怎么安装使用Python中的Faker库

这篇文章主要介绍“怎么安装使用Python中的Faker库”，在日常操作中，相信很多人在怎么安装使用Python中的Faker库问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么安装使用Python中的Faker库”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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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、身份证)、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：

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：

•  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

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2.  ssn()：生成身份证号

3.  bs()：随机公司服务名

4.  company()：随机公司名（长）

5.  company_prefix()：随机公司名（短）

6.  company_suffix()：公司性质

7.  credit_card_expire()：随机信用卡到期日

8.  credit_card_full()：生成完整信用卡信息

9.  credit_card_number()：信用卡号

10.  credit_card_provider()：信用卡类型

11.  credit_card_security_code()：信用卡安全码

12.  job()：随机职位

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()：随机生成全名

18.  name_female()：男性全名

19.  name_male()：女性全名

20.  phone_number()：随机生成手机号

21.  phonenumber_prefix()：随机生成手机号段

3、计算机基础、Internet信息类

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2.  ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名

3.  ascii_email()：随机ASCII邮箱：

4.  company_email()：

5.  email()：

6.  safe_email()：安全邮箱

4、网络基础信息类

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2.  domain_name()：生成域名

3.  domain_word()：域词(即，不包含后缀)

4.  ipv4()：随机IP4地址

5.  ipv6()：随机IP6地址

6.  mac_address()：随机MAC地址

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

8.  uri()：随机URI地址

9.  uri_extension()：网址文件后缀

10.  uri_page()：网址文件（不包含后缀）

11.  uri_path()：网址文件路径（不包含文件名）

12.  url()：随机URL地址

13.  user_name()：随机用户名

14.  image_url()：随机URL地址

5、浏览器信息类

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2.  chrome()：随机生成Chrome的浏览器user_agent信息

3.  firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息

4.  internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息

5.  opera()：随机生成Opera的浏览器user_agent信息

6.  safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息

7.  linux_platform_token()：随机Linux信息

8.  user_agent()：随机user_agent信息

6、数字类

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2.  numerify()：三位随机数字

3.  random_digit()：0~9随机数

4.  random_digit_not_null()：1~9的随机数

5.  random_int()：随机数字，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置

6.  random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数

7.  pyfloat()：

8.  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

9.  pyint()：随机Int数字（参考random_int()参数）

10.  pydecimal()：随机Decimal数字（参考pyfloat参数）

7、文本、加密类

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2.  pystr()：随机字符串

3.  random_element()：随机字母

4.  random_letter()：随机字母

5.  paragraph()：随机生成一个段落

6.  paragraphs()：随机生成多个段落

7.  sentence()：随机生成一句话

8.  sentences()：随机生成多句话，与段落类似

9.  text()：随机生成一篇文章

10.  word()：随机生成词语

11.  words()：随机生成多个词语，用法与段落，句子，类似

12.  binary()：随机生成二进制编码

13.  boolean()：True/False

14.  language_code()：随机生成两位语言编码

15.  locale()：随机生成语言/国际 信息

16.  md5()：随机生成MD5

17.   null_boolean()：NULL/True/False

18.  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

19.  sha1()：随机SHA1

20.  sha256()：随机SHA256

21.  uuid4()：随机UUID

8、时间信息类

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2.  date()：随机日期

3.  date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date

4.  date_between_dates()：随机生成指定范围内日期，用法同上

5.  date_object()：随机生产从1970-1-1到指定日期的随机日期。

6.  date_time()：随机生成指定时间（1970年1月1日至今）

7.  date_time_ad()：生成公元1年到现在的随机时间

8.  date_time_between()：用法同dates

9.  future_date()：未来日期

10.  future_datetime()：未来时间

11.  month()：随机月份

12.  month_name()：随机月份（英文）

13.  past_date()：随机生成已经过去的日期

14.  past_datetime()：随机生成已经过去的时间

15.  time()：随机24小时时间

16.  timedelta()：随机获取时间差

17.  time_object()：随机24小时时间，time对象

18.  time_series()：随机TimeSeries对象

19.  timezone()：随机时区

20.  unix_time()：随机Unix时间

21.  year()：随机年份

9、python 相关方法

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2.  profile()：随机生成档案信息

3.  simple_profile()：随机生成简单档案信息

4.  pyiterable()

5.  pylist()

6.  pyset()

7.  pystruct()

8.  pytuple()

9.  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。

到此，关于“怎么安装使用Python中的Faker库”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！