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。本文参考文章 faker官方文档
实际上，faker库的设计目的是将provider对象分离为faker对象的“插件”。FAKER可以添加一个又一个Provider对象。provider对象为faker对象提供了生成特定数据的核心实现。Faker就相当于是一个生成器。它的生成功能依赖于什么？Provider为faker提供生成特定数据的能力。
Faker 数据伪造模块 #1 环境 python3.6 Faker==2.0.3 #2 需求分析 在测试的时候,需要往数据库添加大量的假数据 #3 开始 from faker import Faker fake = Faker(locale='zh_CN') # 生成一个Faker对象(中文),默认不传参数时为英文 语言包: ar_EG - Arabic (Egypt) ar_PS - Arabic (Palestine) ar_SA - Arabic (Saudi Arabia) bg_B
在软件需求、开发、测试过程中，有时候需要使用一些测试数据，针对这种情况，我们一般要么使用已有的系统数据，要么需要手动制造一些数据。由于现在的业务系统数据多种多样，千变万化。在手动制造数据的过程中，可能需要花费大量精力和工作量，此项工作既繁复又容易出错，比如要构造一批用户三要素(姓名、手机号、身份证)、构造一批银行卡数据、或构造一批地址通讯录等。
在软件需求、开发、测试过程中，有时候需要使用一些测试数据，对这种情况，我们一般要么使用已有的系统数据，要么需要手动制造一些数据。
这样批量插入数据库的测试数据就有了，插入了500条，这里截图一部分，通过faker模块产生的数据都是随机生成不同的数据，这样看起来是不是没用那么fake呢？
开发或者测试过程中，我们常常需要构造数据进行功能验证，但手动创建数据比较费时，并且数据不够规范。而Python提供了一个超级好用的伪造数据的开源库--Faker。
本文实例讲述了Python 随机生成测试数据的模块：faker基本使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在测试的过程中，我们经常需要造一些测试数据，比如姓名，手机号，身份证，地址，以及公司信息等测试数据。 就拿姓名来说，我们平常想到的姓名就是张三，李四，王五这些简单的名字。 如果领导让我们想一百个姓名，还不能重复，估计得抓掉不少头发了，给自己娃取个名字都得想好几天呢，更别说 100个 了。 为了让小伙伴门的头发更加茂密，给大家介绍一个造测试数据的利器 Faker 库，可以帮我们随机生成伪数据。
我们在测试过程中，会使用一些测试数据，测试数据有时候来自数据库里的脱敏数据，有时候需要自己造。自己造一些简单的文本还好，一些复杂的，比如身份证号，信用卡号，街道地址可就麻烦了。
【导读】：开发项目的时，为了测试常需要造假数据，经常要尽量的模拟真实环境，通常要费大量手工而且造出来的数据，而且通常手工造出来的看起来也很别扭，费时又费事，有没有更好的办法？有，这里给大家介绍一个“专业造数“库Faker，满足你对模拟数据的所有需求。
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。
姓名、所在省份、详细地址、手机号、身份证号、出生年月、邮箱、人物、颜色、公司、银行信用卡、时间日期、文件、乱数假文、用户代理、社会安全码等。
Python分配了一个 PyInt 大小的内存 pos1 用来储存对象 500 ，然后，Python在命名空间中让变量 x 指向了这一块内存，注意，整数是不可变类型，所以这块内存的内容是不可变的。
关于pyecharts和flask结合的案例不多，查阅了数十篇文章，尝试了若干遍，感觉还是不理想，最大的问题在于对echarts的理解上，对我而言，又需要向上推到ajax，jquery，bootstrap，html，css，javascript等等，有点超出了我的技能范围，所以最大程度的做到能用就够了，复用和进一步优化看起来还是遥遥无期。
众所周知，Python语法简洁，功能强大，通过简单的代码就能实现许多实用的功能，上到人工智能，下到少儿编程，很大原因得益于它有强大的标准库以及非常丰富的第三方库，有很多现成的轮子可以用。
我们在开发中常常需要利用一些假数据来做测试,这种时候就可以使用 Faker 来伪造数据从而用来测试.
之前小编带领大家认识了 PyEcharts 的柱状图和三D柱状图，大家也有了一些初步的认识，今天再给大家介绍一位新朋友——折线图。
前菜 在我们使用Python的过程, 很多时候会用到+运算, 例如: a = 1 + 2 print a # 输出 3 不光在加法中使用, 在字符串的拼接也同样发挥这重要的作用, 例如: a =
本文介绍在tensorflow库中，用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法。
Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id（身份标识）、type（数据类型）和value（值）
今天继续回归卷积神经网络的入门教程，主要是介绍全连接网络的训练过程，通俗的讲就是我们入门教程（1）里面讲的是全连接网络长什么样，神经元之间的关系是什么样的，里面的参数代表什么意思，这些都是说了的，对吧！然后全连接网络的训练就是怎么计算参数的值是多少，比如说我们有一直线方程y=kx + b，里面的k和b就是两个未知的参数，然后计算这两个参数就是通过两个点的坐标，利用二元一次方程组来计算。这个计算的过程，在NN里面叫做训练！也就是说网络（也可以理解为模型或者方程）建好了以后是不知道里面的参数值是多少的，需要根据
小勤：前面关于《PQ-综合实战：数据都堆在一列里，怎么办？》的文章里，每组里的项数是一样的，但像这个，如果每组的项数不一样怎么办？
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse) 本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5
LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版）
JsCode只是一段字符串，包含着JS代码，在知乎的这篇文章中介绍了如何使用JsCode，使用小结：
在上一篇文章《Pytest fixture及conftest详解》中，我们介绍了fixture的一些关键特性、用法、作用域、参数等，本篇文章将结合fixture及conftest实现一键动态切换自动化测试环境。在开始前，我们可以先思考几个问题：动态切换测试环境的目的是什么（能够解决什么问题）？该如何实现（实现方案）？具体步骤是什么（实现过程）？
CPython 中基本的数据结构是 Object，所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问，CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。
在扯函数的运行机制之前，先看看python虚拟机的运行。 py文件会先编译成pyc文件，生成字节码(ceval.c)，再执行。 名字空间的概念：类，函数，module都有自己独有的名字空间，python在查找变量值时，会查找的是名字空间里的变量值。 在动态语言里，名字是能够找到其对应东西的唯一途径。 在python里，赋值语句的概念是创建一个对象obj，将这个对象赋值给一个名字，是不是很熟悉。 对的，这也就是为啥python会单独对字符串的dict对象做优化了。 一个对象的名字空间中的所有名字都称为对象的属
本文主要给大家介绍了关于Laravel本地化模块的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
第三天机器学习啦！今天我们主要来一个比较“朴素”的算法，朴素贝叶斯（Naive Bayes），至于它为什么朴素我们待会儿再讲吧！
小勤：合并查询里的联接种类怎么这么多啊！左外部、右外部、完全外部、内部、左反、右反6种！分别都是什么意思？
昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表 新图表库 敲可爱的画风”，还有仓库链接：
我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于 Echarts 开发的。
大海：既然这样的话，那用Power Pivot吧。直接在Power Pivot里实现这种特殊的计算。
python 的装饰器可能是很多初学者难以搞懂的知识点之一，其实以前我也有讲解这方面的知识，不过那是在 pandas 专栏里面。
接口测试需要依赖大量的测试数据，因此测试用例数据构造是个老生常谈的话题。通常我们在非自动化测试过程都是随机想一条数据，而自动化测试测试则不行，因为自动化测试对测试数据有一定的约束，例如某些字段不能写死，某些整型字段不能重复等，所以我们在利用接口测试工具（jmeter、postman）写自动化测试用例过程，往往会自己开发随机数、字符串生成的工具。而在自研的接口测试框架中，我们则可以使用数据Fake工具。
还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。
專 欄 ❈ 松直，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.zhihu.com/people/songzhili?utm_source=qq&utm_medium=socia
Golang是静态语言，性能很好，当它不那么灵活，不好在运行时动态运行代码。Python是动态语言，非常灵活，但是性能很差。古人云：“鱼和熊掌不能兼得”。但是如今有了Go-Python，鱼和熊掌也可以兼得。
上期分享了一个Python编写的小工具——「Python实现XMind测试用例快速转Excel用例」
从Python.org中下载源代码压缩包并解压，我下载的是Python2.7.12，解压后：
在开发和测试工作中，mock 数据非常实用。mock 数据是指在开发和测试环境中，使用虚拟数据代替真实数据。mock 数据能避免因后端接口未完成或数据异常等原因导致的开发和测试工作无法进行。
作为一个看了多年篮球的 NBA球迷，一直在想用 python 和篮球一起来写点什么
本文主要介绍了TensorFlow中优化算法和实现的一般步骤，包括梯度下降、动量优化、Adam优化器等。同时，还介绍了一个基于TensorFlow的简单模型训练示例，包括数据读取、模型定义和训练过程。
深度学习中，网络的优化是训练过程中很重要的一部分，现在有很多的优化策略，而他们的核心的内容都是梯度下降。 理论的部分大家可以参考： 理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用，其中介绍了批量梯度下降，随机梯度下降与小批量梯度下降的基本概念。 An overview of gradient descent optimization algorithms，其中介绍了各种改进的优化方法，包括动量法，adagrad等等
相信每一个用过Python函数的童鞋, 肯定会用过return语句, return顾名思义, 就是用来返回值给调用者, 例如:
官方文档：https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html
之前写了一篇Laravel提高DB查询效率的文章，转发到群里后竟然有人质疑我说“Laravel是他好几年前用的框架，没想到现在还有人在用。”
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