测试数据不会造?可以用这个工具Faker

news/2024/7/23 9:45:37 标签: 数据库, javascript, jenkins, python, 职场和发展

在测试过程中,大家应该都遇到过各种各样的数据构造问题。e.g. 构造一批通讯录、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……
这时候,测试数据大多数可能是这样的:

张三, 130 0000 0001

李四, 130 0000 0002

王五, 130 0000 0003

……

或者就一顿乱敲,造出来一批。

你是不是这样做的呢?坦白的说,之前的小编就是酱紫。

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……后来想了个办法,同步线上数据,但是还要加密解密,也要挨个库表去找自己想要的数据。 

直到有一天,小编遇到了Faker,可以生成一批各种各样的看起来“像真的一样”的假数据。

如果你想学习自动化测试,我这边给你推荐一套视频,这个视频可以说是B站播放全网第一的自动化测试教程,同时在线人数到达1000人,并且还有笔记可以领取及各路大神技术交流:798478386   

【已更新】B站讲的最详细的Python接口自动化测试实战教程全集(实战最新版)_哔哩哔哩_bilibili

Fake哪些数据?

目前Faker库中提供了三大类可以“构造”出的数据,官方划分为: Standard Providers、Community Providers、Localized Providers。

Standard Providers

包含了通用信用卡、颜色、职业、日期时间等数据的生成方法。

Community Providers

由一些Community提供的,目前包括Web相关、云相关、WiFi、微服务、信用分数据。

Community Providers

根据地区/语言差异,本地化提供的一些方法,如简体中文下生成的姓名和繁体中文下生成的姓名是不一样的。

fake几条通讯录

python">for _ in range(3):
    print('姓名:', fake.name(), ' 手机号:', fake.phone_number())
    #fake 是由Faker创建的对象,且指定了中文

 姓名:王霞  手机号:15744918509

姓名:李旭  手机号:18025187089

姓名:郭娟  手机号:13196551713

fake一组信用卡数据

python">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())
#fake 是由Faker创建的对象

Card Number:  2720041566219373

Card Provider:  Mastercard

Card Security Code:  215

Card Expire:  07/20

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。

怎样fake数据

前面介绍了Faker可以fake的数据,下面小编带大家实际操作一遍。

第一步、安装Faker库

python">pip install Faker

第二步、用安装好的Faker库创建一个Faker对象

python">from faker import Faker
fake = Faker()

第三步、指定语言

python">fake = Faker("zh_CN")

第四步、fake数据

之后用fake对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。

扩展Faker

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。

python">from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider

# 创建自定义Provider
class CustomProvider(BaseProvider):
    def customize_ua(self):
        return 'test_Faker_customize_ua'

# 添加Provider
fake = Faker()
fake.add_provider(CustomProvider)
print(fake.customize_ua())
test_Faker_customize_ua

是不是十分简单,方便扩展呢。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。

写在最后

阅读Faker的源码可以很容易发现,Faker实际是维护了一个“数据库”,这个“数据库”强大在做了很多Localized的处理和兼容。此外,作为一个开源的库,Faker的源码是非常值得研究的,也是Python新手可以用来练开源项目的利器。

当然,缺点也就显而易见,它不是那么的智能,生成的数据是随机生成,数据量也不是那么大。

【GitHub】https://github.com/joke2k/faker

【Docs】https://faker.readthedocs.io/en/master/


http://www.niftyadmin.cn/n/5210230.html

相关文章

Qt框架学习(1)

1.安装Qt官网 安装需注意的是,要安装开源版(有钱当我没说),而安装包都是一样的,主要是在注册账户时选择个人开发,而不要选公司,否则在安装时登录账号后会安装商业版Qt. 2.Qt中的快捷键 快捷键解释F4头文件和实现文件切换ShiftF…

原型模式 (Prototype Pattern)

定义: 原型模式(Prototype Pattern)是一种创建型设计模式,它用于创建重复的对象,同时保持性能。这种模式的核心思想是通过复制一个已存在的实例来创建新的实例,而不是新建实例并对其进行初始化。原型模式适…

Lambda 重构面向对象的设计模式

Lambda 重构面向对象的设计模式 策略模式 策略模式包含三部分内容 一个代表某个算法的接口(它是策略模式的接口)。 一个或多个该接口的具体实现,它们代表了算法的多种实现(比如,实体类ConcreteStrategyA或者Concrete…

[PyTorch][chapter 64][强化学习-DQN]

前言: DQN 就是结合了深度学习和强化学习的一种算法,最初是 DeepMind 在 NIPS 2013年提出,它的核心利润包括马尔科夫决策链以及贝尔曼公式。 Q-learning的核心在于Q表格,通过建立Q表格来为行动提供指引,但这适用于状态…

网络安全(黑客技术)—小白自学手册

前言 一、什么是网络安全 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域,都有攻与防…

土壤多参数自动监测站实时守护农业的根基

WX-GSSQ10 随着科技的不断发展,农业领域也开始享受到技术进步带来的红利。其中,土壤多参数自动监测站的出现,为农业的精准管理和高效发展提供了强有力的支持。它像一位永不疲倦的哨兵,24小时全天候监测着土壤的状况,为…

深度学习之九(Transformers)

Transformers 是一种用于处理序列数据的深度学习模型,特别擅长于自然语言处理(NLP)任务。Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的架构,于2017年由 Vaswani 等人在 “Attention is All You Need” 论文中提出,它在机器翻译任务中取得了显著的性…

移动应用程序管理的内容、原因和方式

移动应用程序管理(MAM)是一个术语,指的是管理应用程序的整个生命周期,包括从设备安装、更新和卸载应用程序,除了在整个生命周期内管理设备外,MAM 还包括保护应用访问的数据,以及在设备上发现恶意…