以前聽說過造假資料的庫, 但沒有上心, 回想前段時間為造假資料還自己花不少時間寫指令碼, faker現成的庫卻不去用, 真是無力吐槽
pip install fakerfrom faker import faker
# 例項物件
fake = faker(locale='zh_cn') # 中文,預設是英文
name = fake.name() # 名字
id = fake.ssn() # 身份證
com = fake.company_prefix() # 公司(短)
email = fake.email() # email
print(name, id, com, email)
"""胡巖 330902197406012731 聯通時科 [email protected]
"""
faker 官網更多選擇:
func_list = [i for i in dir(fake) if not i.startswith("_")] # 排除 "_" 開頭的方法
print(len(func_list)) # 267 ()
print(func_list) # ...
目前faker支援267種資料，此外還支援自己進行擴充套件
sha1( )：隨機sha1
sha256( )：隨機sha256
uuid4( )：隨機uuid
參考 :
官網 :
使用faker造假資料
如要建立一批使用者，建立一段文字，或者是 號碼，抑或著是街道位址或者ip位址等等。以前要麼就是鍵盤一頓亂敲，隨便造個什麼字串出來，當然最後誰也不認識誰。現在你不要這樣做了。用faker就能滿足你的一切需求。先安裝faker pip install faker複製 建立faker物件 from fak...
別再手工造假資料了，faker了解一下
專案開發初期，為了測試方便，我們總要造不少假資料到系統中，盡量模擬真實環境。比如要建立一批使用者，建立一段文字，或者是 號碼，抑或著是街道位址或者ip位址等等。以前要麼就是鍵盤一頓亂敲，隨便造個什麼字串出來，當然最後誰也不認識誰。現在你不要這樣做了。對大資料以及人工智慧概念都是模糊不清的，該按照什麼...
資料工廠 Faker
無論是效能測試,還是大資料的測試,甚至基本的功能測試,造資料都是一件棘手的事 拋開資料間的關聯關係不談,各種型別的資料長短不一,格式不一,單純的複製貼上不利於識別,也不符合一般的資料場景 有幸得知faker模組,解決了大部分的資料構造問題 語法特別簡單,學習參考 蔣建山西省 湖南省建市瀋北新深圳街a...