身为软件测试工程师，竟然还不知道这个神器? —— Faker简述

前言

作为一名软件测试工程师，在日常测试工作中经常需要测试数据。功能测试时，笔者通常是去系统中查找存量数据或者手动去造数据。一般情况在自动化测试中，可以使用写死的测试数据或者自己写代码自动生成测试数据，无论何者都会需要大量的精力和工作量，部分数据比如：UUID 类数据，还无法保证。有没有一种可以替代方案呢r> 笔者相信一定有人遇到这种情况，便去寻找解决方案。果不其然，一个名为 Faker 的 python 库映入眼帘，利用它可以生成一批看起来很“真实”的数据。

Faker 介绍和安装

Faker 简介

Faker 是一个 Python 包，主要用来创建伪数据，使用 Faker 包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用 Faker 提供的方法，即可完成数据的生成。
Faker 的 github 项目地址
API 文档地址

Faker 安装

通过 pip 进行安装：
验证是否安装成功：

Faker 的使用

基本用法

从 faker 模块中导入类，然后实例化这个类，就可以调用方法使用了

from faker import Faker
fake = Faker()
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)
print(fake.text())
输出：
Ms. Michelle Phillips
PSC 7472, Box 2953
APO AE 48826
Or dark daughter want her fact. Though she field a reason store.
Remember executive move management sport reduce. Will catch senior item listen trial young. Too mouth direction break.

可以看出 Faker 使用的数据是英文的，是否可以使用中文的呢r> 查看 Faker 的源码可以看到第一行注释：

这下不用担心了，咱们可以去查找如何设置语言了，直接去找init函数：

    def __init__(self, locale=None, providers=None,
                 generator=None, includes=None, **config):
        self._factory_map = OrderedDict()
        self._weights = None

这里的语言环境，可以使用 locale 参数来定义：

from faker import Faker
fake = Faker(locale=“zh_CN”)
name = fake.name()
address = fake.address()
print(name)
print(address)
print(fake.text())
# 输出：
胡云
四川省玉英县闵行杭州街a座 559601
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常用的 locale 参数有：

• 简体中文：zh_CN
• 繁体中文：zh_TW
• 美国英文：en_US
• 英国英文：en_GB
• 德文：de_DE
• 日文：ja_JP
• 韩文：ko_KR
• 法文：fr_FR

如果需要多种语言环境混合的数据，可以使用列表，元祖或者集合指定即可，如：
。

常用函数

除了上述介绍的 fake.name、fake.address 和 faker.test()生成姓名和地址三个函数外，常用的 faker 函数按类别划分有如下一些常用方法。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。
有了这些生成数据函数之后用 fake 对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。
1、地理信息类

• fake.city_suffix()：市，县
• fake.country()：国家
• fake.country_code()：国家编码
• fake.district()：区
• fake.geo_coordinate()：地理坐标
• fake.latitude()：地理坐标(纬度)
• fake.longitude()：地理坐标(经度)
• fake.postcode()：邮编
• fake.province()：省份
• fake.address()：详细地址
• fake.street_address()：街道地址
• fake.street_name()：街道名
• fake.street_suffix()：街、路

2、基础信息类

• ssn()：生成身份证
• bs()：随机 company 服务名
• company()：随机 company 名（长）
• company_prefix()：随机 company 名（短）
• company_suffix()：company 性质
• credit_card_expire()：随机信用卡到期日
• credit_card_full()：生成完整信用卡信息
• credit_card_number()：信用卡 ID
• credit_card_provider()：信用卡类型
• credit_card_security_code()：信用卡安全码
• job()：随机职位
• first_name_female()：女性名
• first_name_male()：男性名
• last_name_female()：女姓
• last_name_male()：男姓
• name()：随机生成全名
• name_female()：男性全名
• name_male()：女性全名
• phone_number()：随机生成手机
• phonenumber_prefix()：随机生成手机 段

3、计算机基础、Internet 信息类

• ascii_company_email()：随机 ASCII company 邮箱名
• ascii_email()：随机 ASCII 邮箱：
• company_email()：company 邮箱
• email()：邮箱
• safe_email()：安全邮箱

4、 络基础信息类

• domain_name()：生成域名
• domain_word()：域词(即，不包含后缀)
• ipv4()：随机 IP4 地址
• ipv6()：随机 IP6 地址
• mac_address()：随机 MAC 地址
• tld()： 址域名后缀(.com,.net.cn，等等，不包括。)
• uri()：随机 URI 地址
• uri_extension()： 址文件后缀
• uri_page()： 址文件（不包含后缀）
• uri_path()： 址文件路径（不包含文件名）
• url()：随机 URL 地址
• user_name()：随机用户名
• image_url()：随机 URL 地址

5、浏览器信息类

• chrome()：随机生成 Chrome 的浏览器 user_agent 信息
• firefox()：随机生成 Firefox 的浏览器 user_agent 信息
• internet_explorer()：随机生成 IE 的浏览器 user_agent 信息
• opera()：随机生成 Opera 的浏览器 user_agent 信息
• safari()：随机生成 Safari 的浏览器 user_agent 信息
• linux_platform_token()：随机 Linux 信息
• user_agent()：随机 user_agent 信息

6、数字类

• numerify()：三位随机数字
• random_digit()：0~9 随机数
• random_digit_not_null()：1~9 的随机数
• random_int()：随机数字，默认 0~9999，可以通过设置 min,max 来设置
• random_number()：随机数字，参数 digits 设置生成的数字位数
• pyfloat()：left_digits=5 # 生成的整数位数，right_digits=2 # 生成的小数位数，positive=True # 是否只有正数
• pyint()：随机 Int 数字（参考 random_int()参数）
• pydecimal()：随机 Decimal 数字（参考 pyfloat 参数）

7、文本、加密类

• pystr()：随机字符串
• random_element()：随机字母
• random_letter()：随机字母
• paragraph()：随机生成一个段落
• paragraphs()：随机生成多个段落，通过参数 nb 来控制段落数，返回数组
• sentence()：随机生成一句话
• sentences()：随机生成多句话，与段落类似
• text()：随机生成一篇文章（不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思）
• word()：随机生成词语
• words()：随机生成多个词语，用法与段落，句子，类似
• binary()：随机生成二进制编码
• boolean()：True/False
• language_code()：随机生成两位语言编码
• locale()：随机生成语言/国际 信息
• md5()：随机生成 MD5
• null_boolean()：NULL/True/False
• password()：随机生成密码，可选参数：length：密码长度；special_chars：是否能使用特殊字符；* * *
• digits：是否包含数字；upper_case：是否包含大写字母；lower_case：是否包含小写字母
• sha1()：随机 SHA1
• sha256()：随机 SHA256
• uuid4()：随机 UUID

8、时间信息类

• date()：随机日期
• date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date
• date_between_dates()：随机生成指定范围内日期，用法同上
• date_object()：随机生产从 1970-1-1 到指定日期的随机日期。
• date_time()：随机生成指定时间（1970 年 1 月 1 日至今）
• date_time_ad()：生成公元 1 年到现在的随机时间
• date_time_between()：用法同 dates
• future_date()：未来日期
• future_datetime()：未来时间
• month()：随机月份
• month_name()：随机月份（英文）
• past_date()：随机生成已经过去的日期
• past_datetime()：随机生成已经过去的时间
• time()：随机 24 小时时间
• timedelta()：随机获取时间差
• time_object()：随机 24 小时时间，time 对象
• time_series()：随机 TimeSeries 对象
• timezone()：随机时区
• unix_time()：随机 Unix 时间
• year()：随机年份

9、python 相关方法

• profile()：随机生成档案信息
• simple_profile()：随机生成简单档案信息
• pyiterable()
• pylist()
• pyset()
• pystruct()
• pytuple()
• pydict()

使用 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。
有了这些生成数据函数之后用 fake 对象就可以调用不同的方法生成各种数据了。

fake = Faker()
print(dir(fake))

Faker 的定制

Faker 还支持创建自定义的 Provider 生成数据

from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider
# 创建自定义的Provider
class MyProvider(BaseProvider):
    def foo(self):
        return “自定义参数”
  
# 添加到Provider
fake = Faker()
fake.add_provider(MyProvider)
print(fake.foo())
#输出
#自定义

Faker 结合 pytest 使用

Faker 插件安装

github 项目地址

Faker 插件使用

Faker 的插件使用非常简单，只要在方法中添加 faker 即可，如下：

def test_faker(faker):
    “””Faker factory is a fixture.”””
    print(faker.name())
#输出
Matthew Delacruz

如果需要使用中文环境的 Faker，可以在 pytest 的最顶层的 conftest 中加入以下 fixture。

（此处标红）测试后发现修改语言环境不起作用，还请知道的大侠在评论中告知一下。

import pytest

@pytest.fixture(scope=‘session’, autouse=True)
def faker_session_locale():
    return [‘zh_CN’]
写到这里，我很疑惑，这么好的第三方包有没有 Java 版本的，就又去 上兜了一圈，果不其然，Java Faker 映入眼帘。

Java Faker

github 项目地址

maven 地址

Java Faker 的使用

Java Faker 使用起来和 python 的一样简单，如下：

Java Faker 如何设置语言环境

更多包含的函数参考：全部包含的函数

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