Advertisement

Python Faker生成企业名称的千万级测试数据脚本

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这是一个用于生成大规模企业名称测试数据的Python脚本,借助Faker库高效创建千万级别的随机企业名字,适用于数据库性能测试和开发环境的数据填充。 Python Faker自带的company()函数可以生成企业名称用于测试,但该脚本只能产生约1千条不重复的企业名称。为了满足需要大约1000万条不重复企业名称的需求,对原有脚本进行了修改以适应这一要求。在使用Python版本3.7时,经过调整后的Faker与datafaker工具结合可以生成测试数据并导入MySQL数据库中。 然而,在执行过程中发现约有2w的数据存在重复现象,重复率约为0.1%。将此修正版的脚本替换到指定位置(即 Faker-2.0.2-py3.7.egg\faker\providers\company\zh_CN 目录下的同名文件),即可实现更准确的企业名称生成功能。 datafaker是一个用于调用Faker来产生测试数据的工具。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python Faker
    优质
    这是一个用于生成大规模企业名称测试数据的Python脚本,借助Faker库高效创建千万级别的随机企业名字,适用于数据库性能测试和开发环境的数据填充。 Python Faker自带的company()函数可以生成企业名称用于测试,但该脚本只能产生约1千条不重复的企业名称。为了满足需要大约1000万条不重复企业名称的需求,对原有脚本进行了修改以适应这一要求。在使用Python版本3.7时,经过调整后的Faker与datafaker工具结合可以生成测试数据并导入MySQL数据库中。 然而,在执行过程中发现约有2w的数据存在重复现象,重复率约为0.1%。将此修正版的脚本替换到指定位置(即 Faker-2.0.2-py3.7.egg\faker\providers\company\zh_CN 目录下的同名文件),即可实现更准确的企业名称生成功能。 datafaker是一个用于调用Faker来产生测试数据的工具。
  • 使用PythonFaker
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言结合Faker库高效生成用于软件开发与数据库测试的真实感伪随机数据。 安装 `pip install faker` 后可以使用该库生成姓名、地址、电话、邮箱、公司等一系列数据。首先导入库并实例化: ```python from faker import Faker fake = Faker() ``` 接下来,我们可以通过以下代码来生成10个随机人的姓名和地址: ```python for _ in range(10): print(fake.name()) ``` 示例输出可能如下: - Elizabeth Carter MD - Mark Obrien - Madeline Oliver - Ruth Newman - Lori Bennett - Victor Nolan - Bethany Mitchell - Steven Henderson - Shann (注意:这里可能是被截断的名字,实际输出中会是一个完整的姓名)
  • PythonVerilog bench
    优质
    这段简介可以描述为:Python生成Verilog测试bench的脚本是一款利用Python编程语言自动生成Verilog硬件描述语言测试平台代码的工具。该脚本简化了验证模块设计的过程,提高了效率和准确性,特别适用于复杂数字电路的设计与测试环节。 Python自动生成Verilog的testbench脚本。Python自动生成Verilog的testbench脚本。Python自动生成Verilog的testbench脚本。
  • Python利用Faker模拟详解
    优质
    本文详细介绍如何使用Python中的Faker库来快速生成各种类型的模拟数据,适用于测试和开发场景。 使用faker库可以轻松获取各种模拟数据,例如姓名、电话号码、地址、银行详情、汽车信息、条形码、公司名称及结构、信用卡号以及电子邮件地址等。 掌握了这个工具后,你就无需再担心如何生成假数据了。 此外,它的使用非常简便:安装好库之后导入并创建实例即可开始运用。以下是主要的方法分类: - 地址 - 人物类(包括性别和姓名) - 条形码 - 颜色类 - 公司类(涵盖公司名称、电子邮件及前缀等) 通过调用fake实例的相应方法,如name()来生成随机的名字。此外还有许多其他的方法可供使用。
  • 打造高可用Node.js应用
    优质
    本课程聚焦于构建大型企业级Node.js应用程序,深入讲解如何实现系统的高可用性和优化性能,旨在帮助开发者打造出稳定高效的千万级应用。 分享课程——高可用企业级Node.js应用视频教程下载,2022年最新录制!提供配套源码下载。
  • EasyExcel下载
    优质
    简介:本文详细介绍如何使用EasyExcel高效处理和导出大规模(千万级别)的数据。通过优化配置与编程技巧,确保数据完整准确地呈现,同时保障系统性能不受影响。 在IT行业中,大数据处理是一项关键任务,在数据分析、报表生成及数据导出等领域尤为突出。当面对千万级的数据量时,传统的Excel处理方式可能会遭遇性能瓶颈甚至内存溢出的问题。此时,“EasyExcel”这样的工具就显得尤为重要。 “EasyExcel”是由阿里巴巴开源的一款基于Java的高效低内存消耗的Excel读写框架,专门针对大数据场景进行了优化,能够有效地解决大量数据导入导出问题。“EasyExcel”的核心设计理念是分片读写,在处理大规模数据时不会一次性将所有数据加载到内存中,而是采用分批处理的方式,大大减少了对系统内存的需求。因此,“EasyExcel”在面对千万级的数据量仍能保持良好的性能和稳定性。 使用“EasyExcel”进行大数据文件下载的基本流程如下: 1. **创建Excel模板**:定义列名及数据类型,并通过注解或XML配置实现。 2. **编写实体类**:根据模板生成对应的Java实体类,用于绑定数据。 3. **创建处理器**:“EasyExcel”提供了一些预设的处理器如`WriteHandler`,处理写入过程中的事件(例如开始和结束)。 4. **创建写操作实例**:通过调用“EasyExcel.write()方法”,传入文件路径或OutputStream对象来创建实例。 5. **设置监听器**:使用writeHandler()方法配置处理器,在数据写入过程中执行特定的操作。 6. **执行写入操作**:利用sheet()定义工作表,并调用doWrite()开始写入从数据库或其他来源获取的数据(通常是集合或流形式)。 例如,以下是一个简单的“EasyExcel”数据导出示例: ```java // 创建写操作实例 WriteExecutor writeExecutor = EasyExcel.write(fileName).registerWriteHandler(new MyWriteHandler()).build(); // 定义Sheet Sheet sheet = writeExecutor.createSheet(数据表); // 获取数据源(这里假设为List集合) List dataList = getDataFromDatabase(); // 写入数据 EasyExcel.writeSheet(sheet, MyData.class).doWrite(dataList); ``` 在这个例子中,`MyWriteHandler`是自定义的处理器,可以根据需求实现特定逻辑。而“MyData”则是你的数据实体类。 除了基本写操作,“EasyExcel”还支持复杂元素如样式、公式和图片等,并提供并发写入及断点续传等功能,在大数据下载场景下非常实用。“EasyExcel”的高效性、低内存占用以及灵活的扩展性,使其成为处理大规模数据的理想选择。通过熟练掌握“EasyExcel”,开发者可以更有效地应对高并发与大数据量带来的挑战。
  • Shell特定大小文件
    优质
    该工具利用Shell脚本自动生成指定大小的测试数据文件,适用于软件开发和系统测试中的性能评估与验证。 本段落主要介绍了如何使用Shell脚本创建指定大小的测试数据文件,并提供了两种方法:一种是利用DD命令,另一种则是编写功能更强大的Shell脚本来实现这一需求。需要相关帮助的朋友可以参考这些内容。
  • CAPL诊断
    优质
    简介:本文探讨了如何利用自动化工具和方法生成高效的CAPL诊断测试脚本,以提高汽车电子系统测试效率与准确性。 1. 支持CAN和LIN的测试 2. 将Excel转换为对应的CAPL测试代码
  • 70多个网
    优质
    本数据集包含超过70万个独特的用户名集合,旨在为研究、开发及测试提供资源,涵盖多样化的命名风格和语言背景。 提供70万个网名供用户生成昵称使用,在游戏、直播等应用程序中均可应用,有效解决了网名创作难的问题,并为开发者提供了丰富的数据资源。这些网名包括分类和标签信息,方便管理和检索。
  • MySQL优化策略
    优质
    本课程深入讲解如何针对MySQL数据库中的千万级数据进行高效优化,涵盖索引设计、查询性能调优及分库分表等关键策略。 本段落介绍了针对Mysql千万级别数据的优化方案,旨在解决大规模数据存储与查询的问题。文章首先阐明了目的与意义,并详细阐述了一系列具体的优化措施。通过改进索引、分区设置、缓存机制以及优化查询语句等手段,可以显著提升MySQL数据库的性能和效率,从而更好地满足大规模数据处理的需求。