  
杨萍                  12 
陈阳                  0  
倪旭                  19 
林华                  20 
free_email--> [email protected]
free_email_domain--> hotmail.com
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http_method--> GET
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image_url--> https://dummyimage.com/833x560
internet_explorer--> Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/3.1)
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paragraph--> 等级美国不断参加教育产品.的话以上全国当前.其他不断处理有些帮助来源.
paragraphs--> ['过程全部威望你们不能实现根据.如此日本包括必须.政府来自重要不同生活.', '方法资源一下建设.', '开发城市中国都是.以下注册我们评论.']
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"刘磊"|"河南省合肥县清浦王路z座 586547"

"姜超"|"新疆维吾尔自治区萍市锡山沈阳路e座 112875"

"安秀芳"|"甘肃省建华县蓟州郑路m座 575542"

"何建华"|"香港特别行政区红县梁平张街S座 458478"

"杨文"|"福建省齐齐哈尔市房山梁街u座 153231"

"王雪"|"河北省磊市合川大冶路V座 362579"

"唐勇"|"山东省志强县花溪沈阳街I座 340102"

"赖淑珍"|"福建省桂珍县浔阳张街l座 801976"

"傅雷"|"甘肃省东市金平西安路h座 729401"


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成为没有开发记者.完全不是阅读认为上海.如何规定名称帮助地址企业学校.
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打印方法列表

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# 将方法写入到一个文件,方便以后查看。百度好多都不是faker最新版本的,参考价值大打折扣。
f = open("faker.txt","wt",encoding="utf-8")

for i in a:
    try:

        exec(f"print('{i}-->' ,faker."+f"{i}(),file=f)")
    except Exception as e:
        continue

f.close()

三、常用函数

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。

3.1 常用数据场景

1、构造通讯录记录

from faker import Faker

fake = Faker(locale='zh_CN')
for _ in range(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

from faker import Faker

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

from faker import Faker

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/']}}})

四、 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。

from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider

# 创建自定义Provider
class CustomProvider(BaseProvider):
    def customize_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。

参考文章地址

faker:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87203290
https://blog.csdn.net/qq_41703291/article/details/87898556

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247486145&idx=1&sn=4d309ad345174c63c9855501ae10c883&chksm=9fe49868a893117e917b241df9883c9b2c11374457162d88beba49960ced833a8a89d7ca1784&mpshare=1&scene=1&srcid=0707Uho3BpFNA7wpORVmLl2y&sharer_sharetime=1598445800326&sharer_shareid=a7e895789819ce3b0777e7e2dba37550&key=e0a4d01c3985cc28d44c99e2e1da7f6cf94cde3d944a213ec313d8eb6d6a2504160ccfe261f820eadb8d4ebd2065f8e4582ef6a4e8a4b7a21f28c96e5556b4cc3307e56261805dc8b9f24fb7990a74eb5882b76c28576b481c598b2d3718084e6812ef56b5e502609d25e80545aede16589c61a8174d26a891c7cf284c534aa3&ascene=1&uin=MTIyNzc5NzY1Mg%3D%3D&devicetype=Windows+7+x64&version=62090529&lang=zh_CN&exportkey=A%2BGTpfbc6JxYXZP6vf%2F6V6A%3D&pass_ticket=Cor%2FckmqWbki0zJJ%2F8yTTjU9xjnRRnK6O4hiU56wSAIAgzIRQVpcbmm75R%2Fdn1%2Bu

https://www.cnblogs.com/python666666/p/9980243.html

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