So verwenden Sie Python Faker, um Dummy -Daten zu generieren

Die Dummy -Daten sind erforderlich, um eine Anwendung zu testen. Es ist sehr zeitaufwändig, Dummy-Daten für Testzwecke manuell einzufügen. Diese Aufgabe kann sehr einfach mit dem Python Faker -Paket erledigt werden. Eine große Menge gefälschter Daten verschiedener Typen kann sehr schnell mit diesem Paket in die Datenbank eingefügt werden. In diesem Tutorial wurde die Installation und Verwendung des Python Faker -Pakets gezeigt.

Faker -Paket -Installation

Die Faker -Bibliothek ist standardmäßig nicht in Python installiert. Es unterstützt Python 3.Nur 6+ Version. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Faker -Bibliothek zu installieren. Sie haben das PIP3 -Paket installiert, bevor Sie die Faker -Bibliothek installiert haben.

$ pip3 faker installieren

Verschiedene Arten von gefälschten Daten können mit der Faker -Bibliothek installiert werden. Einige häufig verwendete Faker -Methoden werden unten erwähnt.

Faker -Methode	Zweck
Name()	Es wird verwendet, um einen falschen Namen zu generieren.
Adresse()	Es wird verwendet, um eine gefälschte Adresse zu generieren.
Email()	Es wird verwendet, um gefälschte E -Mails zu generieren
URL ()	Es wird verwendet, um eine gefälschte URL -Adresse zu generieren.
Telefonnummer()	Es wird verwendet, um eine gefälschte Telefonnummer zu generieren.
Land()	Es wird verwendet, um einen Ländernamen zu generieren.
Text()	Es wird verwendet, um einen gefälschten Text zu generieren.
Satz()	Es wird verwendet, um großen Text zu erzeugen.
Datum()	Es wird verwendet, um einen Dummy -Datumswert zu generieren.
Zeit()	Es wird verwendet, um einen Dummy -Zeitwert zu generieren.
Jahr()	Es wird verwendet, um einen Dummy -Jahres -Wert zu generieren.

Beispiel 1: Generieren Sie verschiedene Arten von gefälschten Daten

Erstellen Sie eine Python -Datei mit dem folgenden Skript, das den Dummy -Namen, die E -Mail, die Adresse, das Land und die URL -Adresse einer Person generiert. Die Faker -Bibliothek wurde importiert und das Faker -Objekt wurde erstellt, um die Dummy -Daten zu generieren.

#Import faker
von faker import faker
#Create faker -Objekt
fake = faker ()
#Print Dummy -Daten
print ("Name:", falsch.Name())
print ("E -Mail:", Fälschung.Email())
print ("Adresse:", Fälschung.Adresse())
print ("Land:", falsch.Land())
print ("url:", fake.URL ())

Ausgang:

Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Beispiel 2: Schreiben Sie gefälschte Daten in eine Datei

Die Gruppe der Dummydaten kann in JSON mit einem Python -Skript gespeichert werden. Erstellen Sie eine Python -Datei mit dem folgenden Skript, in dem eine bestimmte Anzahl von Dummy -Datensätzen generiert wird, und speichern Sie die Datensätze in einer JSON -Datei. Der generate_data () Die Funktion wird im Skript erstellt, um eine bestimmte Anzahl von Kundensätzen zu generieren, indem sie für die Schleife verwendet werden. Hier wird die Kunden -ID von 5 Ziffern mit der Verwendung der generiert Zufallszahl() Methode. Die anderen Werte des Kunden sind Name, Adresse, E -Mail und Telefonnummer. Alle Kundendaten werden in einem Wörterbuch gespeichert und in der gespeichert Kunde.JSON Datei mithilfe des JSON -Moduls.

#Import faker
von faker import faker
#Import json
JSON importieren
#Declare faker ONJECT
fake = faker ()
#Definieren Sie die Funktion, um gefälschte Daten zu generieren und in eine JSON -Datei zu speichern
Def generate_data (Datensätze):
#Deklare ein leeres Wörterbuch
Customer =
#Lassen Sie die Schleife basierend auf dem Eingabewert und generieren Sie gefälschte Daten
Für n in Reichweite (0, Datensätze):
Kunde [n] =
Kunde [n] ['id'] = fake.random_number (Digits = 5)
Kunde [n] ['Name'] = Fälschung.Name()
Kunde [n] ['Adresse'] = Fälschung.Adresse()
Kunde [n] ['E -Mail'] = str (Fälschung.Email())
Kunde [n] ['Telefon'] = str (Fälschung.Telefonnummer())
#Schreiben Sie die Daten in die JSON -Datei
mit offen ('Kunde.JSON ',' W ') als FP:
JSON.Dump (Kunde, FP)
Print ("Datei wurde erstellt."))
#Nehmen Sie die Anzahl der Datensätze vom Benutzer ein
num = int (input ("Eingabeteilige die Anzahl der Datensätze:"))
#Kallieren Sie die Funktion, um gefälschte Datensätze zu generieren und in eine JSON -Datei zu speichern
generate_data (num)

Ausgang:

Das Skript nimmt die Anzahl der Datensätze nach der Ausführung vom Benutzer ab. Die Ausgabe zeigt, dass 5 als Eingabewert angegeben wurde und 5 Datensätze von Kunden in der gespeichert wurden Kunde.JSON Datei.

Beispiel-3: Verwenden Sie gefälschte Daten basierend auf dem Gebietsschema

Erstellen. Hier, 'BN_BD'wird als Gebietsschemawert verwendet. Die Telefonnummer wird also basierend auf Bangladesch generiert. Der Telefonnummern Das Modul wurde im Skript importiert, um die Telefonnummer basierend auf dem Ländercode zu formatieren, und dieses Modul ist in Python standardmäßig nicht installiert. Sie müssen also die installieren Telefonnummern Modul vor der Ausführung des Skripts.

#Import Phonenumbers Modul
Phonenzahlen importieren
#Import fakermodul
von faker import faker
#Create Faker -Objekt basierend auf dem Gebietsschema
fake = faker (local = "bn_bd")
#Generieren gefälschte Telefonnummer
Nummer = falsch.Telefonnummer()
#Create Objekt, um eine Telefonnummer basierend auf BD zu generieren
Objphone = PhoneNumbers.analysieren (Nummer, "Bd")
#Generierende Telefonnummer im internationalen Format
Telefon_Number = PhoneNumbers.format_number (objphone, phonenumnigums.PhoneNumberFormat.INTERNATIONAL)
#Print der Telefonnummer
print ("Telefonnummer im internationalen Format ist", Telefon_Number)

Ausgang:

Die folgende ähnliche Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Beispiel-4: Lesen Sie gefälschte Daten aus der Liste

Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem folgenden Skript, um einen Dummy-Satz dreimal zu generieren, indem Sie die Werte einer Liste neu arrangieren.

#Import fakermodul
von faker import faker
#Create faker -Objekt
fake = faker ()
#Definieren Sie eine Liste
ListData = ["Python", "Java", "Perl", "Bash", "Php"]
#Die Schleife dreimal entfernen
Für i in Reichweite (0, 3):
#Generieren gefälschte Daten mit Listendaten
fake_data = fake.Satz (ext_word_list = listData)
#Prinke die gefälschten Daten
print (fake_data)

Ausgang:

Die folgende ähnliche Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Beispiel-5: Erzeugen Sie verschiedene Zufallszahlen

Unter Verwendung der Faker -Bibliothek können verschiedene Arten von Zufallszahlen generiert werden. Erstellen Sie eine Python -Datei mit dem folgenden Skript, das drei Arten von Zufallszahlen generiert. Der Random_int () Funktion generiert eine zufällige Ganzzahlnummer. Der random_number (digit = 5) Funktion generiert eine zufällige Anzahl von 5 Ziffern. Der Random_int (50, 150) Funktion generiert eine Zufallszahl zwischen 50 und 150.

#Import fakermodul
von faker import faker
#Create ein Faker -Objekt
faker = faker ()
#Abdruck verschiedene Arten von falscher Ganzzahl
print ("Die einfache zufällige Ganzzahl:", Faker.random_int ())
print ("Die zufällige Ganzzahl bestimmter Ziffern:", Faker.random_number (Digits = 5))
Print ("Die zufällige Ganzzahl zwischen 50 und 150:", Faker.random_int (50, 150))

Ausgang:

Die folgende ähnliche Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Beispiel-6: Generieren Sie das gefälschte Datum und die gefälschte Uhrzeit

Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem folgenden Skript, das verschiedene Arten von Datum und zeitbezogenen Dummy-Daten generiert. In der Faker -Bibliothek gibt es viele Methoden, um Datum und Uhrzeit von Dummy zu generieren. Einige von ihnen wurden in diesem Skript verwendet.

#Import fakermodul
von faker import faker
#Create ein Faker -Objekt
faker = faker ()
#Print der Datumsbezogenen Daten
print ("Datum:", faker.Datum())
Druck ("Der Tag des Monats:", Faker.Monatstag())
print ("Monat Name:", Faker.Monat_Name ())
print ("Jahr:", faker.Jahr())
Print ("Wochentagsname:", Faker.Wochentag())
#Printieren Sie die zeitbezogenen Daten
print ("Zeit:", faker.Zeit())
print ("Zeitzone:", Faker.Zeitzone())
print ("am/pm:", faker.am_pm ())

Ausgang:

Die folgende ähnliche Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Beispiel-7: Generieren Sie gefälschte Profildaten mit Pandas

Manchmal erfordert es mit einer großen Menge an Datensatz für Testzwecke zu arbeiten. Diese Aufgabe kann sehr einfach mit Faker- und Pandas -Modulen erfolgen. Erstellen Sie eine Python -Datei mit dem folgenden Skript, um die Profildaten von 10 Personen zu generieren und die Daten in Pandas DataFrame zu speichern.

#Import fakermodul
von faker import faker
#Import pandas
Pandas als PD importieren
#Create faker -Objekt
faker = faker ()
#Generieren Profildaten
Profiledata = [Faker.Profil () für i in Bereich (10)]
#Profildaten im DataFrame
DataFrame = Pd.DataFrame (Profiledata)
#Printieren Sie die Profildaten
print ("Die Ausgabe der Profildaten: \ n", DataFrame)

Ausgang:

Die folgende ähnliche Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.

Abschluss

In diesem Tutorial wurden verschiedene Verwendungen des Faker -Modulmoduls von Python beschrieben, indem mehrere Beispiele verwendet werden, die den Python -Benutzern helfen, dieses Modul in ihrem Skript ordnungsgemäß zu verwenden.