一个「神奇」的Python库，99%的人都爱！

语言: CN / TW / HK
时间 2022-02-16 04:15:22
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这是我参与2022首次更文挑战的第18天，活动详情查看：2022首次更文挑战」

今天介绍Python中一个超级神奇的库，99%人用过都喜欢它，剩下的1%没用过！在如今的大数据时代，数据的价值可想而知。有时候为了做测试，需要模拟真实的环境，但是又不能直接使用真实数据，就需要我们认为制造一些数据出来。 对比Excel，我还是觉得Python制造这样的 "虚拟" 数据，更省时、省力。

周末，突然想到了曾今做过的这个问题，这里为大家做个复盘吧！

需求： 老板让模拟一批数据，用于项目实验，由于一些真实数据不能展示出来，我需要模拟一些数据，字段包括：姓名、所在省份、详细地址、手机号、身份证号、出生年月、邮箱等。当然，这批数据肯定是需要你最终写入到Excel中，一次性交给老板的。那么，这样的需求，你会做吗？

实战：模拟1w条数据写入Excel

在讲述基础之前，直接上实战，让大家体会一下，如何将生成的模拟数据，最终写入到Excel文件中。

``` from faker import Faker import pandas as pd   fake = Faker(["zh_CN"]) Faker.seed(0)

def get_data():     key_list = ["姓名","详细地址","所在省份","手机号","身份证号","出生年月","邮箱"]     name = fake.name()     address = fake.address()     province = address[:3]     number = fake.phone_number()     id_card = fake.ssn()     birth_date = id_card[6:14]     email = fake.email()     info_list = [name,address,province,number,id_card,birth_date,email]     person_info = dict(zip(key_list,info_list))     return person_info

df = pd.DataFrame(columns=["姓名","详细地址","所在省份","手机号","身份证号","出生年月","邮箱"]) for i in range(10000):     person_info = [get_data()]     df1 = pd.DataFrame(person_info)     df = pd.concat([df,df1]) df.to_excel("模拟数据.xlsx",index=None) ```

结果如下：

image.png

上述数据纯属模拟，如果雷同，请勿对号！

Python库讲解

这么好用的Python库，究竟应该怎么使用呢？ 我们直接使用下面的代码，可以完成这个库的安装。

pip install Faker -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

使用之前，使用如下代码，导入这个库。

from faker import Faker

在讲述写入到Excel之前，我们先分布讲述一下，每个函数的用法。

1. 生成姓名

fake = Faker(locale='zh_CN') name = fake.name() name

结果如下：

image.png

2. 生成详细地址

address = fake.address() address

结果如下：

image.png

3. 生成所在省份

province = address[:3] province

结果如下：

image.png

由于这个函数每次运行结果都不一样，所以我才用切片方式，生成省份。当然这里也有特定函数，生成省份。

fake.province()

结果如下：

image.png

4. 生成手机号

number = fake.phone_number() number

结果如下：

image.png

5. 生成身份证号

id_card = fake.ssn() id_card

结果如下：

image.png

6. 生成出生年月

birth_date = id_card[6:14] birth_date

结果如下：

image.png

7. 生成邮箱

email = fake.email() email

结果如下：

image.png

补充

当然，faker库不仅可以帮助我们生成上述信息，还有很多其它方法可用，这些方法分为以下几类：

  • address 地址
  • person 人物类：性别、姓名等
  • barcode 条码类
  • color 颜色类
  • company 公司类：公司名、email、公司名前缀等
  • credit_card 银行卡类：卡号、有效期、类型等
  • currency 货币
  • date_time 时间日期类：日期、年、月等
  • file 文件类：文件名、文件类型、文件扩展名等
  • internet 互联网类
  • job 工作
  • lorem 乱数假文
  • misc 杂项类
  • phone_number 手机号码类：手机号、运营商号段
  • python python数据
  • profile 人物描述信息：姓名、性别、地址、公司等
  • ssn 社会安全码(身份证号码)
  • user_agent 用户代理

关于这些方法的使用，我们直接参考faker的官网，用起来超方便。faker.readthedocs.io/en/master/providers.html

1. address 地址

fake.country()  # 国家 fake.city()  # 城市 fake.city_suffix()  # 城市的后缀,中文是：市或县 fake.address()  # 地址 fake.street_address()  # 街道 fake.street_name()  # 街道名 fake.postcode()  # 邮编 fake.latitude()  # 维度 fake.longitude()  # 经度

2. person 人物

fake.name() # 姓名 fake.last_name() # 姓 fake.first_name() # 名 fake.name_male() # 男性姓名 fake.last_name_male() # 男性姓 fake.first_name_male() # 男性名 fake.name_female() # 女性姓名

3. color 颜色

fake.hex_color() # 16进制表示的颜色 fake.rgb_css_color() # css用的rgb色 fake.rgb_color()  # 表示rgb色的字符串 fake.color_name() # 颜色名字 fake.safe_hex_color()  #安全16进制色 fake.safe_color_name() # 安全颜色名字

4. company 公司

fake.company() # 公司名 fake.company_suffix() # 公司名后缀

5. credit_card 银行信用卡

fake.credit_card_number(card_type=None) # 卡号 fake.credit_card_provider(card_type=None) # 卡的提供者 fake.credit_card_security_code(card_type=None)# 卡的安全密码 fake.credit_card_expire() # 卡的有效期 fake.credit_card_full(card_type=None) # 完整卡信息

6. date_time 时间日期

fake.date_time(tzinfo=None) # 随机日期时间 fake.iso8601(tzinfo=None) # 以iso8601标准输出的日期 fake.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本月的某个日期 fake.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年的某个日期 fake.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)  # 本年代内的一个日期 fake.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)  # 本世纪一个日期 fake.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None)  # 两个时间间的一个随机时间 fake.timezone() # 时区 fake.time(pattern="%H:%M:%S") # 时间（可自定义格式） fake.am_pm() # 随机上午下午 fake.month() # 随机月份 fake.month_name() # 随机月份名字 fake.year() # 随机年 fake.day_of_week() # 随机星期几 fake.day_of_month() # 随机月中某一天 fake.time_delta() # 随机时间延迟 fake.date_object()  # 随机日期对象 fake.time_object() # 随机时间对象 fake.unix_time() # 随机unix时间（时间戳） fake.date(pattern="%Y-%m-%d") # 随机日期（可自定义格式） fake.date_time_ad(tzinfo=None)  # 公元后随机日期

7. file 文件

fake.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件类型和后缀名） fake.file_name() # 随机生成各类型文件 fake.file_extension(category=None) # 文件后缀 fake.mime_type(category=None) # mime-type

8. internet 互联网

fake.ipv4(network=False)  # ipv4地址 fake.ipv6(network=False)  # ipv6地址 fake.uri_path(deep=None) # uri路径 fake.uri_extension() # uri扩展名 fake.uri() # uri fake.url() # url fake.image_url(width=None, height=None)  # 图片url fake.domain_word() # 域名主体 fake.domain_name() # 域名 fake.tld() # 域名后缀 fake.user_name() # 用户名 fake.user_agent() # UA fake.mac_address() # MAC地址 fake.safe_email() # 安全邮箱 fake.free_email() # 免费邮箱 fake.company_email()  # 公司邮箱 fake.email() # 邮箱

9. job 工作

fake.job()#工作职位

10. lorem 乱数假文

fake.text(max_nb_chars=200) # 随机生成一篇文章 fake.word() # 随机单词 fake.words(nb=3)  # 随机生成几个字 fake.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True)  # 随机生成一个句子 fake.sentences(nb=3) # 随机生成几个句子 fake.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True)  # 随机生成一段文字(字符串) fake.paragraphs(nb=3)  # 随机生成成几段文字(列表)

11. phone_number 电话号码

fake.phone_number() # 手机号码 fake.phonenumber_prefix() # 运营商号段，手机号码前三位

12. ssn 社会安全码(身份证)

fake.ssn() # 随机生成身份证号(18位)

13. user_agent 用户代理

fake.user_agent()

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