怎么安裝使用Python中的Faker庫

這篇文章主要介紹“怎么安裝使用Python中的Faker庫”，在日常操作中，相信很多人在怎么安裝使用Python中的Faker庫問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么安裝使用Python中的Faker庫”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1. 背景

在軟件需求、開發、測試過程中，有時候需要使用一些測試數據，針對這種情況，我們一般要么使用已有的系統數據，要么需要手動制造一些數據。由于現在的業務系統數據多種多樣，千變萬化。在手動制造數據的過程中，可能需要花費大量精力和工作量，此項工作既繁復又容易出錯，比如要構造一批用戶三要素(姓名、手機號、身份證)、構造一批銀行卡數據、或構造一批地址通訊錄等。

這時候，人們常常為了偷懶快捷，測試數據大多數可能是類似這樣子的:

測試, 1300000 000123456  張三, 1310000 000123456  李四, 1320000 000234567  王五, 1330000 000345678

測試數據中包括了大量的“測試XX”，要么就是隨手在鍵盤上一頓亂敲，都是些無意義的假數據。

你是不是這樣做的呢？坦白的說，有過一段時間，筆者偶爾也是這么干的。

但是，細想一下，這樣的測試數據，不僅要自己手動敲，還假的不能再假，浪費時間、浪費人力、數據價值低。

而且，部分數據的手工制造還無法保障：比如UUID類數據、MD5、SHA加密類數據等。

為了幫助大家解決這個問題，更多還是提供種一種解決方案或思路，今天給大家分享一款Python造數據利器：Faker庫，利用它可以生成一批各種各樣的看起來“像真的一樣”的假數據。

2. Faker介紹 、安裝

2.1 Faker是什么

Faker是一個Python包，主要用來創建偽數據，使用Faker包，無需再手動生成或者手寫隨機數來生成數據，只需要調用Faker提供的方法，即可完成數據的生成。

項目地址：

2.2 安裝

安裝 Faker 很簡單，使用 pip 方式安裝：

pip install Faker

除了pip 安裝，也可以通過上方提供的github地址，來下載編譯安裝。

(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 的使用也是很簡單的，從 faker 模塊中導入類，然后實例化這個類，就可以調用方法使用了：

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

這里我們造了一個名字和一個地址，由于 Faker 默認是英文數據，所以如果我們需要造其他語言的數據，可以使用 locale參數，例如：

from faker import Faker  fake = Faker(locale='zh_CN')  name = fake.name()  address = fake.address()  print(name)  print(address)  # 輸出信息  張艷  海南省上海市朝陽邱路y座 175208

是不是看起來還不錯，但是有一點需要注意，這里的地址并不是真實的地址，而是隨機組合出來的，也就是將省、市、道路之類的隨機組合在一起。

這里介紹幾個比較常見的語言代號：

•  簡體中文：zh_CN

•  繁體中文：zh_TW

•  美國英文：en_US

•  英國英文：en_GB

•  德文：de_DE

•  日文：ja_JP

•  韓文：ko_KR

•  法文：fr_FR

例如將語言修改為繁體中文fake = Faker(locale='zh_TW')，輸出信息為：

楊志宏  100 中壢博愛街10號9樓

3.2 常用函數

除了上述介紹的fake.name和fake.address生成姓名和地址兩個函數外，常用的faker函數按類別劃分有如下一些常用方法。

1、地理信息類

•  fake.city_suffix()：市，縣

•  fake.country()：國家

•  fake.country_code()：國家編碼

•  fake.district()：區

•  fake.geo_coordinate()：地理坐標

•  fake.latitude()：地理坐標(緯度)

•  fake.longitude()：地理坐標(經度)

•  fake.postcode()：郵編

•  fake.province()：省份

•  fake.address()：詳細地址

•  fake.street_address()：街道地址

•  fake.street_name()：街道名

•  fake.street_suffix()：街、路

2、基礎信息類

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2.  ssn()：生成身份證號

3.  bs()：隨機公司服務名

4.  company()：隨機公司名（長）

5.  company_prefix()：隨機公司名（短）

6.  company_suffix()：公司性質

7.  credit_card_expire()：隨機信用卡到期日

8.  credit_card_full()：生成完整信用卡信息

9.  credit_card_number()：信用卡號

10.  credit_card_provider()：信用卡類型

11.  credit_card_security_code()：信用卡安全碼

12.  job()：隨機職位

13.  first_name_female()：女性名

14.  first_name_male()：男性名

15.  last_name_female()：女姓

16.  last_name_male()：男姓

17.  name()：隨機生成全名

18.  name_female()：男性全名

19.  name_male()：女性全名

20.  phone_number()：隨機生成手機號

21.  phonenumber_prefix()：隨機生成手機號段

3、計算機基礎、Internet信息類

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2.  ascii_company_email()：隨機ASCII公司郵箱名

3.  ascii_email()：隨機ASCII郵箱：

4.  company_email()：

5.  email()：

6.  safe_email()：安全郵箱

4、網絡基礎信息類

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2.  domain_name()：生成域名

3.  domain_word()：域詞(即，不包含后綴)

4.  ipv4()：隨機IP4地址

5.  ipv6()：隨機IP6地址

6.  mac_address()：隨機MAC地址

7.  tld()：網址域名后綴(.com,.net.cn,等等，不包括.)

8.  uri()：隨機URI地址

9.  uri_extension()：網址文件后綴

10.  uri_page()：網址文件（不包含后綴）

11.  uri_path()：網址文件路徑（不包含文件名）

12.  url()：隨機URL地址

13.  user_name()：隨機用戶名

14.  image_url()：隨機URL地址

5、瀏覽器信息類

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2.  chrome()：隨機生成Chrome的瀏覽器user_agent信息

3.  firefox()：隨機生成FireFox的瀏覽器user_agent信息

4.  internet_explorer()：隨機生成IE的瀏覽器user_agent信息

5.  opera()：隨機生成Opera的瀏覽器user_agent信息

6.  safari()：隨機生成Safari的瀏覽器user_agent信息

7.  linux_platform_token()：隨機Linux信息

8.  user_agent()：隨機user_agent信息

6、數字類

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2.  numerify()：三位隨機數字

3.  random_digit()：0~9隨機數

4.  random_digit_not_null()：1~9的隨機數

5.  random_int()：隨機數字，默認0~9999，可以通過設置min,max來設置

6.  random_number()：隨機數字，參數digits設置生成的數字位數

7.  pyfloat()：

8.  left_digits=5 #生成的整數位數,right_digits=2 #生成的小數位數,positive=True #是否只有正數

9.  pyint()：隨機Int數字（參考random_int()參數）

10.  pydecimal()：隨機Decimal數字（參考pyfloat參數）

7、文本、加密類

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2.  pystr()：隨機字符串

3.  random_element()：隨機字母

4.  random_letter()：隨機字母

5.  paragraph()：隨機生成一個段落

6.  paragraphs()：隨機生成多個段落

7.  sentence()：隨機生成一句話

8.  sentences()：隨機生成多句話，與段落類似

9.  text()：隨機生成一篇文章

10.  word()：隨機生成詞語

11.  words()：隨機生成多個詞語，用法與段落，句子，類似

12.  binary()：隨機生成二進制編碼

13.  boolean()：True/False

14.  language_code()：隨機生成兩位語言編碼

15.  locale()：隨機生成語言/國際 信息

16.  md5()：隨機生成MD5

17.   null_boolean()：NULL/True/False

18.  password()：隨機生成密碼,可選參數：length：密碼長度；special_chars：是否能使用特殊字符；digits：是否包含數字；upper_case：是否包含大寫字母；lower_case：是否包含小寫字母

19.  sha1()：隨機SHA1

20.  sha256()：隨機SHA256

21.  uuid4()：隨機UUID

8、時間信息類

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2.  date()：隨機日期

3.  date_between()：隨機生成指定范圍內日期，參數：start_date，end_date

4.  date_between_dates()：隨機生成指定范圍內日期，用法同上

5.  date_object()：隨機生產從1970-1-1到指定日期的隨機日期。

6.  date_time()：隨機生成指定時間（1970年1月1日至今）

7.  date_time_ad()：生成公元1年到現在的隨機時間

8.  date_time_between()：用法同dates

9.  future_date()：未來日期

10.  future_datetime()：未來時間

11.  month()：隨機月份

12.  month_name()：隨機月份（英文）

13.  past_date()：隨機生成已經過去的日期

14.  past_datetime()：隨機生成已經過去的時間

15.  time()：隨機24小時時間

16.  timedelta()：隨機獲取時間差

17.  time_object()：隨機24小時時間，time對象

18.  time_series()：隨機TimeSeries對象

19.  timezone()：隨機時區

20.  unix_time()：隨機Unix時間

21.  year()：隨機年份

9、python 相關方法

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2.  profile()：隨機生成檔案信息

3.  simple_profile()：隨機生成簡單檔案信息

4.  pyiterable()

5.  pylist()

6.  pyset()

7.  pystruct()

8.  pytuple()

9.  pydict()

可以用dir(fake)，看Faker庫都可以fake哪些數據，目前Faker支持近300種數據，此外還支持自己進行擴展。

有了這些生成數據函數之后用fake對象就可以調用不同的方法生成各種數據了。

3.3 常用數據場景

1、構造通訊錄記錄

from faker import Faker  fake = Faker(locale='zh_CN')  for _ in range(5):      print('姓名：', fake.name(), ' 手機號：', fake.phone_number())      # 輸出信息：  姓名： 駱柳  手機號： 18674751460  姓名： 薛利  手機號： 13046558454  姓名： 翟麗麗  手機號： 15254904803  姓名： 宋秀珍  手機號： 13347585045  姓名： 孔桂珍  手機號： 18258911504

2、構造信用卡數據

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())  # 輸出信息：  Card Number: 676181530350  Card Provider: Diners Club / Carte Blanche  Card Security Code: 615  Card Expire: 09/21

3、生成個人檔案信息

from faker import Faker  fake = Faker(locale='zh_CN')  print(fake.profile())  # 輸出信息  {'job': '美術指導', 'company': '易動力傳媒有限公司', 'ssn': '370703197807179500', 'residence': '廣西壯族自治區旭縣薊州東莞街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': '唐偉', 'sex': 'F', 'address': '新疆維吾爾自治區建華市東麗拉薩街a座 875743', 'mail': 'shenyang@hotmail.com', 'birthdate': datetime.date(2014, 4, 27)}

4、生成Python相關結構信息

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可迭代對象:{}.'.format(fake.pyiterable(      nb_elements=10, variable_nb_elements=True)))   # Python可迭代對象  print('生成Python結構：{}'.format(fake.pystruct(count=1)))  # Python結構  # 輸出信息  成Python字典: {'論壇': 'nVcSbHlrcrhIBtwByVUM', '直接': 'drkyFUNcNxdbwYKhRLEZ', '成功': 'https://fang.cn/main/search/blog/search/', '沒有': datetime.datetime(2006, 2, 24, 15, 40, 14), '原因': 404, '作者': 'OTJjsFHQklpUvTPtLCqP'} 生成Python可迭代對象:{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結構：(['cKwOvdCEFOhCERMSMXSf'], {'只有': 'hhwGCmjkHMOUjBTDztXp'}, {'還有': {0: 'vjcNqpnRbNUUxXpgVyvh', 1: [8725, 7125, 'aTSJssAJUKpuRLcbiwyK'], 2: {0: 'RmWlFQQpVZIQkxZPfJnq', 1: 'efsUVLgeStXbCOJDuJCf', 2: ['FgZQLCRjUTmEbBdDMEPZ', 'https://min.cn/search/faq/']}}})

 4. 自定義Faker數據類型

如果這些數據還不夠生成數據使用，Faker還支持創建自定義的Provider生成數據。

from faker import Faker  from faker.providers import BaseProvider  # 創建自定義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())

是不是十分簡單，以后常用的數據就可以自己創建Provider用自動化的方法生成了，不僅節省了時間，復用性也變高了。

到此，關于“怎么安裝使用Python中的Faker庫”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！