Faker — генератор тестовых данных

Одна из задач при разработке программного обеспечения — это подготовка тестовых данных. Сложно качественно протестировать приложение, если в базе данных пусто. И если в базе данных 2-3 записи, то тоже не все сценарии проверить.

Не всегда есть возможность тестировать на реальных базах данных, т. к. возникают вопросы обработки персональной информации и других секретов. Поэтому записи в базе данных приходиться генерировать автоматически.

Библиотека Faker как раз и решает задачу генерации псевдослучайных тестовых данных, которые выглядят правдоподобно. Чтобы не приходилось генерировать записи вроде test1, test2, test3, ..., test100.

Библиотека Faker генерирует:

• имена людей;
• адреса;
• имейлы;
• номера телефонов;
• банковские счета и номера кредитных карт;
• названия организаций и юридических лиц;
• даты и время;
• айпи-адреса и доменные имена;
• географические координаты;

и многое-многое другое. См. полный список т. н. провайдеров.

Официальная документация библиотеки Faker: faker.readthedocs.io.

Установка библиотеки:

pip install faker

Пример импорта библиотеки и генерации десятка случайных имен и фамилий 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