Python生成测试数据Faker库实战

用Faker库批量生成中文姓名、地址、手机号、公司名等假数据，配合pandas导出DataFrame和Excel，用于开发测试和演示样例。

场景痛点

写演示脚本、做PPT截图、测试清洗逻辑，总得先造一份像样的数据。手写几十行列表太费劲，用真实客户数据又有隐私问题。Faker库一行生成一个中文名、手机号、地址，批量造几千行毫无压力，直接导出Excel或SQLite。

用到的库

pip install faker pandas

完整代码

import pandas as pd
from faker import Faker
from pathlib import Path

def gen_users(n=100):
# 中文本地化，生成中文姓名、地址
fake = Faker("zh_CN")
Faker.seed(42)  # 固定种子，每次运行生成一样的结果

rows = []
for _ in range(n):
rows.append({
"name":     fake.name(),
"gender":   fake.random_element(["男", "女"]),
"phone":    fake.phone_number(),
"address":  fake.address().replace("\n", " "),
"company":  fake.company(),
"job":      fake.job(),
"salary":   fake.random_int(8000, 30000),
"join_date": fake.date_between(start_date="-3y", end_date="today"),
})
return pd.DataFrame(rows)

def gen_orders(n=500, user_count=100):
fake = Faker("zh_CN")
Faker.seed(7)
rows = []
for _ in range(n):
rows.append({
"order_id":  fake.ean13(),
"cust_id":   fake.random_int(1, user_count),
"amount":    round(fake.pyfloat(left_digits=4, right_digits=2, positive=True), 2),
"pay_time":  fake.date_time_between(start_date="-6M", end_date="now"),
"status":    fake.random_element(["已支付", "已发货", "已完成", "已退款"]),
})
return pd.DataFrame(rows)

if __name__ == "__main__":
users = gen_users(100)
orders = gen_orders(500)
print("用户表：")
print(users.head())
print("\n订单表：")
print(orders.head())

# 导出Excel
out = Path("fake_data.xlsx")
with pd.ExcelWriter(out, engine="openpyxl") as writer:
users.to_excel(writer, index=False, sheet_name="users")
orders.to_excel(writer, index=False, sheet_name="orders")
print(f"\n导出：{out.resolve()}")

代码讲解

Faker("zh_CN") 加载中文本地化，生成的姓名、地址、手机号都是中文格式。其他语言用 en_US、ja_JP。
Faker.seed(42) 固定随机种子，每次运行生成相同数据，方便复现bug。
常用方法：fake.name() 中文名、fake.phone_number() 手机号、fake.address() 地址、fake.company() 公司名、fake.job() 职位、fake.random_int(a,b) 随机整数、fake.date_between() 随机日期。
fake.random_element([...]) 从列表里随机选一个，适合枚举字段。
生成后直接转DataFrame，想写SQLite就 df.to_sql()，见 pandas读写SQLite。