【造数】Python批量生成测试数据

目录

• 整体思路
• 整体代码
• 运行结果
• 可能会踩的坑
  • 用Excel双击打开csv，乱码
  • Excel打开csv，身份证号，变科学计数法
• 补充知识点
  • 常用的几个faker库的方法
  • faker库的其他方法
    • 伪装IP地址
    • 伪造自动评论
    • 伪装个人信息
    • 生成浏览器信息
    • 账户加密伪装
    • 地理位置伪装
    • 数字随机
    • 颜色随机
    • 公司信息伪装
    • 时间
    • 扩展名伪装

工程师开发完成后，常常需要制造大批量的伪数据，来测试数据中台的开发效果。利用Excel来造数，小批量的数据还是可以的，想了解Excel造数的朋友，可以看我之前的文章《造数常用的Excel表达式》，遇到大批量数据时，利用Python来造数会更高效。下面简单介绍一下具体的造数思路。

整体思路

确定有多少字段，样本内容，再给每个字段下填充数据用列表形式保存，在利用DataFrame通过字典的方式创建二维表，最后导出一张csv表格。

整体代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from faker import Faker
import random
import numpy as np

fake = Faker("zh_CN") # 初始化，可生成中文数据

#设置字段
#index = []
for i in range(1,12):
	exec(\'x\'+str(i)+\'=[]\')

#设置样本
prod_cd = [\'W00028\',\'W00021\',\'W00022\']
prod_nm = [\'微信支付\',\'银联扫码支付\',\'转账\']
channel = [\'APP\',\'网银\',\'短信\']
year = [\'2019\',\'2020\',\'2021\']

#循环生成数据20行，具体多少行可以根据需求修改
for i in range(20):
	date = random.choice(year)+fake.date()[4:]

	x1.append(\'1\'+str(fake.random_number(digits=8))) # 随机数字，参数digits设置生成的数字位数
	x2.append(fake.name())
	x3.append(fake.ssn()) # 身份证
	x4.append(random.choice(\'男女\'))
	x5.append(random.randint(18,25))
	x6.append(fake.job())
	x7.append(random.randint(0,1000000))
	x8.append(random.choice(prod_cd))
	x9.append(random.choice(prod_nm))
	x10.append(random.choice(channel))
	x11.append(date)

#创建数据表
datas = pd.DataFrame({
	\'user_id\':x1,
	\'name\':x2,
	\'ID_card\':x3,
	\'gender\':x4,
	\'age\':x5,
	\'job\':x6,
	\'salary\':x7,
	\'product_id\':x8,
	\'product\':x9,
	\'channel\':x10,
	\'prt_dt\':x11
	})

#DataFrame类的to_csv()方法输出数据内容，不保存行索引和列名
datas.to_csv(r\'C:\Users\ASUS2021\Desktop\customer.csv\',encoding=\'utf-8\',index=False,header=None)

运行结果

利用Python创建伪数据，主要用到的库是faker库。剩余涉及到的知识点：DataFrame类的to_csv()方法

其中还有比较陌生的几个函数：

• exec(\'x\'+str(i)+\'=[]\')exec函数可以动态运行代码段。
• fake.random_number(digits=8)生成随机数字，参数digits设置生成的数字位数。

可能会踩的坑

用Excel双击打开csv，乱码

导出的UTF-8的csv文件，直接用Excel打开可能会出现乱码，这里要解释一下，出现乱码是由于excel默认是gb2312编码或其他形式，需要将其转为utf-8编码形式。

解决办法很简单， 将csv格式文件，用notepad++打开，然后另存为UTF-8格式的csv文件，再用Excel打开，则乱码问题解决。但是调整单元格间距会使分隔符变化，导致下次打开Excel出现问题。解决方法为复制内容到新的Excel中再保存。

Excel打开csv，身份证号，变科学计数法

直接双击打开csv文件，身份证号码默认变成科学计数法，而且这一过程是不可逆的，即使你将单元格格式改为文本，身份证号码也不是原来的那串数字了。

解决办法：

1. 新建一个空白Excel文档，【数据】-【从文本/CSV】选择csv文件路径，导入csv文件
2. 单击右下角的【转换数据】，加载进入到Power Query编辑器界面。
3. 右键【更改类型】-【文本】
4. 最后点击主页上的【关闭并上载】，就可以在Excel看到我们的csv数据了。

补充知识点

常用的几个faker库的方法

随机生成名字，地址，邮编，城市，省份等

from faker import Faker
fake = Faker(locale=\'zh_CN\')

print(fake.address()) # 地址
print(fake.name()) # 名字
print(fake.password(special_chars=False)) # 密码
print(fake.ssn()) # 身份证
print(fake.email()) # 邮箱
print(fake.phone_number()) # 手机号码
print(fake.simple_profile()) # 个人信息

faker库的其他方法

伪装IP地址

ipv4()：随机IP4地址
ipv6()：随机IP6地址
mac_address()：随机MAC地址
tld()：网址域名后缀
uri()：随机URI地址
uri_extension()：网址文件后缀
uri_page()：网址文件（不包含后缀）
uri_path()：网址文件路径（不包含文件名）
url()：随机URL地址
user_name()：随机用户名
isbn10()：随机ISBN（10位）
isbn13()：随机ISBN（13位）

伪造自动评论

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
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

伪装个人信息

msisdn()：移动台国际用户识别码，即移动用户的ISDN号码
phone_number()：随机生成手机号
phonenumber_prefix()：随机生成手机号段
profile()：随机生成档案信息
simple_profile()：随机生成简单档案信息
first_name()：随机姓
first_name_female()：女性名
first_name_male()：男性名
first_romanized_name()：罗马名
last_name()：姓
last_name_female()：女
last_name_male()：男
last_romanized_name()：罗马姓氏
name()：随机生成姓名
name_female()：男性姓名
name_male()：女性姓名
romanized_name()：罗马名
msisdn()：移动台国际用户识别码，即移动用户的ISDN号码
phone_number()：随机生成手机号
phonenumber_prefix()：随机生成手机号段
profile()：随机生成档案信息
simple_profile()：随机生成简单档案信息
email() ：随机生成电邮地址
ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名
ascii_email()：随机ASCII邮箱
ascii_free_email()：随机ASCII免费邮箱
ascii_safe_email()：随机ASCII安全邮箱
company_email()：随机公司邮箱
domain_name()：生成域名
domain_word()：域词(即，不包含后缀)
free_email()：免费邮箱
free_email_domain()：免费邮箱域名
safe_email()：安全邮箱
ssn() ：生成身份证号

生成浏览器信息

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

账户加密伪装

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

地理位置伪装

country()：国家
province()：省份
city_suffix()：市，县
district()：区
street_address()：街道地址
street_name()：街道名
street_suffix()：街、路
country_code()：国家编码
postcode()：邮编
geo_coordinate()：地理坐标
longitude()：经度
latitude()：纬度
am_pm()：AM/PM

数字随机

numerify()：生成三位随机数
random_digit()：生成0~9随机数
random_digit_not_null()：生成1~9的随机数
random_element()：生成随机字母
random_int()：随机数字，默认0~9999，可通过min,max参数修改
random_letter()：随机字母
random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数

颜色随机

color_name()：随机颜色名
hex_color()：随机HEX颜色
rgb_color()：随机RGB颜色
safe_color_name()：随机安全色名
safe_hex_color()：随机安全HEX颜色

公司信息伪装

bs()：随机公司服务名
company()：随机公司名（长）
company_prefix()：随机公司名（短）
company_suffix()：公司性质
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()：信用卡号
credit_card_provider()：信用卡类型
credit_card_security_code()：信用卡安全码
currency_code()：货币编码

时间

century()：随机世纪
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()：随机生成从1970-1-1到指定日期的随机日期。
date_this_month()：随机生成当前月的某一日
date_this_year()：随机生成今年的某一日
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

扩展名伪装

file_extension()：随机文件扩展名
file_name()：随机文件名（包含扩展名，不包含路径）
file_path()：随机文件路径（包含文件名，扩展名）
mime_type()：随机mime Type

参考资料：

• exec相关可以看官方文档：https://docs.python.org/3/library/functions.html#exec
• 使用faker库生成随机数据：https://blog.csdn.net/adorable_/article/details/111997189
• Excel打开csv后身份证号码处理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/388582211