一个「神奇」的Python库,99%的人都爱!

小詹学Python

共 5349字,需浏览 11分钟

 ·

2022-01-01 13:52

背景介绍

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:
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 https://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:

2. 生成详细地址

address = fake.address()
address

结果如下:

3. 生成所在省份

province = address[:3]
province

结果如下:
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:

4. 生成手机号

number = fake.phone_number()
number

结果如下:

5. 生成身份证号

id_card = fake.ssn()
id_card

结果如下:

6. 生成出生年月

birth_date = id_card[6:14]
birth_date
结果如下:

7. 生成邮箱

email = fake.email()
email

结果如下:

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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