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本篇內容介紹了“pydbgen是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
pydbgen
是一個輕量的純 Python 庫,它可以用于生成隨機但有意義的數據記錄(包括姓名、地址、信用卡號、日期、時間、公司名稱、職位、車牌號等等),存放在 Pandas Dataframe 對象中,并保存到 SQLite 數據庫或 Excel 文件。
目前 1.0.5 版本的 pydbgen 托管在 PyPI(Python 包索引存儲庫)上,并且對 Faker 有依賴關系。安裝 pydbgen 只需要執行命令:
pip install pydbgen
已經在 Python 3.6 環境下測試安裝成功,但在 Python 2 環境下無法正常安裝。
在使用 pydbgen
之前,首先要初始化 pydb
對象。
import pydbgenfrom pydbgen import pydbgenmyDB=pydbgen.pydb()
隨后就可以調用 pydb
對象公開的各種內部函數了。可以按照下面的例子,輸出隨機的美國城市和車牌號碼:
myDB.city_real()>> 'Otterville'for _ in range(10): print(myDB.license_plate())>> 8NVX937 6YZH485 XBY-564 SCG-2185 XMR-158 6OZZ231 CJN-850 SBL-4272 TPY-658 SZL-0934
另外,如果你輸入的是 city()
而不是 city_real()
,返回的將會是虛構的城市名。
print(myDB.gen_data_series(num=8,data_type='city'))>>New MichelleRobinboroughLeeburyKaylatownHamiltonfortLake ChristopherHannahstadWest Adamborough
你可以指定生成數據的數量和種類,但需要注意的是,返回結果均為字符串或文本類型。
testdf=myDB.gen_dataframe(5,['name','city','phone','date'])testdf
最終產生的 Dataframe 類似下圖所示。
你也可以指定生成數據的數量和種類,而返回結果是數據庫中的文本或者變長字符串類型。在生成過程中,你可以指定對應的數據庫文件名和表名。
myDB.gen_table(db_file='Testdb.DB',table_name='People', fields=['name','city','street_address','email'])
上面的例子種生成了一個能被 MySQL 和 SQLite 支持的 .db
文件。下圖則顯示了這個文件中的數據表在 SQLite 可視化客戶端中打開的畫面。
和上面的其它示例類似,下面的代碼可以生成一個具有隨機數據的 Excel 文件。值得一提的是,通過將 phone_simple
參數設為 False
,可以生成較長較復雜的電話號碼。如果你想要提高自己在數據提取方面的能力,不妨嘗試一下這個功能。
myDB.gen_excel(num=20,fields=['name','phone','time','country'],phone_simple=False,filename='TestExcel.xlsx')
最終的結果類似下圖所示:
pydbgen
內置了一個 realistic_email
方法,它基于種子來生成隨機的電子郵箱地址。如果你不想在網絡上使用真實的電子郵箱地址時,這個功能可以派上用場。
for _ in range(10): print(myDB.realistic_email('Tirtha Sarkar'))>>Tirtha_Sarkar@gmail.comSarkar.Tirtha@outlook.comTirtha_S48@verizon.comTirtha_Sarkar62@yahoo.comTirtha.S46@yandex.comTirtha.S@att.comSarkar.Tirtha60@gmail.comTirthaSarkar@zoho.comSarkar.Tirtha@protonmail.comTirtha.S@comcast.net
“pydbgen是什么”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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