使用 Elizabeth 为应用生成随机样本数据

Question

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不，我的文章没有被 Lorem ipsum 生成器劫持（LCTT 译注：Lorem ipsum，中文又称 乱数假文，只是一段用来测试排版效果的占位文字，没有实际的含义）。作为本月的 Nooks＆Crannies 专栏文章，我发现了一个有趣的小 Python 库，以帮助开发人员为其应用程序生成随机数据。它被称为 Elizabeth 。

它由 Líkið Geimfari 编写，并在 MIT 许可证下发行，Elizabeth 以 21 个不同本地化信息提供了 18 种数据提供器，可用于生成随机信息（LCTT 译注：不仅是随机数），包括姓名和个人特征、地址、文本数据、交通信息、网络和 Internet 社交媒体数据、数字等等。安装它需要 Python 3.2 或更高版本，您可以使用 pip 或从 git 仓库安装它。

在我的测试机上，我在一个全新安装的 Debian Jessie 上使用 pip 来安装它，要做的就是 apt-get install python3-pip ，它将安装 Python 和所需的依赖项。然后 pip install elizabeth ，之后就安装好了。

只是为好玩，让我们在 Python 的交互式解释器中为一个人生成一些随机数据：

>>> from elizabeth import Personal
>>> p=Personal('en')
>>> p.full_name(gender="male")
'Elvis Herring'
>>> p.blood_type()
'B+'
>>> p.credit_card_expiration_date()
'09/17'
>>> p.email(gender='male')
'jessie7517@gmail.com'
>>> p.favorite_music_genre()
'Ambient'
>>> p.identifier(mask='13064########')
'1306420450944'
>>> p.sexual_orientation()
'Heterosexual'
>>> p.work_experience()
39
>>> p.occupation()
'Senior System Designer'
>>>

在代码中使用它就像创建一个对象那样，然后调用要你需要填充数据的对应方法。

Elizabeth 内置了 18 种不同的生成工具，添加新的生成器并不困难；你只需要定义从 JSON 值集合中获取数据的例程。以下是一些随机文本字符串生成，再次打开解释器：

>>> from elizabeth import Text
>>> t=Text('en')
>>> t.swear_word()
'Rat-fink'
>>> t.quote()
'Let them eat cake.'
>>> t.words(quantity=20)
['securities', 'keeps', 'accessibility', 'barbara', 'represent', 'hentai', 'flower', 'keys', 'rpm', 'queen', 'kingdom', 'posted', 'wearing', 'attend', 'stack', 'interface', 'quite', 'elementary', 'broadcast', 'holland']
>>> t.sentence()
'She spent her earliest years reading classic literature, and writing poetry.'

使用 Elizabeth 填充 SQLite 或其它你可能需要用于开发或测试的数据库并不困难。其介绍文档给出了使用 Flask 这个轻量级 web 框架的一个医疗应用程序示例。

我对 Elizabeth 印象很深刻 - 它超快、轻量级、易于扩展，它的社区虽然小，但是很活跃。截至本文写作时，项目已有 25 名贡献者，并且提交的问题处理迅速。Elizabeth 的 完整文档 至少对于美国英语而言易于阅读和遵循，并提供了广泛的 API 参考。

我曾尝试通过修改链接来查找该文档是否有其他语言，但没有成功。因为其 API 在非英语区域中是不同的，所以记录这些变化将对用户非常有帮助。公平地说，通过阅读其代码并找出可用的方法并不难，即使你的 Python 功力并不深厚。对我来说，另一个明显的缺陷是缺乏阿拉伯语或希伯来语区域测试数据。这些是著名的从右到左的语言，对于试图使其应用程序国际化的开发者来说，适当地处理这些语言是一个主要的障碍。像 Elizabeth 这种在此方面可以协助的工具是值得拥有的。

对于那些在应用中需要随机样本数据的开发员而言，Elizabeth 是一个有价值的工具，而对于那些试图创建真正多语言、本地化应用程序的开发者来说，它可能是一个宝藏。