O código utiliza a biblioteca Faker para gerar dados fictícios com base em um mapeamento pré-definido. A função fakeJson recebe um dicionário representando dados em formato JSON e substitui os valores associados às chaves de acordo com o mapeamento fornecido. Cada chave do JSON é mapeada para uma função correspondente da biblioteca Faker, gerando assim dados fictícios variados, como nomes, endereços, datas e números. Se uma chave não estiver no mapeamento, a função levanta uma exceção de valor inválido.
Project description
mockTestIC
Este script Python utiliza a biblioteca Faker para gerar dados ficticios de acordo com as chaves especificadas em um dicionario de entrada. A funcao principal é fakeJson, que recebe um dicionario json_data contendo chaves que representam tipos de dados desejados e valores associados a esses tipos.
Como usar
Para utilizar a biblioteca mockTestIC, primeiro e necessario instala-la. Voce pode fazer isso executando o seguinte comando no terminal:
pip install mockTestIC
Apos a instalacao, importe a biblioteca ou a funcao que deseja no seu codigo da seguinte maneira:
from mockTestIC import fakeJson, fakeJsonFor, fakeSQL
Agora, abaixo, voce encontra um exemplo de como implementar a funcao fakeJson:
FakeJsonFor
FakeJsonFor ele funciona na mesma maneira unica diferenca que ele aceita ser implementado com FOR no seu codigo:
from mockTestIC import fakeJsonFor
dados_json = {
"primeiro nome": "primeiroNome",
"sobrenome": "sobreNome",
"nome completo": "nomeCompleto",
"nome usuario": "nomeUser",
"prefixo": "prefixo",
"suffix": "suffix"
}
dados_gerados = fakeJson(dados_json)
print(dados_gerados)
#Resultado
dados_gerados {
{
"primeiro nome": "Daniel",
"sobrenome": "Hays",
"nome completo": "Lindsey Wilson",
"nome usuario": "marissahill",
"prefixo": "Misc.",
"suffix": "MD"
}
}
FakeSQL
Agora, abaixo, voce encontra um exemplo de como implementar a funcao fakeSQL, voce atribui um valor a uma:
from mockTestIC import fakeSQL
sql_string = "INSERT INTO usuarios (id, nome, idade, cidade);"
dados_gerados = fakeSQL(sql_string)
print("Dados gerados:", dados_gerados)
sql_com_dados = sql_string.format(**dados_gerados)
print(sql_com_dados)
#Resultado
sql_com_dados {
{
"id": 9170,
"nome": "Patrick",
"idade": 34,
"cidade": "North Katie",
"usuario": "andrew40"
}
}
Lembrando que existe um dicionario de palavras reservadas para gerar esses dados que vai esta abaixo tambem vale lembrar que qualquer texto que passar e estiver uma palavra especifica que esta na biblioteca ele ira gerar esse dado.
Lembre-se de que o nome do campo no dicionario dados_json pode ser qualquer um; apenas o valor associado a cada chave deve seguir a formatacao especificada.
Abaixo esta a lista dos tipos de dados suportados pela biblioteca, que podem ser utilizados como valores no dicionario dados_json
Dicionario fakeJsonFor
{
"primeiro nome": "primeiroNome",
"sobrenome": "sobreNome",
"nome completo": "nomeCompleto",
"nome usuario": "nomeUser",
"prefixo": "prefixo",
"suffix": "suffix",
"endereco": "endereco",
"cidade": "cidade",
"estado": "estado",
"pais": "pais",
"codigo postal": "codigoPostal",
"endereco rua": "enderecoRua",
"latitude": "latitude",
"longitude": "longitude",
"numero telefone": "numeroTelefone",
"email": "email",
"email seguro": "emailSeguro",
"data nascimento": "dataNasc",
"data seculo": "dataSec",
"data decada": "dataDec",
"horario": "horario",
"data hora": "dataHora",
"hora ISO": "horaISO",
"frase": "frase",
"paragrafo": "paragrafo",
"texto": "texto",
"empresa": "empresa",
"cargo": "cargo",
"seguranca social": "segurancaSocial",
"numero inteiro": "numeroInteiro",
"elemento": "elemento",
"amostra": "amostra",
"numero flutuante": "numeroFlutuante",
"url": "url",
"ipv4": "ipv4",
"ipv6": "ipv6",
"numero cartao": "numeroCartao",
"cartao vencimento": "cartaoVencimento"
}
Dicionario fakeSQL
palavras_chave = {
"id": fake.random_int(min=1, max=9999),
"nome": fake.first_name(),
"idade": fake.random_int(min=0, max=120), # Gera uma idade entre 0 e 120 anos
"cidade": fake.city(), # Gera o nome de uma cidade fictÃcia
"profissao": fake.job(), # Gera o nome de uma profissão fictÃcia
"sobrenome": fake.last_name(),
"completo": fake.name(),
"usuario": fake.user_name(),
"prefixo": fake.prefix(),
"sufixo": fake.suffix(),
"endereco": fake.address(),
"estado": fake.state(),
"pais": fake.country(),
"cep": fake.zipcode(),
"rua": fake.street_address(),
"latitude": fake.latitude(),
"longitude": fake.longitude(),
"celular": fake.phone_number(),
"telefone": fake.phone_number(),
"email": fake.email(),
"nascimento": fake.date_of_birth().strftime('%Y-%m-%d'),
"cadastro": fake.date_time().strftime('%y-%m-%d'),
"horario": fake.time(),
"descricao": fake.text(),
"empresa": fake.company(),
"cargo": fake.job(),
"site": fake.url(),
"linkedin": fake.url(),
"ipv4": fake.ipv4(),
"ipv6": fake.ipv6(),
"cartao": fake.credit_card_number(),
"credito": fake.credit_card_number()
"cpf": str(fake.random_int(min=11111111111, max=99999999999)),
"rg": str(fake.random_int(min=111111111, max=999999999)),
"estoque": fake.random_int(min=0, max=99999),
"texto": fake.text(),
"salario": fake.random_int(min=100, max=99999),
"ativo": fake.boolean()
}
Contato
Email: Victoraugustodocarmo32@gmail.com
Linkedin: Victor Augusto
Github: @Augustoo22
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for mockTestIC-3.0.10-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | e91b6acc223260437947e1f296d3f974cf58646c28fececb8b086fac2358b91a |
|
MD5 | 298a0d807a995bb515b65ba0bd137e46 |
|
BLAKE2b-256 | d5eec4fd7a38cbddfa14eb0c233f0ef84371383f4359a9d29fed2ece34eec862 |