Python受欢迎的原因之一就是其计算生态丰富，据不完全统计，Python 目前为止有约13万+的第三方库。
本系列将会陆续整理分享一些有趣、有用的第三方库。
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通过百度网盘获取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1FSGLd7aI_UQlCQuovVHc_Q?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub获取：
https://github.com/returu/Python_Ecosystem-
数据类型丰富：可以生成姓名、地址、电话号码、电子邮件、日期、文本、信用卡信息等多种虚拟数据。 -
多语言支持：支持多种语言和文化背景的数据生成，例如中文（zh_CN）、英文（en_US）、日文（ja_JP）等。 -
自定义数据生成规则：允许用户创建自定义Providers，以生成特定类型的虚拟数据。 -
设置随机种子：通过设置随机种子，可以确保每次生成的数据相同，便于测试。
pip install Fakerhttps://github.com/joke2k/faker-
命令行用法：
faker [-h] [--version] [-o output]
[-l {bg_BG,cs_CZ,...,zh_CN,zh_TW}]
[-r REPEAT] [-s SEP]
[-i {package.containing.custom_provider otherpkg.containing.custom_provider}]
[fake] [fake argument [fake argument ...]]
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faker：安装后可以使用的脚本，在开发可以使用python -m faker代替。 -
-h，–help：显示帮助信息。 -
–version：显示程序的版本号。 -
-o FILENAME：将输出重定向到指定的文件名。 -
-l {bg_BG,cs_CZ,…,zh_CN,zh_TW}：允许使用本地化Providers。 -
-r REPEAT：将生成指定数量的输出。 -
-s SEP：将在每次生成的输出后生成指定的分隔符。 -
-i {my.custom_provider other.custom_provider}：要使用的额外自定义Provider的列表。 -
fake：是要生成输出的假数据的名称，例如name、address或text。 -
[fake argument …]：传递给假数据的可选参数（例如，profile假数据接受一个可选的以逗号分隔的字段名称列表作为第一个参数）。
C:UsersXX>faker name
Amy Brandt
C:UsersXX>faker -l zh_CN name
李荣
C:UsersXX>faker -l zh_CN -r=3 name
田晨
张秀荣
孙芳
C:UsersXX>faker profile ssn,birthdate
{'ssn': '341-17-7751', 'birthdate': datetime.date(2017, 3, 20)}
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作为Python库：
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使用faker.Faker()创建并初始化一个faker生成器；
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通过访问以所需数据类型命名的属性来生成数据。
from faker import Faker
# 创建一个 Faker 实例，指定语言为中文
fake = Faker('zh_CN')
# 生成虚拟数据
print("姓名:", fake.name()) # 生成随机姓名
print("地址:", fake.address()) # 生成随机地址
print("电子邮件:", fake.email()) # 生成随机电子邮件
print("电话号码:", fake.phone_number()) # 生成随机电话号码
print("日期:", fake.date()) # 生成随机日期
print("句子:", fake.sentence()) # 生成随机句子
print("段落:", fake.paragraph()) # 生成随机段落
print("文本:", fake.text()) # 生成随机段落
支持全部的数据类型可以查看官方文档。
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3.1 Providers：
每个生成器属性（如name、address）都被称为“假数据生成器”。一个faker生成器有许多这样的假数据生成器，它们被打包在Providers中。
from faker import Faker
# 导入 phone_number 模块，用于生成与电话号码相关的内容
from faker.providers import phone_number
fake = Faker()
fake.add_provider(phone_number)
# 生成国家的国际电话区号
print(fake.country_calling_code())
# 输出：+243
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自定义providers：
可以通过继承BaseProvider创建自定义Provider类，添加新的生成方法。
# 导入一个Provider或使用默认的Provider
from faker.providers import BaseProvider
# 创建一个新的Provider类
class CustomProvider(BaseProvider):
def product_name(self):
products = ["A", "B", "C", "D"]
return self.random_element(products)
fake = Faker()
# 将新的Provider添加到 faker 实例中
fake.add_provider(CustomProvider)
# 使用
print("虚拟产品名称:", fake.product_name())
# 输出：虚拟产品名称: C
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创建动态Provider：
from faker import Faker
from faker.providers import DynamicProvider
# 创建一个动态Provider
Custom_Dynamic_provider = DynamicProvider(
provider_name="Custom_Dynamic_provider",
elements=["A", "B", "C", "D"],
)
fake = Faker()
# 然后将新的Provider添加到 faker 实例中
fake.add_provider(Custom_Dynamic_provider)
# 使用：
fake.Custom_Dynamic_provider()
# 'D'
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3.2 Localization：
Faker支持多种语言环境，可以通过locale参数传递相应的语言代码来生成符合特定文化背景的假数据。如果没有找到本地化providers，工厂将回退到默认的LCID字符串，即美国英语的en_US。
可以查阅Faker的官方文档，了解更多支持的语言环境。
from faker import Faker
# 生成多个中文名字
fake = Faker('zh_CN')
for _ in range(3):
print(fake.name())
# 输出：李莉
# 盛利
# 李芳
从v3.0.0版本开始faker.Faker也支持多种语言环境。
from faker import Faker
# 多种语言混合数据
fake = Faker(['zh_CN', 'en_US', 'ja_JP'])
for _ in range(10):
print(fake.name())
# 输出：井上 里佳
# Gregory Vasquez
# 梁瑞
# ......
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3.3 自定义 Lorem Provider：
如果不想使用默认的lorem ipsum文本，可以提供自己的单词集合。
from faker import Faker
fake = Faker()
my_word_list = [
'danish','cheesecake','sugar',
'Lollipop','wafer','Gummies',
'sesame','Jelly','beans',
'pie','bar','Ice','oat' ]
fake.sentence()
# 输出：'Expedita at beatae voluptatibus nulla omnis.'
fake.sentence(ext_word_list=my_word_list)
# 输出：'Sugar Jelly sugar oat oat bar wafer.'
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3.4 唯一值：
通过使用生成器上的.unique属性，可以保证为这个特定实例生成的任何值都是唯一的。
from faker import Faker
fake = Faker('zh_CN')
names = [fake.unique.name() for i in range(5)]
names
# 输出：['张琴', '马宇', '郭桂荣', '舒娜', '余亮']
3.5 设置随机种子：
Faker生成器还提供了一个seed()方法，该方法为共享随机数生成器设置种子。在调用相同方法且Faker版本相同时，种子会产生相同的结果。
但是，需要注意的是意，由于Faker会不断更新数据集，因此不能保证不同版本的结果一致。
fake = Faker()
Faker.seed(123)
fake = Faker('zh_CN')
print(fake.name())
# 输出：刘桂荣
每个生成器也可以通过使用seed_instance()方法切换到使用自己的random.Random实例，与共享实例分开，其行为方式相同。例如：
from faker import Faker
fake = Faker('zh_CN')
fake.seed_instance(123)
print(fake.name())
# 输出：刘桂荣
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3.6 Optimizations：
Faker构造函数有一个名为use_weighting的性能参数。它指定是否尝试使值的频率与现实世界的频率相匹配（例如，英文名字Gary的频率会比Lorimer高得多）。如果use_weighting为False，那么所有项目都有相等的被选中的机会，选择过程会更快。默认值为True。
更多内容可以参考官方文档：
https://faker.readthedocs.io/en/master/
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
