文章仅做笔记，原文章链接：https://blog.csdn.net/A15517340610/article/details/105623103

文章目录

datafaker的使用
- 一、开源情况
- 二、工具产生背景
- 三、软件架构四、安装流程
- 四、安装流程
- - 安装对应数据库包
- 五、使用举例
- - 5.1 查看版本号，查看参数使用说明
  - 5.2 在mysql中创建学生表
  - 5.3 从本地文件meta.txt中读取元数据，以,,分隔符构造10条数据，打印在屏幕上
  - 构造规则优先级：
  - 5.4 写hive：产生1000条数据写入hive的test库，stu表中
  - 5.5 写文件：产生10条json格式数据写入到/home目录out.txt中
  - 5.6 从本地meta.txt参数数据，以1秒间隔输出到kafka的topic hello中
  - 5.7 写hbase
  - 5.8 写入ES
  - 5.9 数据写入oracle
- 六、命令行参数
- 七、数据构造规则
- - 1.数据库常用类型
  - 2.可变数据库类型
  - - **自增类型**
    - **enum类型**
    - **order_enum类型**
    - **op类型**
  - 3.自定义扩展类型
  - - address 地址
    - 数值类型
    - 公司
    - 信用卡、货币
    - 日期、时间
    - internet
    - 文本类型
    - 人物信息相关
    - 其他杂项
- 八、注意事项
- - 1.构造大批量数据
  - 2.写入Hbase报错Broken pipe
  - 3. 支持关系型数据库
  - 4. 每隔一定时间一条条写入数据
  - 5. 异常处理

datafaker的使用

一、开源情况

datafaker是一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+，欢迎下载使用。github地址为：

https://github.com/gangly/datafaker

文档同步更新在github

二、工具产生背景

在软件开发测试过程，经常需要测试数据。这些场景包括：

后端开发新建表后，需要构造数据库测试数据，生成接口数据提供给前端使用。
数据库性能测试生成大量测试数据，测试数据库性能
流数据测试针对kafka流数据，需要不断定时生成测试数据写入kafka

常用方法是人工手动造几条数据写入数据库，这种方法带来的弊端是

浪费工时针对表的不同数据类型的字段，需要构造不同数据
数据量小如果需要构造大量数据，手动造数据无能为力
不够准确比如需要构造邮箱（满足一定格式），电话号码（确定的数字位数），ip地址（固定格式），年龄（不能为负数，有大小范围）等。这些测试数据有一定的限制或规律，手工构造可能不能满足数据范围或一些格式要求而导致后端程序报错
多表关联手动造的数据量较小，在多个表中用主键不一定能关联上，或者关联出来没数据
动态随机写入比如针对流数据，需要随机每隔几秒钟写入kafka。或者动态随机插入mysql，手工操作相对麻烦，而且不好统计写入数据条数

datafaker是一个多数据源测试数据构造工具，可以模拟产生大部分常用数据类型，具有以下功能：

多种数据类型包括常见数据库字段类型（整型、浮点型、字符型）、自定义类型（IP地址，邮箱，身份证号码等）
模拟多表关联数据通过制定某些字段为枚举类型（从指定的数据列表里面随机选择），这样在数据量多的情况下能保证多表Join能关联上，查询到数据
支持批数据和流数据生成，可指定数据产生间隔时间
支持多种数据输出方式，包括屏幕打印、文件和远程数据源
支持多种数据源。目前支持关系型数据库、Hive、Kafka、Hbase、ES、File或屏幕打印。后面将扩展到Mongo，Kudu等数据源
可指定输出格式，目前支持text，json
生成自增主键

三、软件架构四、安装流程

datafaker是用python编写，支持python2.7，python3.4+。已经发布在pypi，https://pypi.org/search/?q=datafaker。

架构图完整的画出了工具的执行过程，从图可知工具经历了5个模块：

参数解析器。解析用户从终端命令行输入的命令。
元数据解析器。用户可以指定元数据来自本地文件或者远程数据库表。解析器获取到文件内容后按照规则将文本内容解析成表字段元数据和数据构造规则。
数据构造引擎。构造引擎根据元数据解析器产生的数据构造规则，模拟产生不同类型的数据。
数据路由。根据不同的数据输出类型，分成批量数据和流数据生成。流数据可指定产生频率。然后将数据转换成用户指定的格式输出到不同数据源中。
数据源适配器。适配不同数据源，将数据导入到数据源中。

四、安装流程

首先确保已经安装python和pip 有两种安装方法：

方法1.下载安装下载源码压缩包（去github下载），解压后，到datafaker目录里面执行：

python setup.py install

方法2.直接安装（此方法使用若有问题，请用方法1安装）

pip install datafaker

更新到最新版本： pip install datafaker --upgrade

卸载工具： pip uninstall datafaker

安装对应数据库包

对于不同的数据库需要用到不同的python包，若在执行过程中报包缺失问题。请pip安装对应包（有些版本要这样执行pip3 install mysqlclient）

数据库	python包	备注
mysql/tidb	mysql-python/mysqlclient	windows+python3请使用mysqlclient
oracle	cx-Oracle	同时需要下载orale相关库
postgresql/redshift	psycopg2	根据sqlachemy选择对应包
Hbase	happybase,thrift
es	elasticsearch
hive	pyhive
kafka	kafka-python

五、使用举例

$代表终端提示符

5.1 查看版本号，查看参数使用说明

$ datafaker --version
0.0.8$ datafaker --help
usage: datafaker [-h] [--meta [META]] [--interval INTERVAL] [--version][--outprint] [--outspliter OUTSPLITER] [--locale LOCALE][--outfile OUTFILE] [--format FORMAT][--withheader][dbtype] [connect] table [num]Generates SQLAlchemy model code from an existing database.positional arguments:dbtype                data source typeconnect               connect info to the databasetable                 table to processnum                   number of records to generateoptional arguments:-h, --help            show this help message and exit--meta [META]         meta file path--interval INTERVAL   meta file path--version             print the version number and exit--outprint            print fake date to screen--outspliter OUTSPLITERprint data, to split columns--locale LOCALE       which country language--format FORMAT       outprint and outfile format: json, text (default:text)

5.2 在mysql中创建学生表

create table stu (id int unsigned auto_increment primary key COMMENT '自增id',name varchar(20) not null comment '学生名字',school varchar(20) not null comment '学校名字',nickname varchar(20) not null comment '学生小名',age int not null comment '学生年龄',class_num int not null comment '班级人数',score decimal(4,2) not null comment '成绩',phone bigint not null comment '电话号码',email varchar(64) comment '家庭网络邮箱',ip varchar(32) comment 'IP地址',address text comment '家庭地址'
) engine=InnoDB default charset=utf8;

编写元数据meta.txt，这是个学生表描述。其中meta.txt文件内容为：

id||int||自增id[:inc(id,1)]
name||varchar(20)||学生名字
school||varchar(20)||学校名字[:enum(file://names.txt)]
nickname||varchar(20)||学生小名[:enum(鬼泣, 高小王子, 歌神, 逗比)]
age||int||学生年龄[:age]
class_num||int||班级人数[:int(10, 100)]
score||decimal(4,2)||成绩[:decimal(4,2,1)]
phone||bigint||电话号码[:phone_number]
email||varchar(64)||家庭网络邮箱[:email]
ip||varchar(32)||IP地址[:ipv4]
address||text||家庭地址[:address]

meta.txt文件中每行数据为元数据的一个字段描述，以||分割为三列，若以#开头，则忽略该行。

第一列：字段名
第二列：表字段类型
第三列：字段注释，其中包含构造规则标识

name不加标记则会随机产生20字符内的字符串，可以加上改为：学生名字[:name]

其中学校名字[:enum(file://names.txt)]表示从本地文件names.txt中读取枚举数据，表示学校名称只能从下面这5所学校中随机产生。names.txt内容如下：

清华中学
人和中心
广东中学
猪场
旧大院

后面将详细介绍构造规则说明

注意：meta.txt和names.txt需要放在同一个目录下，再运行datafaker命令如果没有enum类型从文件读取数据，则不需要names.txt文件

5.3 从本地文件meta.txt中读取元数据，以,分隔符构造10条数据，打印在屏幕上

$ datafaker rdb mysql+mysqldb://root:root@localhost:3600/test?charset=utf8 stu 10 --outprint --meta meta.txt --outspliter ,,1,,鲍红,,人和中心,,高小王子,,3,,81,,55.6,,13197453222,,mwei@gmail.com,,192.100.224.255,,江苏省西宁市梁平朱路I座 944204
2,,刘东,,清华中学,,高小王子,,3,,31,,52.4,,15206198472,,lili@kong.cn,,203.0.190.6,,内蒙古自治区嘉禾市兴山呼和浩特街E座 706421
3,,匡静,,人和中心,,歌神,,9,,84,,72.51,,18944398099,,zouchao@gmail.com,,203.1.53.166,,安徽省永安市沈河惠州街x座 345415
4,,王宇,,猪场,,逗比,,6,,89,,19.3,,18628114285,,na58@cai.net,,169.4.126.215,,山西省梧州县朝阳何路y座 846430
5,,陆桂芝,,猪场,,逗比,,8,,99,,92.22,,13304570255,,na55@ti.cn,,168.136.127.200,,江苏省英县徐汇尹街C座 908240
6,,顾阳,,猪场,,歌神,,9,,32,,43.14,,18025578420,,linping@pr.net,,174.50.222.39,,黑龍江省惠州县梁平大冶街Z座 611736
7,,杨洁,,人和中心,,鬼泣,,6,,35,,81.25,,13654306263,,minzhong@xiaxia.cn,,100.57.79.2,,湖北省琳市沙湾汪街V座 544660
8,,申璐,,人和中心,,鬼泣,,6,,14,,73.61,,13866020503,,changxiulan@chaoxia.cn,,198.248.254.56,,陕西省合山县东丽宁德街Q座 810017
9,,申强,,广东中学,,逗比,,7,,48,,90.65,,13915915013,,ysun@chao.cn,,169.210.122.39,,甘肃省冬梅县城北六安街Z座 619755
10,,李丹丹,,旧大院,,鬼泣,,3,,67,,87.63,,18899812516,,xiulanmo@qin.cn,,192.52.218.133,,湖南省宜都县萧山澳门街E座 791911
generated records : 10
printed records : 10
time used: 0.458 s
$ datafaker rdb mysql+mysqldb://root:root@localhost:3600/test?charset=utf8 stu 10  --meta meta.txt

则将直接写入mysql中

若要再次运行，需要修改meta.txt文件中为id[:inc(id,11)]起始值为11或更大值，不然数据库会报主键重复错误。

生成数据
编辑好元数据文件后,在命令行中执行命令:
datafaker rdb mysql+mysqldb://user:password@localhost:3306/crashcourse test 10 --meta test.txt

其中user和password是你的数据库的用户名密码.crashcourse是你的库名，根据自己的数据库名写,我这里是本地的数据库，所以地址是localhost，test是表名

可能遇到的问题：
①No module named ‘faker’，没有安装faker包，解决办法，pip install faker或pip3 install faker 安装faker包
②he ‘pywin32’ distribution was not found and is required by datafaker，没有安装’pywin32’ ，解决办法，安装’pywin32’ ，参考文档
③no module named ‘six’，没有安装’six’包，解决办法：安装’six’包参考文档

构造规则优先级：

解析器将优先选择第三列的带规则标记的字段注释进行解析，如果不带标记，则选择第二列的字段类型进行解析。

这种好处是：

1）对应已经创建的数据表，用户可以用desc tablename 或者show full columns from tablename，将表shema查询复制下来，对用字段类型构造数据不满足的情况下，在注释里面进行打标机进行特殊处理

2）对于新表，在create table创建表时直接在注释里面打上标记。这种情况不用指定元数据文件。

5.4 写hive：产生1000条数据写入hive的test库，stu表中

其中yarn为用户名，需要hive版本支持acid，不然请生成本地文件，然后上传到hdfs

datafaker hive hive://yarn@localhost:10000/test stu 1000 --meta data/hive_meta.txt

5.5 写文件：产生10条json格式数据写入到/home目录out.txt中

datafaker file /home out.txt 10 --meta meta.txt --format json

5.6 从本地meta.txt参数数据，以1秒间隔输出到kafka的topic hello中

$ datafaker kafka localhost:9092 hello 1 --meta meta.txt --outprint
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u5218\u91d1\u51e4", "ip": "192.20.103.235", "age": 9, "email": "chaokang@gang.cn", "phone": "13256316424", "score": 3.45, "address": "\u5e7f\u4e1c\u7701\u5b81\u5fb7\u5e02\u6d54\u9633\u5468\u8defu\u5ea7 990262", "class_num": 24, "nickname": "\u9017\u6bd4", "id": 1}
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u6768\u4e3d", "ip": "101.129.18.230", "age": 3, "email": "min60@hv.net", "phone": "18183286767", "score": 22.16, "address": "\u8fbd\u5b81\u7701\u592a\u539f\u5e02\u53cb\u597d\u6c55\u5c3e\u8defG\u5ea7 382777", "class_num": 30, "nickname": "\u6b4c\u795e", "id": 2}
{"school": "\u6e05\u534e\u4e2d\u5b66", "name": "\u8d75\u7ea2", "ip": "192.0.3.34", "age": 9, "email": "fxiao@gmail.com", "phone": "18002235094", "score": 48.32, "address": "\u5e7f\u897f\u58ee\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u65ed\u5e02\u6c88\u5317\u65b0\u6731\u8defc\u5ea7 684262", "class_num": 63, "nickname": "\u6b4c\u795e", "id": 3}
{"school": "\u6e05\u534e\u4e2d\u5b66", "name": "\u5f20\u7389\u6885", "ip": "198.20.50.222", "age": 3, "email": "xiulanlei@cw.net", "phone": "15518698519", "score": 85.96, "address": "\u5b81\u590f\u56de\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u6d69\u53bf\u767d\u4e91\u4e4c\u9c81\u6728\u9f50\u8857s\u5ea7 184967", "class_num": 18, "nickname": "\u9017\u6bd4", "id": 4}
{"school": "\u732a\u573a", "name": "\u674e\u6842\u5170", "ip": "192.52.195.184", "age": 8, "email": "fxiao@konggu.cn", "phone": "18051928254", "score": 97.87, "address": "\u9ed1\u9f8d\u6c5f\u7701\u54c8\u5c14\u6ee8\u53bf\u6c38\u5ddd\u6d2a\u8857E\u5ea7 335135", "class_num": 46, "nickname": "\u9ad8\u5c0f\u738b\u5b50", "id": 5}
{"school": "\u4eba\u548c\u4e2d\u5fc3", "name": "\u5434\u60f3", "ip": "192.42.234.178", "age": 3, "email": "uliang@yahoo.com", "phone": "14560810465", "score": 6.32, "address": "\u5b81\u590f\u56de\u65cf\u81ea\u6cbb\u533a\u516d\u76d8\u6c34\u5e02\u5357\u6eaa\u7f57\u8857M\u5ea7 852408", "class_num": 12, "nickname": "\u9b3c\u6ce3", "id": 6}
^Cgenerated records : 6
insert records : 6
time used: 6.285 s

5.7 写hbase

datafaker hbase localhost:9090 test-table 10 --meta data/hbase.txt

需要开启hbase thrift服务,不能为thrift2 例子中，创建一张表test-table, 列族为Cf 元数据文件hbase.txt内容为

rowkey||varchar(20)||sdflll
Cf:name||varchar(20)||学生名字
Cf:age||int||学生年龄[:age]

其中第一行必须为rowkey, 可带参数，rowkey(0,1,4)表示将rowkey值和后面第一列，第五列值用_连接

后面行为列族中的列名，可以创建多个列族

5.8 写入ES

datafaker es localhost:9200 example1/tp1 100 --auth elastic:elastic --meta meta.txt

其中localhost:9200为es的连接方式，多个host用逗号分隔。如host1:9200,host2:9200

example1/tp1为index和type，以/分隔

elastic:elastic为账号和密码，若没有，则可不带该参数

5.9 数据写入oracle

datafaker rdb oracle://root:root@127.0.0.1:1521/helowin stu 10 --meta meta.txt

sqlalchemy连接串必须为oracle:形式

六、命令行参数

datafaker参数包含4个必选参数和一些可选参数，如下表所示

参数名	含义	参数类型	是否必选	默认值	备注
dbtype	数据源类型	string	是	无	可选值为 rdb,mysql,hive, kafka, hbase, es, file
connect	数据源连接信息	string	是	无	关系型数据库和hive为 sqlachemy的连接串 kafka为broker连接串 file为文件路径 hbase为thrift host和端口
table	表名	string	是	无	将各种数据源操作单位都抽象为表，数据库中为表，kafka中为topic，file为文件名，hbase为表，es为索引和type，mongo为集合
num	数据条数	int	是	无	其中kafka必须为1
auth	账号密码	string	否	无	数据源的账号密码，以:分隔，例如 admin:12334
meta	元数据文件	string	否	无	若设定该参数，则忽略从数据源连接信息中读取远数据
interval	流数据产生间隔	float	否	1	单位秒
version	显示版本号	bool	否	无
outprint	是否在屏幕打印	bool	否	false	若设置屏幕打印，则数据不会写文件或数据源
outspliter	数据字段分割符	string	否	,	屏幕打印，保存文件有效
locale	语言类型	string	否	zh_CN	支持多国语言，en_US， zh_CN
format	数据格式	string	否	text	kafka 默认为json
withheader	打印和存储到文件是否带表头	bool	否	False
batch	每次批量写入数据源大小	int	否	1000
workers	生成测试数据的线程数	string	否	4

七、数据构造规则

1.数据库常用类型

这部分数据类型可以不用指定元数据文件

数值类型支持大部分标准SQL数值数据类型。这些类型包括严格数值数据类型( int、integer、smallint、decimal和numeric)，以及近似数值数据类型(float、real和double, precision)
日期和时间类型表示时间值的日期和时间类型为datetime、date、timestamp、time和year。
字符串类型字符串类型指char、varchar、binary、varbinary、blob、text、enum和set。

类型名	含义	默认值	备注
decimal(M,D, negative)	M指定总的数据位数，D指定小数位数, negative指定正1负0	无	decimal(4, 2, 1)指定4位数，2位小数的正浮点数，如78.23
string(min, max)	min, max 指定字符串位数范围	无	decimal(4, 2, 1)指定4位数，2位小数的正浮点数，如78.23
date(start, end)	start, end 指定日期范围	无	如date(1990-01-01, 2019-12-12)

2.可变数据库类型

自增类型

inc(mark, start, step)

mark: 自增的变量名

start: 起始值, 默认值为1

step: 自增步长，默认值为1

inc(id)表示将当前列名为id的列，从1开始每次增长1, 可用于mysql的自增主键

inc(score, 100, 2)表示将当前列名为score的列，从100开始每次增长2

enum类型

enum类型表示随机从列表里随机选取一个对象，例如：

enum(2, 4, 5, 18) 表示每次从2，4，5，8这四个整数中随机选择一个

如果enum数组中只有一个对象，则表示从文件读取数据列表，每行一个对象：

enum(file://data.txt) 表示从当前目录的data.txt文件中读取列表。

enum类型可用来构造多表关联，比如两个表的某些字段都用同一个enum数据列表产生数据

order_enum类型

与enum类型使用方法相同

不同在于，用于循环顺序产生枚举值。常用于相关联的多列产生值，例如一列为城市编码,一列为城市名，城市编码需要与城市名一一对应。关联的多列应该保持枚举值数量一致。

注意：由于多线程，不保证顺序严格按照枚举值列表顺序依次产生。但是能保证多相关列一一对应

详细请搜索查看issues

op类型

op类型表示从其他列中计算出值，例如：

op(c0+c3) 表示第一列值加上第四列值

op(c1*c4+c13) 表示第一列值乘上第五列值加上第十四列值

3.自定义扩展类型

address 地址

构造规则	含义	举例	备注
country	国家名	中国	decimal(4, 2, 1)指定4位数，2位小数的正浮点数，如78.23
province	省份	无	河南
city	城市名	郑州市
city_suffix	城市的后缀	市	市或县
address	地址	河北省巢湖县怀柔南宁路f座 169812
country_code	国家编码	AO
district	区	普陀
latitude	地理坐标(纬度)	68.0228435
longitude	地理坐标(经度)	155.964341
postcode	邮编	803511
street_address	街道地址	邯郸路W座
street_name	街道名	合肥路
street_suffix	街、路	街

数值类型

构造规则	含义	举例	备注
random_digit	0~9随机数	1
random_digit_not_null	1~9的随机数	9
random_element	随机字母	a
random_int	随机数字	44	可设置范围，可以通过设置min,max来设置，默认0~9999，例如random_int(1,100)
random_letter	随机字母	e
random_number	随机数字	参数digits设置生成的数字位数	例如random_number(2)生成2为数数字
boolean	True/False	False
numerify	三位随机数字	934
number	一定数位的数字	44322	number(digits=None, fix_len=0, positive=0)有三个参数，digits表示多少位数字，fix_len表示是否固定长度（1表示固定长度，否则为1到digits长度）positive表示是否为正数（1为正数，-1为负数，0正负都可能）。number(18, 1, 1) 产生18位数固定长度的正整数

公司

构造规则	含义	举例
bs	公司服务名	transition open-source content
company	公司名（长）	天开信息有限公司
company_prefix	公司名（短）	浦华众城
company_suffix	公司性质	传媒有限公司
job	职位	项目执行/协调人员

信用卡、货币

构造规则	含义	举例
credit_card_expire	信用卡到期日	05/19
credit_card_full	完整信用卡信息	JCB 16 digit 霞张 3514193766205948 08/21CVC: 436
credit_card_number	信用卡号	3500011993590161
credit_card_provider	信用卡类型	American Express
credit_card_security_code	信用卡安全码	190
currency_code	货币编码	HNL

日期、时间

构造规则	含义	举例	备注
am_pm	AM/PM	05/19
century	世纪	VII
date	随机日期	2014-05-18	date(start_date,end_date,format) start_date表示从当前日期往前推的天数，默认值为-30y,前30年， end_date表示从当前日期往后推的日期数,默认值为今天 format为日期格式,默认值为%Y-%m-%d 例如date(-30d, +20d, %Y.%m.%d)
date_between	指定范围内日期	1997-08-29	date_between(start_date,end_date,format) start_date表示开始日期，必填 end_date表示结束日期，必填 format为日期格式,默认值为%Y-%m-%d date_between(2017-01-01, 2019-12-02, %Y%m%d)
date_this_month	当前月份的日期	2019-03-13
date_this_year	今年内的日期	2019-03-09
date_time/datetime	（1970年1月1日至今）时间	可不带参数datetime, 或者带参数datetime(0)随机时间， datetime(1,%Y-%m-%d %H:%M) 数据产生时间 2010-06-15 04:07	datetime(now,format)两个参数：now(0,1是否用当前时间, 默认为0表示随机事件，1为当前时间), format(时间格式默认为%Y-%m-%d %H:%M:%S）
date_time_between	指定范围时间	2009-10-03 03:15:07	用法同dates
month	随机月份	05
month_name	随机月份（英文）	December
time()	随机24小时时间	18:52:55
timezone	随机时区	Europe/Andorra
unix_time	随机Unix时间	203461583
timestamp	随机Unix时间	timestamp/timestamp(0) 随机时间戳， timestamp(1)当前数据产生时间戳	带一个参数默认为0
year	随机年份	2017

internet

构造规则	含义	举例
file_extension	文件扩展名	wav
file_name	文件名（包含扩展名，不包含路径）	Jwerwe.jpg
file_path	文件路径（包含文件名，扩展名）	/home/
mime_type	mime Type	video/x-flv
company_email	公司邮箱	jieyan@14.cn
domain_name	域名	jq.cn
email	邮箱	kren@wei.cn
image_url	随机URL地址	https://www.lorempixel.com/470/178
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tld	网址域名后缀(.com,.net.cn,等等，不包括.)	cn
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user_name	用户名	ping51
user_agent	随机user_agent信息
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linux_platform_token	随机Linux信息	X11; Linux i686
isbn10	随机ISBN（10位）	1-02-136461-4
isbn13	随机ISBN（13位）	978-0-15-215169-0

文本类型

构造规则	含义	举例	备注
agraph	随机生成一个段落
sentence	随机生成一句话
text	随机生成一篇文章	不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思
word	随机生成词语 hello
locale	随机生成语言/国际信息	niu_NZ	各国本地化编码
md5	随机生成MD5	fd80f4681258a9ecb329ab12782dfbba
password	随机生成密码	)we3JViVB1	可选参数：length：密码长度；special_chars：是否能使用特殊字符；digits：是否包含数字；upper_case：是否包含大写字母；lower_case：是否包含小写字母
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uuid4	随机UUID	04aff886-8482-4069-9260-7917fd83982d

人物信息相关

构造规则	含义	举例	备注
name	全名	单玉珍
name_female	男性全名	官平
name_male	女性全名	许颖
first_name	名	琴
last_name	姓	潘
first_name_female	女名	丽
last_name_female	女姓	王
first_name_male	男名	强
last_name_male	男姓	杨
age	人年龄 23	默认值	0-100
ssn	身份证号	350526193807198690
phone_number	手机号	13926798387
phonenumber_prefix	手机号段	157
profile	档案信息
simple_profile	简单档案信息	{‘username’: u’kcui’, ‘name’: u’\u5415\u67f3’, ‘birthdate’: datetime.date(1993, 3, 28), ‘sex’: ‘F’, ‘address’: u’\u9752\u6d77\u7701\u4e0a\u6d77\u53bf\u6881\u5e73\u5174\u5b89\u76df\u8defQ\u5ea7 532381’, ‘mail’: u’juanpan@hotmail.com’}

其他杂项

构造规则	含义	举例	备注
构造规则	含义	举例	备注
color_name	随机颜色名	Moccasin
hex_color	随机HEX颜色	#7f7cb6
rgb_color	随机RGB颜色	210,85,105

八、注意事项

1.构造大批量数据

若需要构造大批量数据，原生python将耗费大量时间，请使用pypy执行datafaker。例如：

pypy -m datafaker hbase localhost:9090 PIGONE 50000 --meta hbase.txt

或者多线程执行, 8个线程产生数据，每次批量写入pg 2000条数据:

datafaker mysql postgresql+psycopg2://postgres:postgres@localhost/testpg pig_fnumbe_test 100000 --meta meta.txt --worker 8 --batch 2000

2.写入Hbase报错Broken pipe

是由于hbase设置的hbase.thrift.server.socket.read.timeout参数过小，默认为60秒因此在conf/hbase-site.xml中添加上配置即可：

<property><name>hbase.thrift.server.socket.read.timeout</name><value>600000</value><description>eg:milisecond</description>
</property>

重启hbase, 重启thrift

3. 支持关系型数据库

例子中大部分是以mysql为例子展示的。只要支持sqlachemy的关系型数据库都是可以的，例如pg, oracle, tidb，redshift等等。但type类型都是rdb，例如：datafaker rdb postgresql+psycopg2://postgres:postgres@localhost/testpg pig_fnumbe_test 100000 --meta meta.txt --worker 8 --batch 2000

写入oracle

datafaker rdb oracle://root:root@127.0.0.1:1521/helowin stu 10 --meta meta.txt