Faker:Python的伪造数据生成器

简介:

Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包。当你需要初始化数据库,创建美观的XML文档,不断产生数据来进行压力测试或者想从生产服务器上拉取匿名数据的时候,Faker将是你最棒的选择。

安装:

pip install fake-factory

示例:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
from  faker  import  Factory
     fake  =  Factory.create()
  
     # OR
     from  faker  import  Faker
     fake  =  Faker()
  
     fake.name()
     # 'Lucy Cechtelar'
  
     fake.address()
     # "426 Jordy Lodge
     #  Cartwrightshire, SC 88120-6700"
  
     fake.text()
     # Sint velit eveniet. Rerum atque repellat voluptatem quia rerum. Numquam excepturi
     # beatae sint laudantium consequatur. Magni occaecati itaque sint et sit tempore. Nesciunt
     # amet quidem. Iusto deleniti cum autem ad quia aperiam.
     # A consectetur quos aliquam. In iste aliquid et aut similique suscipit. Consequatur qui
     # quaerat iste minus hic expedita. Consequuntur error magni et laboriosam. Aut aspernatur
     # voluptatem sit aliquam. Dolores voluptatum est.
     # Aut molestias et maxime. Fugit autem facilis quos vero. Eius quibusdam possimus est.
     # Ea quaerat et quisquam. Deleniti sunt quam. Adipisci consequatur id in occaecati.
     # Et sint et. Ut ducimus quod nemo ab voluptatum.

另一种使用方法:

python -m faker [option] [*args]



本文转自 奚落123 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/guyuyuan/1944986,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护 【10月更文挑战第3天】
112 0
|
2月前
|
存储 索引 Python
|
2月前
|
数据采集 JSON 数据处理
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
在大数据时代,电商网站如亚马逊、京东等成为数据采集的重要来源。本文介绍如何使用Python结合代理IP、多线程等技术,高效、隐秘地抓取并处理电商网站的JSON数据。通过爬虫代理服务,模拟真实用户行为,提升抓取效率和稳定性。示例代码展示了如何抓取亚马逊商品信息并进行解析。
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
|
22天前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
27 1
|
23天前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
23天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
2月前
|
数据处理 Python
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
这篇文章介绍了如何使用Python读取Excel文件中的数据,处理后将其保存为txt、xlsx和csv格式的文件。
52 3
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
|
2月前
|
计算机视觉 Python
Python实用记录(九):将不同的图绘制在一起、将不同txt文档中的数据绘制多条折线图
这篇文章介绍了如何使用Python的OpenCV库将多张图片合并为一张图片显示,以及如何使用matplotlib库从不同txt文档中读取数据并绘制多条折线图。
44 3
Python实用记录(九):将不同的图绘制在一起、将不同txt文档中的数据绘制多条折线图
|
2月前
|
数据可视化 算法 Python
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
本文介绍了如何利用Python脚本结合动态模态分解(DMD)技术,分析从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据,以深入理解流体动力学现象。通过PyVista库处理VTK格式的模拟数据,进行POD和DMD分析,揭示流场中的主要能量结构及动态特征。此方法为研究复杂流动系统提供了有力工具。
80 2
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
|
2月前
|
数据可视化 算法 JavaScript
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
本文探讨了如何利用图论分析时间序列数据的平稳性和连通性。通过将时间序列数据转换为图结构,计算片段间的相似性,并构建连通图,可以揭示数据中的隐藏模式。文章介绍了平稳性的概念,提出了基于图的平稳性度量,并展示了图分区在可视化平稳性中的应用。此外,还模拟了不同平稳性和非平稳性程度的信号,分析了图度量的变化,为时间序列数据分析提供了新视角。
61 0
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式