JavaFaker是一个库,可用于生成从地址到流行文化参考的各种真实数据。
在本教程中,我们将研究如何使用JavaFaker的类来生成假数据。我们将首先介绍Faker类和FakeValueService,然后继续介绍区域设置以使数据更特定于单个位置。
最后,我们将讨论数据的独特性。为了测试 JavaFaker 的类,我们将使用正则表达式,您可以在此处阅读有关它们的更多信息。
下面是开始使用JavaFaker所需的单个依赖项。
首先,基于 Maven 的项目需要的依赖关系:
-
com.github.javafaker -
javafaker -
0.15
对于 Gradle 用户,您可以将以下内容添加到build.gradle文件中:
compile group: 'com.github.javafaker', name: 'javafaker', version: '0.15'
FakeValueService类提供了用于生成随机序列以及与区域设置关联的 resolveving.yml文件的方法。
在本节中,我们将介绍FakerValueService必须提供的一些有用方法。
三种有用的方法是Letterify,Numberify和Bothify。Letterify有助于生成字母字符的随机序列。
接下来,Numerify只是生成数字序列。
最后,Bothify是两者的结合,可以创建随机的字母数字序列 - 对于模拟ID字符串之类的东西很有用。
FakeValueService需要一个有效的语言环境,以及一个随机服务:
- @Test
- public void whenBothifyCalled_checkPatternMatches() throws Exception {
- FakeValuesService fakeValuesService = new FakeValuesService(
- new Locale("en-GB"), new RandomService());
- String email = fakeValuesService.bothify("????##@gmail.com");
- Matcher emailMatcher = Pattern.compile("\\w{4}\\d{2}@gmail.com").matcher(email);
-
- assertTrue(emailMatcher.find());
- }
在这个单元测试中,我们创建了一个新的FakeValueService,其语言环境为en-GB,并使用bothify方法生成一个唯一的假Gmail地址。
它通过替换“?”来工作用随机字母和'#'用随机数。然后,我们可以通过简单的Matcher检查来检查输出是否正确。
同样,正则表达式基于所选正则表达式模式生成随机序列。
在此代码段中,我们将使用FakeValueService在指定的正则表达式之后创建一个随机序列:
- @Test
- public void givenValidService_whenRegexifyCalled_checkPattern() throws Exception {
- FakeValuesService fakeValuesService = new FakeValuesService(
- new Locale("en-GB"), new RandomService());
- String alphaNumericString = fakeValuesService.regexify("[a-z1-9]{10}");
- Matcher alphaNumericMatcher = Pattern.compile("[a-z1-9]{10}").matcher(alphaNumericString);
-
- assertTrue(alphaNumericMatcher.find());
- }
我们的代码创建一个长度为 10 的小写字母数字字符串。我们的模式根据正则表达式检查生成的字符串。
Faker类允许我们使用 JavaFaker 的假数据类。
在本节中,我们将了解如何实例化Faker对象并使用它来调用一些假数据:
- Faker faker = new Faker();
- String streetName = faker.address().streetName();
- String number = faker.address().buildingNumber();
- String city = faker.address().city();
- String country = faker.address().country();
- System.out.println(String.format("%s\n%s\n%s\n%s",
- number,
- streetName,
- city,
- country));
上面,我们使用Faker 地址对象来生成一个随机地址。
当我们运行此代码时,我们将得到一个输出示例:
- 3188
- Dayna Mountains
- New Granvilleborough
- Tonga
我们可以看到数据没有单一的地理位置,因为我们没有指定区域设置。为了改变这一点,我们将在下一节中学习使数据与我们的位置更相关。
我们也可以以类似的方式使用这个faker对象来创建与更多对象相关的数据,例如:
您可以在此处找到完整列表。
在这里,我们将介绍如何使用区域设置使生成的数据更特定于单个位置。我们将介绍具有美国区域设置和英国区域设置的伪造者:
- @Test
- public void givenJavaFakersWithDifferentLocals_thenHeckZipCodesMatchRegex() {
- Faker ukFaker = new Faker(new Locale("en-GB"));
- Faker usFaker = new Faker(new Locale("en-US"));
- System.out.println(String.format("American zipcode: %s", usFaker.address().zipCode()));
- System.out.println(String.format("British postcode: %s", ukFaker.address().zipCode()));
- Pattern ukPattern = Pattern.compile(
- "([Gg][Ii][Rr] 0[Aa]{2})|((([A-Za-z][0-9]{1,2})|"
- + "(([A-Za-z][A-Ha-hJ-Yj-y][0-9]{1,2})|(([A-Za-z][0-9][A-Za-z])|([A-Za-z][A-Ha-hJ-Yj-y]"
- + "[0-9]?[A-Za-z]))))\\s?[0-9][A-Za-z]{2})");
- Matcher ukMatcher = ukPattern.matcher(ukFaker.address().zipCode());
- assertTrue(ukMatcher.find());
- Matcher usMatcher = Pattern.compile("^\\d{5}(?:[-\\s]\\d{4})?$")
- .matcher(usFaker.address().zipCode());
- assertTrue(usMatcher.find());
- }
在上面,我们看到具有区域设置的两个Faker与国家/地区邮政编码的正则表达式匹配。
如果传递给Faker的区域设置不存在,Faker将抛出LocaleDoesNotExistException。
我们将使用以下单元测试对此进行测试:
- @Test(expected = LocaleDoesNotExistException.class)
- public void givenWrongLocale_whenFakerInitialised_testExceptionThrown() {
- Faker wrongLocaleFaker = new Faker(new Locale("en-seaWorld"));
- }
虽然JavaFaker看似随机生成数据,但无法保证其唯一性。
JavaFaker支持以RandomService的形式为其伪随机数生成器(PRNG)设定种子,以提供重复方法调用的确定性输出。
简单地说,伪随机性是一个看似随机但不是的过程。
我们可以通过创建两个具有相同种子的Faker来了解其工作原理:
- @Test
- public void givenJavaFakersWithSameSeed_whenNameCalled_CheckSameName() {
- Faker faker1 = new Faker(new Random(24));
- Faker faker2 = new Faker(new Random(24));
- assertEquals(faker1.name().firstName(), faker2.name().firstName());
- }
上面的代码从两个不同的伪造者返回相同的名称。
在本教程中,我们探索了JavaFaker 库来生成真实的假数据。我们还介绍了两个有用的类:Faker类和FakeValueService类。
我们探讨了如何使用区域设置来生成特定于位置的数据。
最后,我们讨论了如何生成的数据看起来只是随机的,并且不能保证数据的唯一性。
像往常一样,代码片段可以在GitHub上找到。