Python中的Faker库：生成Mock数据的利器（文末有场景举例）_python faker库

Faker库是Python中一个强大的Mock数据生成库，可以帮助开发者快速生成各种Mock数据，从而简化开发和测试过程。在开发项目中，我们经常需要生成一些虚拟数据，如虚拟用户、订单、地址等。为了简化这个过程，Python提供了Faker库，一个强大的Mock数据生成器。本文将详细介绍Faker库的用法、作用以及代码示例，帮助你更好地在项目中运用Faker。

一、Faker库简介

Faker是Python的一个第三方库，用于生成虚拟数据。它支持全球各地的地名、职业、性别等数据生成。Faker库的核心功能是通过强大的生成算法，随机生成真实世界中的类似数据。Faker库广泛应用于数据测试、数据清洗和数据填充等领域。

二、Faker库的安装

Faker库的安装非常简单，只需使用pip命令即可：

pip  install  Faker

三、Faker内置测试数据的用法

 
from faker import Faker
 
from collections import OrderedDict
 
# fake = Faker(["en_US", "zh_CN", "ja_JP"])
 
fake = Faker(["zh_CN"])
 
# print(fake.name())
 
# print(fake['en-US'].name())
 
# print(fake.company())
 
 
# 1、使用？#自定义规则，随机生成字符串
 
print(fake.bothify()) # 默认生成字符串格式： 05 RW
 
print(fake.bothify(text="666????####", letters='我们的家')) # letters的字符串随机给text的？使用，##默认数字代替，格式如： 我我的我4777
 
 
# 2、使用^自定义规则，随机生成16进制字符串
 
print(fake.hexify(text='MAC Address: ^^:^^:^^:^^:^^:^^', upper=True)) # MAC Address: CD:18:FC:9F:B6:49
 
 
# 3、随机生成 i18n 语言的代码
 
print(fake.language_code()) # yo
 
 
# 4、使用？自定义规则，随机生成ASCII字符串
 
print(fake.lexify(text='Random Identifier: ??????????', letters='我ABCDE')) # Random Identifier: CBC我DD我ABE
 
 
# 5、随机生成 i18n 区域设置
 
print(fake.locale()) # zh_CH
 
 
# 6、使用#！@%自定义规则，随机生成字符串
 
print(fake.numerify(text='# @!! @ %')) # 1 98 7 （#=[0,9] %=[1,9] !=随机数字或空字符 @=非0数字或空字符）
 
 
# 7、随机选择对象元素，并随机生成列表
 
print(fake.random_choices(elements=('a', 'b', 'c', 'd'), length=10)) # ['a', 'c', 'c', 'd', 'a', 'd', 'd', 'b', 'b', 'a']
 
print(fake.random_choices(elements=OrderedDict([("a", 0.45), ("b", 0.35), ("c", 0.15), ("d", 0.05), ]))) # ['b', 'c', 'a', 'a']
 
 
# 8、随机生成0-9整数
 
print(fake.random_digit()) # 0
 
 
# 9、随机生成1-9整数
 
print(fake.random_digit_not_null()) # 1
 
 
# 10、随机生成0-9整数或空值
 
print(fake.random_digit_or_empty()) # ""
 
 
# 11、随机选择元素，默认可重复、长度为1
 
print(fake.random_element(elements=('a', 'b', 'c', 'd'))) # a
 
print(fake.random_element(elements=OrderedDict([("a", 0.45), ("b", 0.35), ("c", 0.15), ("d", 0.05), ]))) # a
 
 
# 12、随机选择元素，默认可重复、长度不定
 
print(fake.random_elements(elements=('a', 'b', 'c', 'd'), unique=False))
 
print(fake.random_elements(elements=OrderedDict([("a", 0.45), ("b", 0.35), ("c", 0.15), ("d", 0.05), ]), length=20, unique=False))
 
 
# 13、在指定范围内，随机生成整数
 
print(fake.random_int(min=0, max=15, step=3))
 
 
# 14、随机生成ASCII字符串 [a-zA-Z]
 
print(fake.random_letter()) # 'y'
 
 
# 15、随机生成ASCII字符串列表 [a-zA-Z]
 
print(fake.random_letters(length=10)) # ['R', 'N', 'v', 'n', 'A', 'v', 'O', 'p', 'y', 'E']
 
 
# 16、随机生成ASCII小写字符串
 
print(fake.random_lowercase_letter()) # c
 
 
# 17、随机生成整数
 
'''
如果digits为None(默认值)，则取值范围为1 ~ 9之间的随机整数。
如果fix_len为False(默认值)，则可以生成所有不超过位数的整数。
如果fix_len为True，则只能生成具有精确位数的整数。
'''
 
print(fake.random_number(fix_len=True)) # 297371
 
print(fake.random_number(digits=3, fix_len=False)) # 577
 
 
# 18、随机生成元素不重复的不超出元素数量的列表
 
print(fake.random_sample(elements=('a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'f'), length=6)) # 元素可相同，但length不能大于6
 
 
# 19、生成大写字母的ASCII字符串
 
print(fake.random_uppercase_letter())
 
 
# 20、随机生成接近某个数字的整数
 
'''
如果le为False(默认值)，则允许生成数量的140%。如果为True，则上限生成为100%。
如果ge为False(默认值)，则允许生成数量减少到60%。如果为True，下限生成上限为100%。
如果提供了最小值的数值，则生成的小于最小值的值将被固定在最小值。
如果为max提供了一个数值，则生成的大于max的值将被固定在max。
如果le和ge都为True，则number的值将自动返回，而不管提供的min和max的值是什么。
'''
 
print(fake.randomize_nb_elements(number=100)) # 83
 
print(fake.randomize_nb_elements(number=100, le=True, ge=True, min=80)) # 100
 
 
# 21、随机生成地址和邮政编号
 
print(fake.address())
 
 
# 22、随机生成门牌号
 
print(fake.building_number())
 
 
# 23、随机生成城市
 
print(fake.city())
 
 
# 24、随机生成特殊市
 
print(fake.city_suffix())
 
 
# 25、随机生成国家
 
print(fake.country())
 
 
# 26、随机生成国家编号
 
print(fake.country_code())
 
 
# 27、生成当前国家
 
print(fake.current_country())
 
 
# 28、生成当前国家编号
 
print(fake.current_country_code())
 
 
# 29、随机生成邮编
 
print(fake.postcode())
 
 
# 30、随机生成街道地址
 
print(fake.street_address())
 
 
# 31、随机生成街道名称
 
print(fake.street_name())
 
 
# 32、随机生成街道名称后缀
 
print(fake.street_suffix())
 
 
# 33、随机生成汽车供应商牌照
 
print(fake.license_plate()) # 974-XXRA
 
 
# 34、生成ABA的路由传输号
 
print(fake.aba())
 
 
# 35、生成银行提供商的ISO 3166-1 alpha-2国家代码
 
print(fake.bank_country()) # GB
 
 
# 36、生成基本银行帐号(BBAN)
 
print(fake.bban()) # MAAN00447407504564
 
 
# 37、生成国际银行账号(IBAN)
 
print(fake.iban())
 
 
# 38、生成SWIFT代码
 
print(fake.swift(length=11, primary=True, use_dataset=True)) # SVWBGBNKXXX
 
 
# 39、生成11位的SWIFT代码
 
print(fake.swift11(use_dataset=True)) # SVWBGBNKXXX
 
 
# 40、生成8位的SWIFT代码
 
print(fake.swift8(use_dataset=True))
 
 
# 41、生成EAN码
 
print(fake.ean(prefixes=('45', '49'), length=13)) # 4532804944052
 
 
# 42、生成EAN13码
 
print(fake.ean13(prefixes=('45', '49'))) # 4518561138095
 
 
# 43、生成EAN8码
 
print(fake.ean8(prefixes=('45', '49'))) # 45877841
 
 
# 44、生成指定长度的本地化EAN条码
 
print(fake.localized_ean(length=8))
 
 
# 45、生成指定长度的本地化EAN13条码
 
print(fake.localized_ean13())
 
 
# 46、生成指定长度的本地化EAN8条码
 
print(fake.localized_ean8())
 
 
# 47、生成随机颜色值
 
print(fake.color(hue='red'))
 
print(fake.color(luminosity='light'))
 
print(fake.color(hue=(100, 200), color_format='rgb'))
 
print(fake.color(hue='orange', luminosity='bright'))
 
print(fake.color(hue=135, luminosity='dark', color_format='hsv'))
 
print(fake.color(hue=(300, 20), luminosity='random', color_format='hsl'))
 
 
# 48、随机生成颜色名称
 
print(fake.color_name())
 
 
# 49、生成一个十六进制三元组格式的颜色
 
print(fake.hex_color())
 
 
# 50、生成一个以逗号分隔的RGB值格式的颜色
 
print(fake.rgb_color())
 
 
# 51、用CSS rgb()函数生成颜色格式
 
print(fake.rgb_css_color())
 
 
# 52、生成一个网络安全的颜色名称
 
print(fake.safe_color_name())
 
 
# 53、生成一个网络安全的颜色格式为十六进制三重
 
print(fake.safe_hex_color())
 
 
# 54、公司相关(技术\思想\名称...)
 
print(fake.bs()) # leverage plug-and-play networks
 
print(fake.catch_phrase())
 
print(fake.company())
 
print(fake.company_suffix())
 
 
# 55、信用卡相关
 
print(fake.credit_card_expire()) # 09/28
 
print(fake.credit_card_full()) # 'Discover\nKatherine Fisher\n6587647593824218 05/26\nCVC: 892\n'
 
print(fake.credit_card_number()) # 6504876475938248
 
print(fake.credit_card_provider()) # VISA 19 digit
 
print(fake.credit_card_security_code()) # 604
 
 
# 56、货币相关
 
print(fake.cryptocurrency())
 
print(fake.cryptocurrency_code())
 
print(fake.cryptocurrency_name())
 
print(fake.currency())
 
print(fake.currency_code())
 
print(fake.currency_name())
 
print(fake.currency_symbol())
 
print(fake.pricetag())
 
 
# 57、时间相关
 
print(fake.am_pm())
 
print(fake.century())
 
print(fake.date())
 
print(fake.date_between())
 
print(fake.date_between_dates())
 
print(fake.date_object())
 
print(fake.date_of_birth())
 
print(fake.date_this_century())
 
print(fake.date_this_decade())
 
print(fake.date_this_month())
 
print(fake.date_this_year())
 
print(fake.date_time())
 
print(fake.date_time_ad())
 
print(fake.date_time_between())
 
print(fake.date_time_between_dates())
 
print(fake.date_time_this_century())
 
print(fake.date_time_this_decade())
 
print(fake.date_time_this_month())
 
print(fake.date_time_this_year())
 
print(fake.day_of_month())
 
print(fake.day_of_week())
 
print(fake.future_date())
 
print(fake.future_datetime())
 
print(fake.iso8601())
 
print(fake.month())
 
print(fake.month_name())
 
print(fake.past_date())
 
print(fake.past_datetime())
 
print(fake.pytimezone())
 
print(fake.time())
 
print(fake.time_delta())
 
print(fake.time_object())
 
print(fake.time_series())
 
print(fake.timezone())
 
print(fake.unix_time())
 
print(fake.year())
 
 
# 58、文件相关
 
print(fake.file_extension())
 
print(fake.file_extension(category='image'))
 
print(fake.file_name(category='audio'))
 
print(fake.file_name(extension='abcdef'))
 
print(fake.file_name(category='audio', extension='abcdef'))
 
print(fake.file_path(depth=3))
 
print(fake.file_path(depth=5, category='video'))
 
print(fake.file_path(depth=5, category='video', extension='abcdef'))
 
print(fake.mime_type())
 
print(fake.mime_type(category='application'))
 
print(fake.unix_device())
 
print(fake.unix_device(prefix='mmcblk'))
 
print(fake.unix_partition())
 
print(fake.unix_partition(prefix='mmcblk'))
 
 
# 59、陆地坐标数据
 
print(fake.coordinate())
 
print(fake.latitude())
 
print(fake.latlng())
 
print(fake.local_latlng())
 
print(fake.location_on_land())
 
print(fake.longitude())
 
 
# 60、因特网相关
 
print(fake.ascii_company_email()) # 邮箱
 
print(fake.ascii_email()) # ascii邮箱
 
print(fake.ascii_free_email())
 
print(fake.ascii_safe_email())
 
print(fake.company_email()) # 公司邮箱
 
print(fake.dga()) # 网址
 
print(fake.domain_name()) # 网址
 
print(fake.domain_word())
 
print(fake.email())
 
print(fake.free_email())
 
print(fake.free_email_domain())
 
print(fake.hostname())
 
print(fake.http_method()) # http请求方法
 
print(fake.iana_id()) # IANA注册ID
 
print(fake.ipv4()) # 随机ip
 
print(fake.ipv4_network_class()) # 网络类别
 
print(fake.ipv4_private())
 
print(fake.ipv4_public())
 
print(fake.ipv6())
 
print(fake.mac_address()) # mac地址
 
print(fake.nic_handle()) # 网卡处理ID
 
print(fake.nic_handles())
 
print(fake.port_number()) # 端口号
 
print(fake.ripe_id()) # 组织ID
 
print(fake.safe_domain_name()) # 域名
 
print(fake.safe_email()) # 邮箱
 
print(fake.slug()) # Django算法
 
print(fake.tld()) # 域名后缀
 
print(fake.uri()) # http请求路径
 
print(fake.uri_extension())
 
print(fake.uri_page()) # 请求页面名
 
print(fake.uri_path()) # 资源路径
 
print(fake.url()) # url
 
print(fake.user_name()) # 用户名
 
 
# 61、isbn规则相关
 
print(fake.isbn10())
 
print(fake.isbn13())
 
 
# 62、工作的职位名称
 
print(fake.job())
 
 
# 63、文章相关
 
print(fake.paragraph(nb_sentences=5)) # 生成段落
 
print(fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False))
 
print(fake.paragraph(nb_sentences=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.paragraphs(nb=5)) # 生成段落list
 
print(fake.sentence(nb_words=10)) # 生成一个句子
 
print(fake.sentence(nb_words=10, variable_nb_words=False))
 
print(fake.sentences()) # 生成句子list
 
print(fake.sentences(nb=5))
 
print(fake.text(max_nb_chars=20)) # 文本字符串
 
print(fake.text(max_nb_chars=80))
 
print(fake.text(max_nb_chars=160))
 
print(fake.text(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.texts(nb_texts=5)) # 文本字符串列表
 
print(fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50))
 
print(fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.word()) # 词语字符串
 
print(fake.word(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.words()) # 词语列表
 
print(fake.words(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']))
 
print(fake.words(nb=4, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'], unique=True))
 
 
# 数据类型相关
 
print(fake.binary(length=64)) # 创建字节
 
print(fake.boolean(chance_of_getting_true=75)) # 布尔类型
 
print(fake.csv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)) # 生成随机的逗号分隔值
 
print(fake.dsv(data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), num_rows=5, delimiter='$')) # 生成随机分隔符分隔值。
 
print(fake.fixed_width(data_columns=[(20, 'name'), (3, 'pyint', {'min_value':50, 'max_value':100})], align='right', num_rows=2)) # 生成随机固定宽度值
 
print(fake.image(size=(16, 16), hue=[90, 270], image_format='ico')) # 使用Python图像库生成一张图片并在上面绘制一个随机的多边形。如果没有安装它，这个提供程序将无法运行。以给定格式返回表示图像的字节。
 
print(fake.json(data_columns=[('Name', 'name'), ('Points', 'pyint', {'min_value':50, 'max_value':100})], num_rows=1)) # 生成随机的JSON结构值
 
print(fake.md5(raw_output=False)) # 生成MD5数据
 
print(fake.null_boolean()) # 生成空值或布尔值
 
print(fake.password(length=12)) # 生成密码
 
print(fake.password(length=40, special_chars=False, upper_case=False))
 
print(fake.psv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)) # 生成随机的管道分隔值
 
print(fake.sha1(raw_output=False)) # 生成一个随机的SHA1哈希
 
print(fake.sha256(raw_output=False)) # 生成一个随机的SHA256哈希
 
print(fake.tar(uncompressed_size=256, num_files=32, min_file_size=4, compression='bz2')) # 生成包含一个随机有效tar文件的字节对象。
 
print(fake.tsv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)) # 生成随机的制表符分隔值
 
print(fake.uuid4()) # 如果使用可调用对象指定，则生成一个随机UUID4对象并将其转换为另一种类型
 
print(fake.uuid4(cast_to=None))
 
print(fake.zip(uncompressed_size=256, num_files=32, min_file_size=4, compression='bz2')) # 生成包含一个随机有效的zip归档文件的bytes对象。
 
 
# 人相关
 
print(fake.first_name()) # 人名
 
print(fake.first_name_female()) # 女名
 
print(fake.first_name_male()) # 男名
 
print(fake.first_name_nonbinary())
 
print(fake.language_name())
 
print(fake.last_name())
 
print(fake.last_name_female())
 
print(fake.last_name_male())
 
print(fake.last_name_nonbinary())
 
print(fake.name())
 
print(fake.name_female())
 
print(fake.name_male())
 
print(fake.name_nonbinary())
 
print(fake.prefix())
 
print(fake.prefix_female())
 
print(fake.prefix_male())
 
print(fake.prefix_nonbinary())
 
print(fake.suffix())
 
print(fake.suffix_female())
 
print(fake.suffix_male())
 
print(fake.suffix_nonbinary())
 
 
# 电话号码相关
 
print(fake.country_calling_code()) # 区号
 
print(fake.msisdn())
 
print(fake.phone_number())
 
 
# 个人信息相关
 
print(fake.profile())
 
print(fake.simple_profile())
 
 
# python相关（python数据类型）
 
print(fake.pybool())
 
print(fake.pydecimal())
 
print(fake.pydict())
 
print(fake.pyfloat())
 
print(fake.pyint())
 
print(fake.pyiterable())
 
print(fake.pylist())
 
print(fake.pyset())
 
print(fake.pystr())
 
print(fake.pystr_format())
 
print(fake.pystruct())
 
print(fake.pytuple())
 
 
# ssn
 
print(fake.ssn()) # 865-50-6891
 
 
# 默认用户代理相关、认证信息相关、通行证相关
 
print(fake.android_platform_token())
 
print(fake.chrome())
 
print(fake.firefox())
 
print(fake.internet_explorer())
 
print(fake.ios_platform_token())
 
print(fake.linux_platform_token())
 
print(fake.linux_processor())
 
print(fake.mac_platform_token())
 
print(fake.mac_processor())
 
print(fake.opera())
 
print(fake.safari())
 
print(fake.user_agent())
 
print(fake.windows_platform_token())

四、Faker库的使用场景举例

Faker库的使用方法相当简单，主要有以下几种生成虚拟数据的方法：

1.生成随机字符串

 
from faker import Faker
 
 
fake = Faker()
 
random_string = fake.pystr(length=10)
 
print(random_string)

2.生成随机地名

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
country = fake.country_code()
 
city = fake.city_name(country=country)
 
print(f"国家：{country}, 城市：{city}")

3.生成随机职业

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
job = fake.job()
 
print(job)

4.生成随机性别

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
gender = fake.gender()
 
print(gender)

5.  生成随机手机号码

在测试短信验证、用户注册等场景时，我们需要生成随机的手机号码。Faker库可以很方便地生成虚拟的手机号码，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
phone_number = fake.phone_number()
 
print(phone_number)

6.  生成随机日期

在测试日期相关功能或者填充数据库时，我们可能需要生成随机的日期数据。Faker库可以生成各种格式的随机日期，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
random_date = fake.date_of_birth(minimum_age=18, maximum_age=65)
 
print(random_date)

7.  生成随机颜色

在设计和开发图形界面或数据可视化时，我们可能需要生成随机的颜色数据。Faker库可以生成各种格式的随机颜色，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
random_color = fake.hex_color()
 
print(random_color)

8.  生成随机IP地址

在网络安全测试、日志分析等场景中，我们可能需要生成随机的IP地址数据。Faker库可以生成合法的随机IP地址，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
random_ip = fake.ipv4()
 
print(random_ip)

9.  生成随机密码

在用户注册、账号管理等场景中，我们需要生成随机的密码。Faker库可以生成各种复杂度的随机密码，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
random_password = fake.password(length=8, special_chars=True, digits=True, upper_case=True, lower_case=True)
 
print(random_password)

10.  生成随机公司名称

在测试企业相关功能或者填充数据库时，我们可能需要生成随机的公司名称。Faker库可以生成各种类型的随机公司名称，示例代码如下：

 
from faker import Faker
 
 
 
fake = Faker()
 
company_name = fake.company()
 
print(company_name)

11. 生成虚拟订单数据

在需要测试电商、外卖等订单系统时，我们可以使用Faker库生成虚拟订单数据。以下是一个生成虚拟订单数据的示例：：

 
from faker import Faker
 
import random
 
 
fake = Faker()
 
 
# 生成随机商品名称
 
product_name = fake.product_name(length=10)
 
 
# 生成随机商品价格
 
product_price = random.randint(10, 100)
 
 
# 生成随机订单号
 
order_id = fake.order_id(length=10)
 
 
# 生成随机用户名
 
user_name = fake.username(length=10)
 
 
# 生成随机配送地址
 
address = fake.address()
 
 
# 生成随机支付方式
 
payment_method = fake.payment_method()
 
 
# 生成随机下单时间
 
order_time = fake.between(start_date="-5y", end_date="today").isoformat()
 
 
# 输出虚拟订单数据
 
print(f"订单号：{order_id}\n商品名称：{product_name}\n商品价格：{product_price}\n用户名：{user_name}\n地址：{address}\n支付方式：{payment_method}\n下单时间：{order_time}")

五、总结

本文介绍了Faker库的用法、更多的应用场景，并提供了丰富的代码示例。Faker库在生成各种虚拟数据方面非常强大，可以应用于各种开发和测试场景中。通过使用Faker库，开发者可以更加高效地生成虚拟数据，提高开发和测试的效率。希望本文可以帮助读者更好地理解和应用Faker库。

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