推荐一款Python开源库，技术人必备的造数据神器！

1. 背景

在软件需求、推荐开发、款Pn开测试过程中，源库有时候需要使用一些测试数据，技术据神针对这种情况，人必我们一般要么使用已有的造数系统数据，要么需要手动制造一些数据。推荐由于现在的款Pn开业务系统数据多种多样，千变万化。源库在手动制造数据的技术据神过程中，可能需要花费大量精力和工作量，人必此项工作既繁复又容易出错，造数比如要构造一批用户三要素(姓名、推荐手机号、款Pn开身份证)、源库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。

你是不是这样做的高防服务器呢？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是云服务器一个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：

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: Faker is a Python package that generates fake data for you.  Home-page: https://github.com/joke2k/faker  Author: joke2k  Author-email: joke2k@gmail.com  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： 

from faker import Faker  fake = Faker()  name = fake.name()  address = fake.address()  print(name)  print(address)  # 输出信息  Ashley Love  074 Lee Village Suite 464  Dawnborough, RI 44234 

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： 

from faker import Faker  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云南idc服务商地址，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 

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: shenyang@hotmail.com, 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/]}}}) 

 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。 

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。

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。 

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