Faker — генератор тестових даних

Одне із завдань при розробці програмного забезпечення це підготовка тестових даних. Важко якісно протестувати додаток, якщо базі даних порожньо. І якщо в базі даних 2-3 записи, то також не всі сценарії перевірити.

Не завжди є можливість тестувати реальних базах даних, т. до. виникають питання обробки персональної інформації та інших секретів. Тому записи у базі даних доводиться генерувати автоматично.

Бібліотека Faker якраз і вирішує завдання генерації псевдовипадкових тестових даних, що виглядають правдоподібно. Щоб не доводилось генерувати записи як test1, test2, test3, ..., test100.

Бібліотека Faker генерує:

• імена людей;
• адреси;
• імейли;
• номери телефонів;
• банківські рахунки та номери кредитних карток;
• назви організацій та юридичних осіб;
• дати та час;
• айпі-адреси та доменні імена;
• географічні координати;

і багато багато іншого. Повний список т.з. провайдерів.

Офіційна документація бібліотеки Faker: faker.readthedocs.io.

Встановлення бібліотеки:

pip install faker

Приклад імпорту бібліотеки та генерації десятка випадкових імен та прізвищ людей:

from faker import Faker

fake = Faker()

for _ in range(10):
    fake.name()

Результат:

Jaime Flores
Michelle Clark
David Grant
Tyler Willis
Chelsea Bailey
Richard Thomas
Gary Morris
Jonathan Klein MD
Terry Sanders
Tina Miller