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Python基于Faker假数据构造库

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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、SFZ)、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: 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：

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

2、基础信息类

3、计算机基础、Internet信息类

4、网络基础信息类

5、浏览器信息类

6、数字类

7、文本、加密类

8、时间信息类

9、python 相关方法

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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