फेकर पैकेज का उपयोग करके पायथन में डमी डेटा कैसे बनाएं

इस लेख के एक भाग के रूप में प्रकाशित किया गया था डेटा साइंस ब्लॉगथॉन

विभिन्न उद्देश्यों के लिए डमी डेटा की आवश्यकता होती है। किसी विशिष्ट प्रारूप में आवश्यक डेटा ढूँढना कठिन हो सकता है। यह आलेख फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके डमी डेटा बनाने के विभिन्न तरीकों की पड़ताल करता है अजगर.

इस आलेख में शामिल विषय इस प्रकार हैं:

• डमी डेटा क्या है?
• हमें डमी डेटा की आवश्यकता क्यों है?
• फ़ेकर पैकेज कैसे स्थापित करें?
• फ़ेकर जेनरेटर कैसे बनाएं और प्रारंभ करें?
• Faker का उपयोग करके नाम, पता और यादृच्छिक टेक्स्ट कैसे बनाएं?
• वही डमी डेटा कैसे बनाएं?
• अद्वितीय डमी डेटा कैसे बनाएं?
• फ़ेकर का उपयोग करके मुद्रा-संबंधित डमी डेटा कैसे बनाएं?
• फ़ेकर का उपयोग करके स्थानीयकृत डमी डेटा कैसे बनाएं?
• फ़ेकर का उपयोग करके डमी डेटासेट कैसे बनाएं?
• प्रदाता क्या हैं?
• फ़ेकर पैकेज का कमांड-लाइन उपयोग
• पायथन में डमी डेटा बनाने के वैकल्पिक तरीके

 

डमी डेटा क्या है?

डमी डेटा को रैंडम डेटा भी कहा जाता है। जैसा कि नाम से पता चलता है, यह नकली डेटा है जो यादृच्छिक रूप से उत्पन्न होता है। यह लाइव डेटा के विकल्प या प्लेसहोल्डर के रूप में कार्य करता है।

 

हमें डमी डेटा की आवश्यकता क्यों है?

डमी डेटा का उपयोग परीक्षण और परिचालन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसका उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि आपने क्या विकसित किया है और आपका कोड विभिन्न प्रकार के इनपुट पर कैसे प्रतिक्रिया करता है।

पायथन में, कोई फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके डमी डेटा बना सकता है। यह एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो कई अलग-अलग प्रकार के डमी डेटा उत्पन्न करती है।

 

डमी डेटा के लिए फ़ेकर पैकेज कैसे स्थापित करें?

कोई व्यक्ति पिप कमांड का उपयोग करके फ़ेकर पैकेज को निम्नानुसार स्थापित कर सकता है:

पिप फ़ेकर स्थापित करें

 

एक फेक जेनरेटर कैसे बनाएं और आरंभ करें?

फ़ेकर जेनरेटर बनाने और आरंभ करने के लिए कोई फ़ेकर() विधि का उपयोग कर सकता है।

फ़कर आयात फ़कर से
नकली = नकली()

अब, जैसा कि आप फ़ेकर जनरेटर की स्थापना और आरंभीकरण के साथ तैयार हैं, आप अपनी इच्छानुसार कोई भी डेटा बना सकते हैं।

 

फेकर का उपयोग करके नाम, पता और यादृच्छिक टेक्स्ट कैसे बनाएं?

पूरा नाम बनाने के लिए name() विधि का उपयोग किया जा सकता है। यदि आप पूरे नाम के बजाय केवल पहला नाम या अंतिम नाम चाहते हैं, तो आप पहले_नाम() और अंतिम_नाम() तरीकों का उपयोग कर सकते हैं।

इन विधियों के लिए प्रत्येक कॉल एक यादृच्छिक नाम उत्पन्न करेगी।

आइए कोड में जाकर देखें कि ये विधियां कैसे काम करती हैं।

नकली.पहला_नाम() 'डैनी'

नकली.last_name() 'रिले' 

नकली.नाम() 'जॉन मार्टिनेज'

पता और यादृच्छिक पाठ बनाने के लिए, आप पता() और पाठ() विधियों का उपयोग कर सकते हैं।

नकली.पता() '4843 गॉर्डन फील्ड सुइट 617एनसाउथ करेन, एससी 39850'

फेक.टेक्स्ट() 'गेम ट्रेड वह अलग है। कार्यक्रम के बीच हो सकता है. मिलियन उत्पाद दोनों के साथ छोटे पर विश्वास करते हैं। लागत सर्वोत्तम सप्ताह पूंजी प्राधिकरण को बताएं। भोजन की अभिलाषा भीतर दूर संध्या मेरी। सिंपल फ्लाई ब्रेक करियर हो सकता है।'

उपरोक्त टेक्स्ट() विधि ने एक पैराग्राफ बनाया।

एकाधिक नाम बनाने के लिए, आप नाम() विधि को लूप में निम्नानुसार डाल सकते हैं:

रेंज(10) में _ के लिए: प्रिंट(नकली.नाम())

डॉ. मैरिसा वालेंसिया डीडीएस
जेसिका बर्ड
अन्ना मेंडेज़
जेसिका रॉबर्टसन
मार्विन डंकन
रॉबर्ट गुड
बारबरा जैक्सन
जेम्स फॉकनर
भाग्य हार्वे
क्रिस्टीन ह्यूजेस

 

फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके समान डमी डेटा कैसे बनाएं?

कुछ मामलों में, आप उसी डेटा सेट को पुन: उत्पन्न करना चाह सकते हैं। यह जेनरेटर सीडिंग से संभव है। आप समान डमी डेटा तैयार करने के लिए बीज() विधि का उपयोग इस प्रकार कर सकते हैं:

नकली.बीज(111) प्रिंट(नकली.पहला_नाम())
'क्रिस्टी बेंडर'

 

फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके अद्वितीय डमी डेटा कैसे बनाएं?

यह सुनिश्चित करने के लिए कि जेनरेट किया गया डमी डेटा अद्वितीय है, आप जनरेटर की .unique प्रॉपर्टी का उपयोग कर सकते हैं।

नाम = [नकली.अद्वितीय.पहला_नाम() एसटी   i in रेंज(100)]

हर बार, उपरोक्त कोड निष्पादित किया जाएगा, यह अद्वितीय 100 नाम उत्पन्न करेगा।

 

फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके मुद्रा-संबंधित डमी डेटा कैसे बनाएं?

आप क्रिप्टोकरेंसी से संबंधित डमी डेटा बनाने के लिए निम्नलिखित Faker() गुणों का उपयोग कर सकते हैं

क्रिप्टोकरेंसी() - यह क्रिप्टोकरेंसी का नाम और उससे संबंधित कोड बनाता है।

क्रिप्टोकरेंसी_नाम() - यह क्रिप्टोकरेंसी नाम बनाता है।

क्रिप्टोकरेंसी_कोड() - यह क्रिप्टोकरेंसी कोड बनाता है।

आइए इनमें से कुछ गुणों को लागू करें और परिणाम देखें।

नकली.क्रिप्टोकरेंसी_नाम() 'बिटकॉइन'

नकली.क्रिप्टोकरेंसी() ('ईटीसी', 'एथेरियम क्लासिक')

मुद्रा संबंधी डमी डेटा बनाने के लिए आप निम्नलिखित Faker() गुणों का उपयोग कर सकते हैं

मुद्रा() - यह मुद्रा का नाम और उससे संबंधित कोड बनाता है।

मुद्रा_नाम() - यह मुद्रा नाम बनाता है।

करेंसी_कोड() - यह करेंसी कोड बनाता है।

नकली.मुद्रा() ('टीजेडएस', 'तंजानिया शिलिंग')

नकली.मुद्रा_नाम() 'तुर्की लीरा'

 

फ़ेकर पैकेज का कमांड-लाइन उपयोग

फ़ेकर पैकेज की स्थापना के बाद, आप इसे कमांड लाइन से भी इनवॉइस कर सकते हैं। आप सीधे कमांड प्रॉम्प्ट पर कोड लिख सकते हैं।

 

प्रदाता क्या हैं?

अब तक हमने फ़ेकर जनरेटर गुणों का उपयोग किया है जैसे नाम(), पहला_नाम, अंतिम_नाम, पता, आदि। 'प्रदाता' में ऐसी कई संपत्तियाँ पैक की गई हैं। कुछ मानक प्रदाता हैं जबकि अन्य समुदाय द्वारा विकसित सामुदायिक प्रदाता हैं।

क्रेडिट_कार्ड, दिनांक_समय, इंटरनेट, व्यक्ति, प्रोफ़ाइल, बैंक इत्यादि जैसे कई मानक प्रदाता हैं जो प्रासंगिक डमी डेटा बनाने में मदद करते हैं।

आप मानक प्रदाताओं और उनकी संपत्तियों की पूरी सूची के बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.

क्रेडिट स्कोर, हवाई यात्रा, वाहन, संगीत, माइक्रोसर्विस इत्यादि जैसे कई सामुदायिक प्रदाता हैं। आप अपना प्रदाता भी बना सकते हैं और इसे फ़ेकर पैकेज में जोड़ सकते हैं।

आप सामुदायिक प्रदाताओं और उनकी संपत्तियों की पूरी सूची के बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.

 

फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके स्थानीयकृत डमी डेटा कैसे बनाएं?

आप फ़ेकर जेनरेटर को तर्क के रूप में आवश्यक स्थान प्रदान करके स्थानीयकृत डमी डेटा बना सकते हैं।

यह कई स्थानों का भी समर्थन करता है। उस स्थिति में, सभी स्थानों को पायथन सूची डेटा प्रकार में प्रदान करने की आवश्यकता है।

डिफ़ॉल्ट स्थान 'en_US' यानी यूएस अंग्रेजी है।

आइए 10 हिंदी नाम बनाने के लिए कोड बनाएं।

फ़कर आयात से फ़कर फ़ेक = फ़कर('hi_IN') _ के लिए श्रेणी में(10): प्रिंट(नकली.नाम())

अद्वैत फेलो डेन्याल अब्बासी हसन महाराज ईशान महराज कुमारी खान हसन काले विक्रम रामशर्मा हसन मंगल इंदु गायकवाद श्री महाराज

 

फ़ेकर पैकेज का उपयोग करके डमी डेटासेट कैसे बनाएं?

हम नौकरी, कंपनी, निवास, उपयोगकर्ता नाम, नाम, पता, वर्तमान स्थान, मेल इत्यादि जैसी विशेषताओं के साथ 100 लोगों का एक डमी डेटासेट बनाएंगे। हम इस डेटा को बनाने के लिए मानक प्रदाता 'प्रोफाइल' का उपयोग करेंगे और सहेजने के लिए पांडा डेटाफ्रेम का उपयोग करेंगे। यह।

फ़कर आयात से फ़कर पांडा को पीडी फ़ेक के रूप में आयात करता है = फ़कर() प्रोफ़ाइलडेटा = [नकली.प्रोफ़ाइल() मेरे लिए श्रेणी में (100)] डीएफ = पीडी.डेटाफ़्रेम(प्रोफ़ाइलडेटा) डीएफ

 

 

 

पायथन में डमी डेटा बनाने के वैकल्पिक तरीके

डमी डेटा बनाने के कुछ अन्य तरीके भी हैं। वे इस प्रकार हैं:

• नकली कारखाना

  इसका उपयोग तब किया जा सकता है जब आपको अपने कोड के त्वरित परीक्षण के लिए कुछ यादृच्छिक नकली डेटा जैसे स्ट्रिंग्स, संख्याएं, दिनांक, समय, आईपी, ईमेल पते इत्यादि की आवश्यकता होती है। आप इसके बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.

• पायथन में नम्पी लाइब्रेरी से रैंडम मॉड्यूल का उपयोग करना
  
  यदि आप केवल छद्म-यादृच्छिक संख्याएँ चाहते हैं तो उन्हें यादृच्छिक पैकेज का उपयोग करके उत्पन्न किया जा सकता है। इसमें रैंड(), रैंडिंट() और चॉइस() जैसे विभिन्न कार्य हैं।

निष्कर्ष

हमने सीखा कि विभिन्न प्रकार के डेटा बनाने के लिए पायथन में फ़ेकर पैकेज का उपयोग कैसे करें। हमने पता लगाया कि नाम, व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल, मुद्रा-संबंधित डेटा कैसे बनाया जाए। हमने यह भी सीखा कि समान डमी डेटा को कैसे पुन: प्रस्तुत किया जाए और साथ ही अद्वितीय डेटा कैसे उत्पन्न किया जाए। हमने प्रदाताओं का पता लगाया और यह भी सीखा कि स्थानीय-विशिष्ट डेटा बनाना संभव है।

इस पैकेज के साथ हम और भी बहुत कुछ कर सकते हैं। मैंने नकली डेटा उत्पन्न करने के कुछ उदाहरण साझा किए हैं। मुझे आशा है कि यह आपके एप्लिकेशन के परीक्षण के लिए उपयोगी होगा और वास्तविक डेटा खोजने के ओवरहेड को कम करेगा।

 

सन्दर्भ:

फ़ेकर पैकेज के बारे में अधिक जानकारी के लिए आप यहां जा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.

इस लेख में दिखाया गया मीडिया एनालिटिक्स विद्या के स्वामित्व में नहीं है और लेखक के विवेक पर उपयोग किया जाता है।

स्रोत: https://www.analyticsvidya.com/blog/2021/09/how-to-create-dummy-data-in-python-using-faker-package/