pydbgen：一个数据库随机天生器

用这个简朴的器材天生带有多表的大型数据库，让你更好地用 SQL 研究数据科学。

在研究数据科学的进程中，最贫困的每每不是算法可能技能，而是怎样获取到一批原始数据。尽量网上有许多真实优质的数据集可以用于呆板进修，然而在进修 SQL 时却不是云云。

对付数据科学来说，认识 SQL 的重要性不亚于相识 Python 或 R 编程。假如想网络诸如姓名、年数、名誉卡信息、地点这些信息用于呆板进修使命，在 Kaggle 上查找专门的数据集比行使足够大的真实数据库要轻易得多。

假若有一个简朴的器材或库来辅佐你天生一个大型数据库，内外还存放着大量你必要的数据，岂不美哉？

不只仅是数据科学的入门者，纵然是履历富厚的软件测试职员也会必要这样一个简朴的器材，只需编写几行代码，就可以通过随机（可是是假随机）天生恣意数目但故意义的数据集。

因此，我要保举这个名为 pydbgen 的轻量级 Python 库。在后文中，我会扼要声名这个库的相干内容，你也可以阅读它的文档具体相识更多信息。

pydbgen 是什么

pydbgen 是一个轻量的纯 Python 库，它可以用于天生随机但故意义的数据记录（包罗姓名、地点、名誉卡号、日期、时刻、公司名称、地位、车牌号等等），存放在 Pandas Dataframe 工具中，并生涯到 SQLite 数据库或 Excel 文件。

怎样安装 pydbgen

今朝 1.0.5 版本的 pydbgen 托管在 PyPI（Python 包索引存储库Python Package Index repository）上，而且对 Faker 有依靠相关。安装 pydbgen 只必要执行呼吁：

pip install pydbgen

已经在 Python 3.6 情形下测试安装乐成，但在 Python 2 情形下无法正常安装。

怎样行使 pydbgen

在行使 pydbgen 之前，起主要初始化 pydb 工具。

import pydbgen
from pydbgen import pydbgen
myDB=pydbgen.pydb()

随后就可以挪用 pydb 工具果真的各类内部函数了。可以凭证下面的例子，输出随机的美京城市和车牌号码：

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

其它，假如你输入的是 city() 而不是 city_real()，返回的将会是虚拟的都市名。

print(myDB.gen_data_series(num=8,data_type='city'))
>>
New Michelle
Robinborough
Leebury
Kaylatown
Hamiltonfort
Lake Christopher
Hannahstad
West Adamborough

天生随机的 Pandas Dataframe

你可以指定天生数据的数目和种类，但必要留意的是，返回功效均为字符串或文本范例。

testdf=myDB.gen_dataframe(5,['name','city','phone','date'])
testdf

最终发生的 Dataframe 相同下图所示。

天生数据库表

你也可以指定天生数据的数目和种类，而返回功效是数据库中的文本可能变长字符串范例。在天生进程中，你可以指定对应的数据库文件名和表名。

myDB.gen_table(db_file='Testdb.DB',table_name='People',
 
fields=['name','city','street_address','email'])

上面的例子种天生了一个能被 MySQL 和 SQLite 支持的 .db 文件。下图则表现了这个文件中的数据表在 SQLite 可视化客户端中打开的画面。

天生 Excel 文件

和上面的其余示例相同，下面的代码可以天生一个具有随机数据的 Excel 文件。值得一提的是，通过将 phone_simple 参数设为 False ，可以天生较长较伟大的电话号码。假如你想要进步本身在数据提取方面的手段，不妨实行一下这个成果。

myDB.gen_excel(num=20,fields=['name','phone','time','country'],
phone_simple=False,filename='TestExcel.xlsx')

（编辑：湖南网）

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