在测试过程中，大家应该都遇到过各种各样的数据构造问题。e.g. 构造一批通讯录、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……
这时候，测试数据大多数可能是这样的:
张三, 130 0000 0001 李四, 130 0000 0002 王五, 130 0000 0003 …… |
或者就一顿乱敲，造出来一批。
你是不是这样做的呢？坦白的说，之前的小编就是酱紫。
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……后来想了个办法，同步线上数据，但是还要加密解密，也要挨个库表去找自己想要的数据。
直到有一天，小编遇到了Faker，可以生成一批各种各样的看起来“像真的一样”的假数据。
Fake哪些数据？
PART 01
目前Faker库中提供了三大类可以“构造”出的数据，官方划分为: Standard Providers、Community Providers、Localized Providers。
Standard Providers
包含了通用信用卡、颜色、职业、日期时间等数据的生成方法。
Community Providers
由一些Community提供的，目前包括Web相关、云相关、WiFi、微服务、信用分数据。
Community Providers
根据地区/语言差异，本地化提供的一些方法，如简体中文下生成的姓名和繁体中文下生成的姓名是不一样的。
fake几条通讯录
for _ in range(3): print('姓名：', fake.name(), ' 手机号：', fake.phone_number()) #fake 是由Faker创建的对象，且指定了中文 |
姓名：王霞 手机号：15744918509 姓名：李旭 手机号：18025187089 姓名：郭娟 手机号：13196551713 |
fake一组信用卡数据
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()) |
#fake 是由Faker创建的对象
Card Number: 2720041566219373 Card Provider: Mastercard Card Security Code: 215 Card Expire: 07/20 |
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。
怎样fake数据
PART 02
前面介绍了Faker可以fake的数据，下面小编带大家实际操作一遍。
第一步
安装Faker库
| pip install Faker |
第二步
用安装好的Faker库创建一个Faker对象
from faker import Faker fake = Faker() |
第三步 指定语言
| fake = Faker("zh_CN") |
第四步 fake数据
之后用fake对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。
扩展Faker PART 03
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_ua(self): return 'test_Faker_customize_ua' # 添加Provider fake = Faker() fake.add_provider(CustomProvider) print(fake.customize_ua()) |
| test_Faker_customize_ua |
是不是十分简单，方便扩展呢。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。
写在最后
阅读Faker的源码可以很容易发现，Faker实际是维护了一个“数据库”，这个“数据库”强大在做了很多Localized的处理和兼容。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。
当然，缺点也就显而易见，它不是那么的智能，生成的数据是随机生成，数据量也不是那么大。
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