python faker模块,Python faker
在如今的大数据时代，数据的价值可想而知。有时候为了测试，需要模拟真实的环境，但是不能直接使用真实的数据，所以需要制作一些数据。这个时候我们来说说Python的Faker库。跟随边肖了解这个图书馆。
00-1010背景介绍实战：模拟1w数据写入ExcelPython库讲解1。生成名称2。生成详细地址3。生成省份4。生成手机号码5。生成ID号6。生成出生日期7。生成邮箱补充1。地址2。人物3。颜色4。公司5。信用卡银行信用卡。日期时间日期7。文件8。互联网9。工单工单10。lorem随机数假文本11。电话号码。ssn社会保障代码(身份证)13。用户代理用户代理
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今天我们介绍一个用Python编写的超级神奇的库。99%的人用了之后喜欢，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。有时候为了测试，需要模拟真实的环境，但是不能直接使用真实的数据，所以需要制作一些数据。
相比Excel，我还是觉得Python制作这种‘虚拟’数据更省时省力。
周末的时候，突然想到了之前做过的这个问题。在这里做个回复吧！
要求：老板让我模拟一批数据做项目实验。由于一些真实数据无法显示，我需要模拟一些数据。字段包括：姓名、省份、详细地址、手机号、身份证号、出生日期、邮箱等。
当然，这批数据一定要写成Excel，一次性交给你的老板。那么，你会做这样的要求吗？
背景介绍
在讲基础之前，我们先直接进入实战，让大家知道如何最终将生成的仿真数据写入Excel文件。
从faker进口Faker
进口熊猫作为pd
fake=Faker([zh_CN])
Faker.seed(0)
def获取数据():
Key_list=[姓名，详细地址，省份，手机号码，身份证号码，出生日期，电子邮件地址]
name=fake.name()
address=fake.address()
省=地址[:3]
number=fake.phone_number()
id_card=fake.ssn()
出生日期=身份证[6:14]
email=fake.email()
info _ list=[姓名、地址、省份、号码、身份证、出生日期、电子邮件]
person_info=dict(zip(key_list，info_list))
返回人员信息
Df=pd。DataFrame(列=[姓名，详细地址，省份，手机号码，身份证号码，出生日期，电子邮件地址])
对于范围(10000):内的I
person_info=[get_data()]
df1=pd。数据框架(人员信息)
df=pd.concat([df，df1])
Df.to_excel (analog data.xlsx ，index=无)
结果如下：
上述数据纯属模拟，如果雷同，请勿对号！
实战：模拟1w条数据写入Excel
这么好用的Python库应该是怎么使用呢?吗
？
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)
结果如下：
2. 生成详细地址
address = fake.address()
结果如下：
3. 生成所在省份
province = address[:3]
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()
结果如下：
5. 生成身份证号
id_card = fake.ssn()
结果如下：
6. 生成出生年月
birth_date = id_card[6:14]
结果如下：
7. 生成邮箱
email = fake.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。
1. address 地址
fake.country() # 国家
2. person 人物
fake.name() # 姓名
3. color 颜色
fake.hex_color() # 16进制表示的颜色
4. company 公司
fake.company() # 公司名
5. credit_card 银行信用卡
fake.credit_card_number(card_type=None) # 卡号
6. date_time 时间日期
fake.date_time(tzinfo=None) # 随机日期时间
7. file 文件
fake.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件类型和后缀名）
8. internet 互联网
fake.ipv4(network=False) # ipv4地址
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
11. phone_number 电话号码
fake.phone_number() # 手机号码
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()
以上就是Python中第三方库Faker的使用详解的详细内容，更多关于Python Faker库的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
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