前言

明天用 Python 给大家造“假”数据，间接开整~

开发工具

Python 版本：3.6.4
相干模块：Faker

Faker 扩大库

这时，Python 扩大库 Faker 来了，带着它那各种各样的数据来了。

先装置 faker

pip install Faker

创立 faker 对象

from faker import Faker
fake = Faker()

随机生成一个名字

fake.name()  # 'Nancy Horton'

上边生成的名字是英文的，如果想要个中文名字，在创立 Faker 对象的时候，指定语言“中文”就能够。

fake = Faker("zh_CN")

一些罕用的语言包含以下等等：

• 简体中文：zh_CN
• 繁体中文：zh_TW
• 美国英文：en_US
• 英国英文：en_GB
• 德文：de_DE
• 日文：ja_JP
• 韩文：ko_KR
• 法文：fr_FR

都有什么样的数据

faker 提供了一些 Standard Providers，列出了一些较为较为罕用的数据。

• address
• company
• date_time
• job
• person
• phone_number
• profile
• python
• user_agent

比方生成“地址”信息

In [1]: fake.address()
Out[1]: '北京市大冶市海陵赵路 x 座 941837'

这里给出的是一整条“地址”的信息，你也能够通过 building_number()、city()、street_address() 等获取单个信息

这些字段其实记不住也没什么，须要用哪个的时候查阅官网文档就行。

文档链接

https://faker.readthedocs.io/…

再比方生成“职位”信息

In [2]: fake.job()
Out[2]: '教育 /Python 工程师'

生成 python 的数据类型

# 生成一个字典
In [3]: fake.pydict()
Out[3]:
{'生产': 'OlmMWPfQMJYxeiJtZSFC',
 '有些': 'jUYzbWgDEqvzjiAsubSX',
 '资源': 7670,
 '利用': 804210265906561.0,
 '国内': 9113,
 '电影': 'https://yangtang.cn/homepage.jsp',
 '方面': 'RGfbqIgxqTbnjkGDpoVO',
 '为什': 1947,
 '地址': 7021,
 '时候': 'oxia@hotmail.com'}

生成 user_agent

In [4]: fake.chrome()
Out[4]: 'Mozilla/5.0 (iPad; CPU iPad OS 4_2_1 like Mac OS X) AppleWebKit/531.2 (KHTML, like Gecko) CriOS/55.0.807.0 Mobile/62B715 Safari/531.2'

生成个人信息

In [5]: fake.profile()
Out[5]:
{'job': '代码管理员',
 'company': '文亭传媒有限公司',
 'ssn': '370302198922223749',
 'residence': '广东省深圳市沈北新王路 k 座 203394',
 'current_location': (Decimal('32.942244'), Decimal('95.029663')),
 'blood_group': 'O-',
 'website': ['https://www.minyan.cn/'],
 'username': 'yangwen',
 'name': '蒋璐',
 'sex': 'M',
 'address': '宁夏回族自治区宁德县丰都长沙街 b 座 685258',
 'mail': 'oliao@yahoo.com',
 'birthdate': datetime.date(1971, 2, 13)}

如果想生成多条个人信息，能够利用 for 循环，把每个字典在增加到列表里，导出一个 DataFrame

文章到这里就完结了，感激你的观看，Python 数据分析系列，下篇文章分享 Python 爬取鲁迅学生《经典语录》

为了感激读者们，我想把我最近珍藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，心愿能帮到你们。

干货次要有：

① 2000 多本 Python 电子书（支流和经典的书籍应该都有了）

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