Faker
Одна из задач при разработке программного обеспечения — это подготовка тестовых данных. Сложно качественно протестировать приложение, если в базе данных пусто. И если в базе данных 2-3 записи, то тоже не все сценарии проверить.
Не всегда есть возможность тестировать на реальных базах данных, т. к. возникают вопросы обработки персональной информации и других секретов. Поэтому записи в базе данных приходиться генерировать автоматически.
Библиотека Faker как раз и решает задачу генерации псевдослучайных тестовых данных, которые выглядят правдоподобно. Чтобы не приходилось генерировать записи вроде test1, test2, test3, ..., test100.
Библиотека Faker генерирует:
- имена людей;
- адреса;
- имейлы;
- номера телефонов;
- банковские счета и номера кредитных карт;
- названия организаций и юридических лиц;
- даты и время;
- айпи-адреса и доменные имена;
- географические координаты;
и многое-многое другое. См. полный список т. н. провайдеров.
Официальная документация библиотеки Faker: faker.readthedocs.io.
Установка библиотеки:
pip install faker
Пример импорта библиотеки и генерации десятка случайных имен и фамилий людей:
from faker import Faker
fake = Faker()
for _ in range(10):
fake.name()
Результат:
Jaime Flores
Michelle Clark
David Grant
Tyler Willis
Chelsea Bailey
Richard Thomas
Gary Morris
Jonathan Klein MD
Terry Sanders
Tina Miller