使用Python随机生成数据的方法

 更新时间:2023年10月30日 09:51:11   作者:大彤小忆  
这篇文章主要介绍了使用Python随机生成数据的方法,在日常开发中竟然会遇到需要测试大量数据的地方,那么随机生成数据就可以有效的加快我们的效率,通过Python_Faker生成测试数据需要安装Faker包,需要的朋友可以参考下

通过Python_Faker生成测试数据

通过Python_Faker生成测试数据需要安装Faker包,使用pip安装pip install Faker

随机生成5个人的个人信息(包括用户名、年龄、性别、地址、工作、婚姻状态)并保存为.csv文件,代码如下所示。

from faker import Faker
import pandas as pd
from collections import OrderedDict

fake = Faker(locale='zh_CN')
sex_dict = OrderedDict([('男', 0.52), ('女', 0.48)])
married_dict = OrderedDict([('未婚', 0.4), ('已婚', 0.5), ('离异', 0.1), ])
work_dict = OrderedDict([('白领', 0.45), ('教师', 0.1), ('工人', 0.2), ('公务员', 0.1), ('销售', 0.15)])
user_name = []
age = []
address = []
sex = []
work = []
married = []
# 生成人数
num = 5
# 生成name age address
for i in range(num):
    user_name.append(fake.user_name())
    age.append(fake.random_int(min=16, max=45))
    address.append(fake.province())
    sex.append(fake.random_element(sex_dict))
    work.append(fake.random_element(work_dict))
    married.append(fake.random_element(married_dict))
data = {'用户名': user_name, '年龄': age, '性别': sex, '地址': address, '工作': work, '婚姻状态': married}
print(data)

users = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(users)

users.to_csv("test_data.csv", index=True)

运行后得到的test_data.csv文件中的内容如下所示。

在这里插入图片描述

具体还可以生成很多其他信息,有地址相关、汽车相关、银行相关、条形码相关、颜色相关、公司相关、信用卡相关、货币相关、时间相关、文件相关、坐标相关、网络相关、图书相关、职位相关、文本相关、编码相关、人物相关、电话相关、档案相关、身份证相关、用户代理相关等种类信息。

通过Python基础语法生成一些随机数

利用26个字母和10个数字随机生成5个八位密码

import random

list1 = []
for i in range(97, 123):
    list1.append(chr(i))  # 得到字母字符并放入列表
for i in range(48, 58):
    list1.append(chr(i))  # 得到数字字符并放入列表

for i in range(5):
    str1 = ''.join(random.choices(list1, k=8))  # 随机生成8位密码的列表,并将其转换成字符串的形式
    print(f'第{i + 1}个密码是{str1}')

第1个密码是90xenegh

第2个密码是kshnh0md

第3个密码是3yw38d00

第4个密码是78resjpv

第5个密码是5lf9f76z

生成5个2位小数点的随机数

import random

for i in range(5):
    a = random.uniform(1, 100)  # 生成的随机数范围
    print(round(a, 2))

37.14
10.74
32.11
53.16
84.58

生成5个随机整数数

import random

for i in range(5):
    a = random.randint(1, 100)
    print(a)

32 17 98 22 18

到此这篇关于使用Python随机生成数据的方法的文章就介绍到这了,更多相关Python随机生成数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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