引言

在上一篇文章中，我们通过Python的内置模块random，初步实现了测试数据的批量生成，解决了“巧妇难为无米之炊”的窘境。
但是，直接通过random模块进行测试数据的生成，在字段类型的灵活性、便捷性上，还是不太够用。如果要追求生成更加灵活、丰富的测试数据，更加便捷地生成测试数据。可以尝试本文介绍的已经被广泛使用的三方模块Faker。

准备工作

由于Faker是一个三方模块，所以我们在正式使用之前，需要先通过pip进行安装。关于pip最常用的几个命令，在该系列前面序号为1的文章中已经有所提到，不熟悉的，可以翻看一下。

安装Faker

pip3 install faker

注意：根据环境不同，可能是pip。

文档、源码及基本使用

关于Faker模块的源码及基本使用，可以参考：
https://github.com/joke2k/faker

Faker模块的使用

基本用法

Faker模块的基础使用可以按照这几步进行：

• 模块导入
• 创建并初始化Faker的生成器，可以指定语言环境
• 根据业务需要，调用生成器对应的方法，获取测试数据
  示例代码如下：

from faker import Faker

# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker('zh_CN')
# 调用生成器的方法获取测试数据
print(fk.name())
print(fk.user_name())

Faker的构造方法__init__定义如下：

在进行面向对象编程中，自定义类时，都可以参考进行__init__()函数的定义。第一个参数一定是self，如果学习过其他编程语言，可以类比为this指针。没学过，就简单记一下就行，后续逐步加深理解。
除了self之外的形参，都可以理解为对应属性的初始值，这些形参都是带默认值的形参，所以我们构造Faker构造器时，一个参数不传也是可以的。

多语言环境

构造Faker生成器时，可以传入一个语言环境的列表：

from faker import Faker

# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker(['zh_CN', 'en_US', 'ja_JP'])
# 调用生成器的方法获取测试数据
for _ in range(10):
    print(fk.name())

输出结果：

山下 直子
Donna Odom
Matthew Harris
Denise Smith
李红霞
鈴木 美加子
Angela Young
张玉英
Manuel Silva
藤井 さゆり

代码中出现了 _ 占位符，因为我们在循环内部，没有使用循环变量的场景，可以通过占位符 _来表示。这是Python提供的一种特殊语法，不习惯的，继续用for i in range(10)也是可以的。

生成唯一值

在实际调用Faker生成器的相关方法生成测试数据时，有时，发现生成的数据是重复的。如果需要生成唯一值，Faker提供了unique属性，来尽量保证生成不重复、唯一的测试数据。

from faker import Faker

# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker(['zh_CN', 'en_US', 'ja_JP'])
# 通过unique属性，调用生成器的方法获取测试数据，避免数据重复
for _ in range(10):
    print(fk.unique.name())

需要注意的是，Faker模块会记录当前已经生成的数据，从而尽量保证生成不重复的数据。如果生成器的方法本身的原因，无法避免保证数据唯一，Faker在重试一定次数后，会抛出UniquenessException异常，从而避免无限重试，以期望获得一个不可能的结果。比如：生成100条人员信息时，生成100个性别数据时，就不可能做到数据的唯一性。
通过unique属性进行测试数据生成时，由于要保存比较当前已经生成过的数据，同时进行多次重试，所以生成大量数据的时候，性能也会受到影响。所以，具体看是业务场景需要吧。

自定义数据Provider

虽然Faker模块提供了很多用于生成测试数据的方法，但是，有时候我们还是有一些自定义的测试数据生成规则的需要。这时候，我们可以用random模块来实现自定义的特定需求。当然，Faker模块也提供了我们进行自定义测试数据Provider类的方法，从而扩展Faker模块的测试数据生成的功能。
如果暂时不熟悉面向对象的相关语法，以下代码实例，可以跳过，通常使用random模块依然能够满足需求。
方法1：通过继承BaseProvider来实现自定义测试数据的生成：

import random
from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider


# 自定义Provider，用于随机生成性别，男、女、未知，三个取值出现的概率比是100:100:1
class GenderProvider(BaseProvider):
    def gender(self):
        return random.sample(['男', '女', '未知'], counts=[100, 100, 1], k=1)[0]


# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker('zh_CN')
fk.add_provider(GenderProvider)
print(fk.name())
print(fk.gender())

代码中，本质上还是通过上一篇文章中提到的random.sample()取样方法来实现我们需要的测试数据生成的逻辑。
方法2：通过定义DynamicProvider对象

import random
from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider, DynamicProvider


# 方法1：自定义Provider，用于随机生成性别，男、女、未知，三个取值出现的概率比是100:100:1
class GenderProvider(BaseProvider):
    def gender(self):
        return random.sample(['男', '女', '未知'], counts=[100, 100, 1], k=1)[0]


# 方法2：通过DynamicProvider对象，实现自定义生成器扩展功能，但是，没有方法1更加灵活，比如不能控制不同取值的概率
gender_provider = DynamicProvider(provider_name='gender2', elements=['男', '女', '未知'])

# 指定语言环境为中文环境，创建Faker生成器
fk = Faker('zh_CN')
fk.add_provider(GenderProvider)
fk.add_provider(gender_provider)
print(fk.name())
print(fk.gender())
# 多试几次，很容易出现'未知'的取值
print(fk.gender2())

综合实例：基于业务规则批量生成数据

生成一批有几条简单规则的测试数据：

import random
from datetime import date
from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider


# 测试数据生成需求：
#   生成1000条会员信息，包含id、姓名、性别、生日、注册日期，需要满足如下规则：
#   1、姓名尽量不要重名；
#   2、性别有三种取值：男、女、未知，出现的概率比为：100:100:1；
#   3、生日要在1980-2024之间；
#   4、注册日期必须要在生日之后


class GenderProvider(BaseProvider):
    def gender(self):
        return random.sample(['男', '女', '未知'], counts=[100, 100, 1], k=1)[0]


fk = Faker('zh_CN')
fk.add_provider(GenderProvider)
for i in range(1000):
    user_id = i + 1
    name = fk.unique.name()
    gender = fk.gender()
    birthday = fk.date_between(date(1980, 1, 1), date(2024, 6, 25))
    reg_date = fk.date_between(birthday, date(2024, 6, 25))
    print(f"{user_id},{name},{gender},{birthday},{reg_date}")

输出结果：

1,陈军,女,2014-06-26,2019-12-08
2,牟志强,女,2011-11-03,2019-08-19
3,许彬,男,2007-03-02,2008-06-15
4,罗金凤,男,2021-01-27,2024-03-04
5,王淑兰,女,2009-11-24,2021-11-09
6,游云,女,2011-02-17,2012-08-29
7,李云,男,1997-11-24,2023-01-31
8,张琳,男,1989-05-06,2015-05-07
9,李涛,女,2020-09-21,2024-03-23

注意，此时我们只是把测试数据打印输出了，通常情况下，我们应该把数据保存到文件中，或者写入到数据库中，以便于后续的使用。由于我们暂时没有介绍到文件IO或者数据库的操作，可以有个偷懒的写法，通过open()打开一个文件，具体的参数，后续会提到，然后对print语句补充传参：

import random
from datetime import date
from faker import Faker
from faker.providers import BaseProvider


# 测试数据生成需求：
#   生成1000条会员信息，包含id、姓名、性别、生日、注册日期，需要满足如下规则：
#   1、姓名尽量不要重名；
#   2、性别有三种取值：男、女、未知，出现的概率比为：100:100:1；
#   3、生日要在1980-2024之间；
#   4、注册日期必须要在生日之后


class GenderProvider(BaseProvider):
    def gender(self):
        return random.sample(['男', '女', '未知'], counts=[100, 100, 1], k=1)[0]


fk = Faker('zh_CN')
fk.add_provider(GenderProvider)
data_file = open('test_data.csv', 'w')
for i in range(1000):
    user_id = i + 1
    name = fk.unique.name()
    gender = fk.gender()
    birthday = fk.date_between(date(1980, 1, 1), date(2024, 6, 25))
    reg_date = fk.date_between(birthday, date(2024, 6, 25))
    print(f"{user_id},{name},{gender},{birthday},{reg_date}", file=data_file, flush=True)

这里，只需要注意两行代码的变化：
1、以写的方式打开一个名为test_data.csv的文件，如果文件不存在会自动创建，文件打开时有内容会被清空

# 第一个参数为文件名，文件不存在会自动创建
# 第二个参数w，表示打开这个文件，接下来是要进行写入，文件在打开时如果有内容，则会被清空，如果需要追加内容到文件，可以使用'a'
data_file = open('test_data.csv', 'w')

2、print()函数的扩展用法：
print()函数除了把内容输出到屏幕上之外，还可以通过file命名形参指定别的输出目的地输出流，参数说明如下：

• file：表示内容输出的目的地，默认值为sys.out表示标准输出，就是输出到显示器显示出来
• flush：表示是否立即将内容刷出到指定目的地，默认值为False，会缓存，不立即刷出

# file指定内容输出的目的地，flush表示是否写一行就刷新到磁盘上，默认为False，True的话，每一行写入，都能立马在文件中看到
print(f"{user_id},{name},{gender},{birthday},{reg_date}", file=data_file, flush=True)

更多参数，可以查看print()函数的定义：

关于print中的sep参数、end参数的作用，可以阅读print()定义，并自己试着编写代码验证，这里就不展开了。