Python Faker的使用，你了解多少呢？

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，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错，而且，部分数据的手造工作无法保障：比如UUID类数据、 MD5、SHA加密类数据等。

现在python中提供了faker库，可以解决这些问题，让我们一起来看一下吧~~

1. 什么是Faker？

Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，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. 安装Faker

 pip install faker

3. Faker的使用

引用包：

from faker import Faker

初始化：

 f=Faker(locale='zh_CN')

关于初始化参数locale：为生成数据的文化选项，默认为en_US，只有使用了相关文化，才能生成相对应的随机信息（比如：名字，地址，邮编，城市，省份等）

ar_EG - Arabic (Egypt)        阿拉伯语 - 埃及

ar_PS - Arabic (Palestine)    阿拉伯语 - 巴勒斯坦

ar_SA - Arabic (Saudi Arabia)    阿拉伯语 - 沙特阿拉伯

bg_BG - Bulgarian        保加利亚语 - 保加利亚

cs_CZ - Czech               捷克语 - 捷克

de_DE - German            德语 - 德国

dk_DK - Danish            丹麦语 - 丹麦

el_GR - Greek            希腊语 - 希腊

en_AU - English (Australia)    英语 - 澳大利亚

en_CA - English (Canada)    英语 -  加拿大

en_GB - English (Great Britain)    英语 - 英国

en_US - English (United States)   英语 -  美国

es_ES - Spanish (Spain)        西班牙语 - 西班牙

es_MX - Spanish (Mexico)        西班牙语- 墨西哥

et_EE - Estonian            爱沙尼亚语 - 爱沙尼亚

fa_IR - Persian (Iran)        波斯语 - 伊朗

fi_FI - Finnish        芬兰语 - 芬兰

fr_FR - French         法语 - 法国

hi_IN - Hindi            印地语 - 印度

hr_HR - Croatian    克罗地亚语 - 克罗地亚

hu_HU - Hungarian    匈牙利语 - 匈牙利

hy_AM - Armenian 亚美尼亚语 - 亚美尼亚

it_IT - Italian       意大利语 -  意大利

ja_JP - Japanese    日语 - 日本

ko_KR - Korean    朝鲜语 - 韩国

ka_GE - Georgian (Georgia)  格鲁吉亚语 - 格鲁吉亚

lt_LT - Lithuanian    立陶宛语 - 立陶宛

lv_LV - Latvian    拉脱维亚语 - 拉脱维亚

ne_NP - Nepali    尼泊尔语 - 尼泊尔

nl_NL - Dutch (Netherlands)    德语 - 荷兰

no_NO - Norwegian    挪威语 - 挪威

pl_PL - Polish    波兰语 - 波兰

pt_BR - Portuguese (Brazil)    葡萄牙语  - 巴西

pt_PT - Portuguese (Portugal)    葡萄牙语 - 葡萄牙

ru_RU - Russian    俄语 - 俄国

sl_SI - Slovene   斯诺文尼亚语 - 斯诺文尼亚

sv_SE - Swedish    瑞典语 - 瑞典 

tr_TR - Turkish         土耳其语 - 土耳其

uk_UA - Ukrainian    乌克兰语 - 乌克兰

zh_CN - Chinese (China)    （简体中文）

zh_TW - Chinese (Taiwan)  （繁体中文）

 from faker import Faker
 
 # 初始化Faker
 f=Faker(locale='zh_CN')

# 如我们想要随机生成姓名
 f.name()

# 随机生成100个姓名
for i in range(1,100):
	print(f.name())

输出结果：
C:\Users\hzxy\Desktop\project\Fgo_Web_UI_Test/TestDatas/TestPictures/pic.jpeg
任勇
王伟
张金凤
印楠
葛斌
李淑珍
张明
.....

地理信息类

city_suffix()：市，县

country()：国家

country_code()：国家编码

district()：区

geo_coordinate()：地理坐标

latitude()：地理坐标(纬度)

longitude()：地理坐标(经度)

postcode()：邮编

province()：省份 (zh_TW没有此方法)

address()：详细地址

street_address()：街道地址

street_name()：街道名

street_suffix()：街、路

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()：

first_name_female()：女性名

first_name_male()：男性名

first_romanized_name()：罗马名

last_name()：

last_name_female()：女姓

last_name_male()：男姓

last_romanized_name()：

name()：随机生成全名

name_female()：男性全名

name_male()：女性全名

romanized_name()：罗马名

msisdn()：移动台国际用户识别码，即移动用户的ISDN号码

phone_number()：随机生成手机号

phonenumber_prefix()：随机生成手机号段

个人账户信息类

ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名

ascii_email()：随机ASCII邮箱

ascii_free_email()：

ascii_safe_email()：

company_email()：

email()：

free_email()：

free_email_domain()：

safe_email()：安全邮箱

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

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

文件信息类

file_extension()：随机文件扩展名

file_name()：随机文件名（包含扩展名，不包含路径）

file_path()：随机文件路径（包含文件名，扩展名）

mime_type()：随机mime Type

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）

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，通过参数nb来控制段落数，返回数组

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（不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思）

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

时间信息类

am_pm()：AM/PM

century()：随机世纪

date()：随机日期

date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date取值：具体日期或者today,-30d,-30y类似

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_this_month()：

date_this_year()：

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

集合信息类

profile()：随机生成档案信息

simple_profile()：随机生成简单档案信息

#以下方法皆为随机集合类型

pyiterable()

pylist()

pyset()

pystruct()

pytuple()

pydict()

其他类别

currency_code()：货币编码

color_name()：随机颜色名

hex_color()：随机HEX颜色

rgb_color()：随机RGB颜色

safe_color_name()：随机安全色名

safe_hex_color()：随机安全HEX颜色

isbn10()：随机ISBN（10位）

isbn13()：随机ISBN（13位）

lexify()：替换所有问号（“？”）带有随机字母的事件。

使用中遇到的问题

元旦前发布的这篇文章，由于工作需要，元旦期间创建伪数据的过程中，发现一个很有意思的问题。不同的文化类之间，方法是偶然有区别的。

比如，在中文(zh_CN)中的方法，district()#获取区 province()#获取省的方法，在有些包里是没有的，这需要根据所使用文化类的国家特制来。

比如，中国的一级行政单位，是省，直辖市，自治区；而日本的一级行政单位，是都、道、府、县。所以，日文包(ja_JP)中，就没有相应的province(),district(),取而代之的是prefecture(),town()；在美国，一级行政单位又是洲，所以，在美国英语包(en_US)中，取而代之的是state()；

总之，在使用不同Fake类之前，最好对所生成文化的国家、地区信息做初步的了解，建议先浏览其对应的类文件的成员。