Faker
Одне із завдань при розробці програмного забезпечення це підготовка тестових даних. Важко якісно протестувати додаток, якщо базі даних порожньо. І якщо в базі даних 2-3 записи, то також не всі сценарії перевірити.
Не завжди є можливість тестувати реальних базах даних, т. до. виникають питання обробки персональної інформації та інших секретів. Тому записи у базі даних доводиться генерувати автоматично.
Бібліотека Faker якраз і вирішує завдання генерації псевдовипадкових тестових даних, що виглядають правдоподібно. Щоб не доводилось генерувати записи як test1, test2, test3, ..., test100.
Бібліотека Faker генерує:
- імена людей;
- адреси;
- імейли;
- номери телефонів;
- банківські рахунки та номери кредитних карток;
- назви організацій та юридичних осіб;
- дати та час;
- айпі-адреси та доменні імена;
- географічні координати;
і багато багато іншого. Повний список т.з. провайдерів.
Офіційна документація бібліотеки Faker: faker.readthedocs.io.
Встановлення бібліотеки:
pip install faker
Приклад імпорту бібліотеки та генерації десятка випадкових імен та прізвищ 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