팁 | 너무 가짜 같아서 깜짝 놀랐던 Python 라이브러리. .

오늘 GitHub를 검색하다가 아주 멋진 라이브러리를 발견했습니다. Faker 이 라이브러리는 개인 정보나 일부 테스트 데이터를 포함하여 일부 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 개발 중에 테스트를 위해 가짜 데이터를 사용해야 한다면 이 라이브러리가 유용할 것입니다 ~

1. 설치

직접 설치하려면:

pip install Faker

2. 使用

2.1 简单使用

创建虚拟姓名、电话号码、地址等信息：

from faker import Faker

fake = Faker()

fake.name()
# 'Jonathon Dixon'

fake.phone_number()
# '262-035-1927'

fake.address()
# '590 Hart Motorway\nSergioshire, NM 76453'

2.2 国内信息

这个库默认显示是国外的信息，接下来我们设置一下国内信息：

from faker import Faker

fake = Faker('zh_CN')

fake.name()
# '汪雪梅'

fake.phone_number()
# '18535612607'

fake.address()
# '重庆市秀云县静安潜江街X座 690499'

是不是可以假乱真~

当然，如果要生成其他语种或地区的数据，也是可以的，直接替换Faker参数即可，以下是这个库所支持的语种：

ar_EG - Arabic (Egypt)
ar_PS - Arabic (Palestine)
ar_SA - Arabic (Saudi Arabia)
bg_BG - Bulgarian
bs_BA - Bosnian
cs_CZ - Czech
de_DE - German
dk_DK - Danish
el_GR - Greek
en_AU - English (Australia)
en_CA - English (Canada)
en_GB - English (Great Britain)
en_NZ - English (New Zealand)
en_US - English (United States)
es_ES - Spanish (Spain)
es_MX - Spanish (Mexico)
et_EE - Estonian
fa_IR - Persian (Iran)
fi_FI - Finnish
fr_FR - French
hi_IN - Hindi
hr_HR - Croatian
hu_HU - Hungarian
hy_AM - Armenian
it_IT - Italian
ja_JP - Japanese
ka_GE - Georgian (Georgia)
ko_KR - Korean
lt_LT - Lithuanian
lv_LV - Latvian
ne_NP - Nepali
nl_NL - Dutch (Netherlands)
no_NO - Norwegian
pl_PL - Polish
pt_BR - Portuguese (Brazil)
pt_PT - Portuguese (Portugal)
ro_RO - Romanian
ru_RU - Russian
sl_SI - Slovene
sv_SE - Swedish
tr_TR - Turkish
uk_UA - Ukrainian
zh_CN - Chinese (China Mainland)
zh_TW - Chinese (China Taiwan)

2.3 生成个人档案信息

fake.profile(fields=None, sex=None)

结果：

2.4 批量生成人员信息

import collections
import ngender
import datetime
import pandas as pd

all_info = []
pa_list = ['name','gender', 'age', 'job', 'company', 'address', 'phone_number', 'company_email']
for i in range(15):
    people = collections.namedtuple('User', pa_list) 
    people.name = fake.name()
    people.gender = '男' if ngender.guess(people.name)[0] == 'male' else '女'
    people.age = datetime.datetime.now().year - fake.date_of_birth(tzinfo=None, minimum_age=25, maximum_age=40).year # 出生日期
    people.job = fake.job()
    people.company = fake.company()
    people.address = fake.address().split(' ')[0]
    people.phone_number = fake.phone_number()
    people.company_email = fake.company_email()
    lsts = [people.name, people.gender, people.age, people.job, people.company, people.address, people.phone_number, people.company_email]
    all_info.append(lsts)

pd.DataFrame(all_info,columns=pa_list)

效果：

fake 实例还有很多方法可用：

• address 地址

• person 人物类

• barcode 条码类

• color 颜色类

• company 公司类

• credit_card 银行卡类

• currency 货币

• date_time 时间日期类

• file 文件类

• internet 互联网类

• job 工作

• lorem 乱数假文

• misc 杂项类

• phone_number 手机号

• python python数据

• profile 档案信息

• ssn 身份证号码

• user_agent 用户代理

官方文档：

https://faker.readthedocs.io/en/master/

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