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python小程序--->自动生成测试数据

1、测试工作中经常需要创建大量的测试数据,如果对于同一种测试数据每次都 需要手动一次次创建,难免有些烦燥,档次也有点Low了,有什么办法可以 摆脱这种现象呢?...2、今天的文章主要是向大家介绍使用python语言来编写小程序实现对身份证号码的自动生成,好了,废话不多说啦,简单粗暴,直接上代码: 方法一: def get_validate_checkout(id17...id_number 在方法二中的倒数第三行会调用方法一中已经定义好的方法:get_validate_checkout,get_validate_checkout方法主要是为了获得校验码的算法,方法二是真正生成身份证号码测试数据需要执行的小程序...执行该小程序需首先导入相应的模块,例如: import datetime import random 3、身份证号码的生成规则有:地址码、顺序码、性别码、校验码,满足以上4个条件即可生成我们需要使用的身份证号码测试数据...,再也不用百度去搜索啦,执行一次就生成一个自己想要的测试数据

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Oracle生成随机测试数据

Oracle 背景 其实生成测试数据这种单子经常做,做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址,之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。...通过存储过程,一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址,已经非常接近真实数据了。...条件有随机数会出现还没生成随机数就查完了,有执行顺序的问题。...一个是省份地区表LOCATION 一个是街道表STREET 虽然数据量不大但是生成随机地址是完全足够了 也有1700*400= 68W种组合了 随机生成姓名 DECLARE NAME1...u',' U':只使用大写字母 'l',' I':只使用小写字母 'a',' A':只包含字母字符(大小写混合) 'x',' X':任何字母-数字字符(上) 'p',' P':任何可打印字符 测试数据

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基于Python生成中文测试数据

在测试中,我们经常需要批量的生成各种测试数据,尤其是需要生成大量的中文测试数据,例如姓名,地址等等。...下面我们先看一个直接写Python代码生成中文的实例 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "苦叶子" """ 生成中文实例 """ import random...基于unicode码方式生成的汉字,因为总计约有2万多个汉字,因此在随机生成时,会很容易生成生僻字 2....基于gbk2312码生成的汉字,大概有6千个常用的汉字,所以生成的汉字,我们大多都认识 所以根据这两点,你大体可以知道在自己去原生构造汉字生成功能时,应该怎么去使用了。...看了上面简单的实例,是不是觉得生成汉字比较容易呢? 那如何生成中文名字呢? 你要不要自己试试?

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CYaRon — OI 测试数据生成利器

CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库,内置多种数据结构,例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等,可以帮助生成有一定强度的测试数据。...test_data = IO(file_prefix = "Example", data_id = i) # 生成 Example[1|2|3].in/out 三组测试数据 """ 如果不使用参数...("D:\\std_binary.exe") # 标程编译后的可执行文件,需要保证正确,不需要 freopen 等,CYaRon 自动给该程序输入并获得输出作为 .out # 这里填写输出数据生成程序的主体...,若使用 test_data.output_gen,则不需要编写 模板使用示例 以洛谷 P1339 为例生成一组测试数据。...= Graph.graph(n, m, weight_limit=5) # 生成一个n点,m边的随机图,边权限制为5 test_data.input_writeln(graph) # 自动写入到输入文件里

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推荐几款常用测试数据自动生成工具(适用自动化测试、性能测试)

一、前言 在软件测试中,测试数据是测试用例的基础,对测试结果的准确性和全面性有着至关重要的影响。因此,在进行软件测试时,需要生成测试数据以满足测试场景和要求。...本文将介绍如何利用测试数据生成工具来快速生成大量的测试数据。 二、测试数据生成工具 今天给大家介绍四款常用的数据生成工具:Faker、Mockaroo、DataFactory、Jenerators。...选择要生成的数据、生成的条数后比如1000条,点击生成,可立即一键秒生成测试数据。...String name = nameGenerator.generate(); 总之,Faker、Mockaroo、DataFactory、Katalon Studio和Jenerators都是用于生成随机数据或进行测试自动化的工具或库...在实际项目中,测试人员需要根据具体的测试类型来决定测试数据生成方式,并在测试过程中不断优化和改进测试数据的设计和生成,提升测试结果的准确性。 如果觉得有用,就请关注、点赞、在看、分享到朋友圈吧。

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Pyhton随机生成测试数据模块faker

1.什么是Faker Faker是一个Python包,开源的GITHUB项目,主要用来创建伪数据,使用Faker包,无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,只需要调用Faker提供的方法,即可完成数据的生成...带有随机事件 numerify():生成三位随机数 random_digit():生成0~9随机数 random_digit_not_null():生成1~9的随机数 random_element...paragraphs():随机生成多个段落,通过参数nb来控制段落数,返回数组 sentence():随机生成一句话 sentences():随机生成多句话,与段落类似 text():随机生成一篇文章...():随机生成两位语言编码 locale():随机生成语言/国际 信息 md5():随机生成MD5 null_boolean():NULL/True/False password():随机生成密码...phonenumber_prefix():随机生成手机号段 profile():随机生成档案信息 simple_profile():随机生成简单档案信息 ssn():生成身份证号 chrome

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Python Faker随机生成测试数据(干货)

前言 Faker是一个Python软件包,可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库,创建美观的XML文档,填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据,Faker都是您的理想之选。...执行下面代码生成txt、excel、mongodb、mysql数据 """ * Create by dell on 2020/6/11 * Author :wencheng * 微信公众 :自动化测试...Create_Data() data.deal_excel() data.deal_txt() data.deal_mongodb() data.deal_mysql() 生成...100条数据写入txt 生成100条数据写入excel 生成100条数据写入mongodb数据库 生成100条数据写入mysql数据库 就这么简单的几十行代码,可以随机生成我们需要的测试数据。...更多文章关注小编公众号:自动化测试 To share

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Python Faker随机生成测试数据(干货)

前言 Faker是一个Python软件包,可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库,创建美观的XML文档,填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据,Faker都是您的理想之选。...执行下面代码生成txt、excel、mongodb、mysql数据 """ * Create by dell on 2020/6/11 * Author :wencheng * 微信公众 :自动化测试...Create_Data(object): def __init__(self): # 选择中文 fake = Faker('zh_CN') # 生成数据改变循环体来控制数据量...Create_Data() data.deal_excel() data.deal_txt() data.deal_mongodb() data.deal_mysql() 生成...生成100条数据写入excel ? 生成100条数据写入mongodb数据库 ? 生成100条数据写入mysql数据库 ? 就这么简单的几十行代码,可以随机生成我们需要的测试数据

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【测试】 Java如何优雅的生成测试数据

【测试】 Java如何优雅的生成测试数据 前言 在日常的测试中,我们经常需要提前准备一大堆测试数据,用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。...但是对于一个比较复杂的类,或者参数的格式有特殊要求的时候,Random 就不适用了,这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。...但是与此同时,大家也发现了,虽然我们可以的的确确的生成了一个 Person 类,也给它的每个属性都填充了值,但是生成的数据只是根据类型简单生成的,比如 age 字段被填充的是 5863。...;   xx.yyyy; 步骤: 创建 faker 对象 通过 faker 对象获得要生成的实体对象 调用实体对象获得对于生成的部分 这里的实体对象,对应上面的 name,也就说我们要生成姓名相关的数据...,也可以自己给定配置与规则去生成,缺点,上文也说了,生成的数据没有太多实际意义,简单数据还好,如果像姓名、地址等有现实意义的数据,就不太合适了。

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二维机器学习测试数据生成

讲的是线性回归和逻辑回归的内容 当然就难免写点代码来进行实验,总喜欢自己做一些数据而不只是写一个原函数再加上噪声 毕竟自己点点点出来然后得到学习的直线比较有feel,所有就需要这样一个东西: 一个坐标系上点点点出一些点,然后自动生成点的数据放在程序里来跑...点生成数据按钮在下面的文本框里得到数据,可以选择是否在每个样例前添加一个常数1(具体啥用知道的都知道) 可以选择regression(X内容是x的坐标,y的内容是点的y轴的坐标值) 或者logistic...模式(X的内容是点的完整坐标,y的内容是点的标号) 默认是regression模式的 生成的数据可以直接放在python里面跑,比如: ?...生成的数据放在python里的fit出来的结果就是:(下面的横轴坐标不均匀,所以看起来有点变形,其实没有) ? ?...而上图生成的logistic样例就是下面这样,这样就不用苦逼地自己去编数据了,点点几下东西就出来了^_^ [python] view plaincopy X=[ [1,1.7611110925674438,3.6876739501953124

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