Locale en_US¶

`faker.providers.address`¶

class faker.providers.address.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

address() → str¶

示例:: ‘791 Crist Parks, Sashabury, IL 86039-9874’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.address()
...
'48764 Howard Forge Apt. 421\nVanessaside, VT 79393'
'PSC 4115, Box 7815\nAPO AA 41945'
'778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077'
'3513 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111'
'398 Wallace Ranch Suite 593\nIvanburgh, AZ 80818'

administrative_unit() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.administrative_unit()
...
'Missouri'
'Wisconsin'
'Nebraska'
'Arizona'
'Kentucky'

building_number() → str¶

示例:: ‘791’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.building_number()
...
'6048'
'6475'
'382'
'2194'
'924'

city() → str¶

示例:: ‘Sashabury’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.city()
...
'Changchester'
'West Tammyfort'
'Hullport'
'Howardborough'
'West Donald'

city_prefix() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.city_prefix()
...
'Port'
'South'
'Port'
'South'
'North'

city_suffix() → str¶

示例:: ‘town’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.city_suffix()
...
'furt'
'chester'
'ton'
'view'
'haven'

country() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country()
...
'Tanzania'
'Hungary'
'Senegal'
'Tuvalu'
'Italy'

country_code(representation: str = 'alpha-2') → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_code()
...
'MV'
'PS'
'NL'
'BB'
'IL'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_code(representation='alpha-2')
...
'MV'
'PS'
'NL'
'BB'
'IL'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_code(representation='alpha-3')
...
'MDV'
'PSE'
'NLD'
'BRB'
'ISR'

current_country() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.current_country()
...
'United States'
'United States'
'United States'
'United States'
'United States'

current_country_code() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.current_country_code()
...
'US'
'US'
'US'
'US'
'US'

military_apo() → str¶

示例:: ‘PSC 5394 Box 3492
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.military_apo()
...
'PSC 6604, Box 8764'
'PSC 7593, Box 8242'
'PSC 1948, Box 9241'
'PSC 1578, Box 1565'
'PSC 9387, Box 7840'

military_dpo() → str¶

示例:: ‘Unit 3333 Box 9342’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.military_dpo()
...
'Unit 6604 Box 8764'
'Unit 7593 Box 8242'
'Unit 1948 Box 9241'
'Unit 1578 Box 1565'
'Unit 9387 Box 7840'

military_ship() → str¶

示例:: ‘USS’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.military_ship()
...
'USCGC'
'USCGC'
'USS'
'USNV'
'USCGC'

military_state() → str¶

示例:: ‘APO’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.military_state()
...
'AA'
'AA'
'AE'
'AA'
'AP'

postalcode() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postalcode()
...
'50995'
'99847'
'55626'
'05807'
'34437'

postalcode_in_state(state_abbr: str | None = None) → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postalcode_in_state()
...
'39462'
'85531'
'13981'
'64243'
'07734'

postalcode_plus4() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postalcode_plus4()
...
'50995-6891'
'05807-4243'
'67514-7962'
'53576-4970'
'62969-5867'

postcode() → str¶

示例:: 86039-9874
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postcode()
...
'50995'
'99847'
'55626'
'05807'
'34437'

postcode_in_state(state_abbr: str | None = None) → str¶

Returns:: A random postcode within the provided state abbreviation
参数:: state_abbr – A state abbreviation
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postcode_in_state()
...
'39462'
'85531'
'13981'
'64243'
'07734'

secondary_address() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.secondary_address()
...
'Suite 604'
'Suite 647'
'Suite 938'
'Apt. 421'
'Suite 892'

state() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.state()
...
'Missouri'
'Wisconsin'
'Nebraska'
'Arizona'
'Kentucky'

state_abbr(include_territories: bool = True, include_freely_associated_states: bool = True) → str¶

Returns:: A random two-letter USPS postal code

By default, the resulting code may abbreviate any of the fifty states, five US territories, or three freely-associating sovereign states.

参数:

include_territories – If True, territories will be included. If False, US territories will be excluded.
include_freely_associated_states – If True, freely-associated states will be included. If False, sovereign states in free association with the US will be excluded.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.state_abbr()
...
'PR'
'MS'
'WV'
'FM'
'MT'

street_address() → str¶

示例:: ‘791 Crist Parks’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_address()
...
'0487 Hull Village Suite 759'
'242 Christine Glen'
'1157 Michael Island'
'778 Brown Plaza'
'60975 Jessica Squares'

street_name() → str¶

示例:: ‘Crist Parks’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_name()
...
'Chang Manor'
'Jonathan Pass'
'Sullivan Tunnel'
'Faulkner Knolls'
'William Haven'

street_suffix() → str¶

示例:: ‘Avenue’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_suffix()
...
'Vista'
'Lights'
'Trace'
'Manor'
'Canyon'

zipcode() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.zipcode()
...
'50995'
'99847'
'55626'
'05807'
'34437'

zipcode_in_state(state_abbr: str | None = None) → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.zipcode_in_state()
...
'39462'
'85531'
'13981'
'64243'
'07734'

zipcode_plus4() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.zipcode_plus4()
...
'50995-6891'
'05807-4243'
'67514-7962'
'53576-4970'
'62969-5867'

`faker.providers.automotive`¶

class faker.providers.automotive.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Implement automotive provider for en_US locale.

来源

https://en.wikipedia.org/wiki/United_States_license_plate_designs_and_serial_formats

license_plate() → str¶

生成一个车牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.license_plate()
...
'487-YNB'
'ZJ9 P3L'
'194-EJEY'
'WZT-241'
'CVK 781'

vin() → str¶

生成车辆识别码。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.vin()
...
'RT3GZYSK4Z9J97593'
'7G0K75MX5LDXV8156'
'G416S1YM2EF0V3513'
'66LZY7KJ7DJV61858'
'RLFJBCB3669039471'

`faker.providers.barcode`¶

class faker.providers.barcode.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Implement barcode provider for en_US locale.

来源

https://gs1.org/standards/id-keys/company-prefix

ean(length: int = 13, prefixes: Tuple[int | str | Tuple[int | str, ...], ...] = ()) → str¶

生成指定 length 长度的 EAN 条形码。

length 的值只能是 8 或 13（默认值），分别创建 EAN-8 或 EAN-13 条形码。

如果指定了 prefixes 的值，则结果将以 prefixes 中的某个序列开头。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean(length=13)
...
'6604876475937'
'8242194892418'
'1578156593879'
'7840801609759'
'3513933287112'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean(length=8)
...
'66048763'
'47593824'
'42194897'
'24115780'
'15659385'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean(prefixes=('00', ))
...
'0004876475931'
'0019489241156'
'0056593877840'
'0016097535134'
'0087115871480'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean(prefixes=('45', '49'))
...
'4504876475932'
'4919489241155'
'4556593877841'
'4516097535135'
'4987115871489'

ean13(prefixes: Tuple[int | str | Tuple[int | str, ...], ...] = (), leading_zero: bool | None = None) → str¶

生成 EAN-13 条形码。

If leading_zero is True, the leftmost digit of the barcode will be set to 0. If False, the leftmost digit cannot be 0. If None (default), the leftmost digit can be any digit.

If a value for prefixes is specified, the result will begin with one of the sequences in prefixes and will ignore leading_zero.

This method uses the standard barcode provider’s ean13() under the hood with the prefixes argument set to the correct value to attain the behavior described above.

注意

EAN-13 barcode that starts with a zero can be converted to UPC-A by dropping the leading zero. This may cause problems with readers that treat all of these code as UPC-A codes and drop the first digit when reading it.

You can set the argument prefixes ( or leading_zero for convenience) explicitly to avoid or to force the generated barcode to start with a zero. You can also generate actual UPC-A barcode with EnUsBarcodeProvider.upc_a().

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean13()
...
'6604876475937'
'8242194892418'
'1578156593879'
'7840801609759'
'3513933287112'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean13(leading_zero=False)
...
'7048764759386'
'5194892411572'
'6593877840809'
'7975351393329'
'2587148418587'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean13(leading_zero=True)
...
'0604876475933'
'0219489241150'
'0156593877847'
'0016097535134'
'0287115871484'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean13(prefixes=('00', ))
...
'0004876475931'
'0019489241156'
'0056593877840'
'0016097535134'
'0087115871480'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean13(prefixes=('45', '49'))
...
'4504876475932'
'4919489241155'
'4556593877841'
'4516097535135'
'4987115871489'

ean8(prefixes: Tuple[int | str | Tuple[int | str, ...], ...] = ()) → str¶

生成 EAN-8 条形码。

This method uses ean() under the hood with the length argument explicitly set to 8.

如果指定了 prefixes 的值，则结果将以 prefixes 中的某个序列开头。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean8()
...
'66048763'
'47593824'
'42194897'
'24115780'
'15659385'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean8(prefixes=('00', ))
...
'00048767'
'00938242'
'00489249'
'00781565'
'00877848'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ean8(prefixes=('45', '49'))
...
'49048766'
'45938245'
'45489242'
'49781564'
'45877841'

localized_ean(length: int = 13) → str¶

生成指定 length 长度的本地化 EAN 条形码。

length 的值只能是 8 或 13（默认值），分别创建 EAN-8 或 EAN-13 条形码。

This method uses the standard barcode provider’s ean() under the hood with the prefixes argument explicitly set to local_prefixes of a localized barcode provider implementation.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.localized_ean()
...
'0804876475937'
'1321948924111'
'1381565938779'
'1108016097539'
'0839332871152'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.localized_ean(length=13)
...
'0804876475937'
'1321948924111'
'1381565938779'
'1108016097539'
'0839332871152'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.localized_ean(length=8)
...
'12048762'
'04593829'
'04948926'
'06578152'
'04387787'

localized_ean13() → str¶

生成本地化 EAN-13 条形码。

This method uses localized_ean() under the hood with the length argument explicitly set to 13.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.localized_ean13()
...
'0804876475937'
'1321948924111'
'1381565938779'
'1108016097539'
'0839332871152'

localized_ean8() → str¶

生成本地化 EAN-8 条形码。

This method uses localized_ean() under the hood with the length argument explicitly set to 8.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.localized_ean8()
...
'12048762'
'04593829'
'04948926'
'06578152'
'04387787'

upc_a(upc_ae_mode: bool = False, base: str | None = None, number_system_digit: int | None = None) → str¶

Generate a 12-digit UPC-A barcode.

The value of upc_ae_mode controls how barcodes will be generated. If False (default), barcodes are not guaranteed to have a UPC-E equivalent. In this mode, the method uses EnUsBarcodeProvider.ean13() under the hood, and the values of base and number_system_digit will be ignored.

If upc_ae_mode is True, the resulting barcodes are guaranteed to have a UPC-E equivalent, and the values of base and number_system_digit will be used to control what is generated.

Under this mode, base is expected to have a 6-digit string value. If any other value is supplied, a random 6-digit string will be used instead. As for number_system_digit, the expected value is a 0 or a 1. If any other value is provided, this method will randomly choose from the two.

Important

When upc_ae_mode is enabled, you might encounter instances where different values of base (e.g. '120003' and '120004') produce the same UPC-A barcode. This is normal, and the reason lies within the whole conversion process. To learn more about this and what base and number_system_digit actually represent, please refer to EnUsBarcodeProvider.upc_e().

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a()
...
'604876475933'
'219489241150'
'156593877847'
'016097535134'
'287115871484'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a(upc_ae_mode=True, number_system_digit=0)
...
'066048000075'
'064700000593'
'082421000098'
'048100009240'
'015781000057'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a(upc_ae_mode=True, number_system_digit=1)
...
'166048000072'
'164700000590'
'182421000095'
'148100009247'
'115781000054'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a(upc_ae_mode=True, base='123456', number_system_digit=0)
...
'012345000065'
'012345000065'
'012345000065'
'012345000065'
'012345000065'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a(upc_ae_mode=True, base='120003', number_system_digit=0)
...
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_a(upc_ae_mode=True, base='120004', number_system_digit=0)
...
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'
'012000000003'

upc_e(base: str | None = None, number_system_digit: int | None = None, safe_mode: bool = True) → str¶

Generate an 8-digit UPC-E barcode.

UPC-E barcodes can be expressed in 6, 7, or 8-digit formats, but this method uses the 8 digit format, since it is trivial to convert to the other two formats. The first digit (starting from the left) is controlled by number_system_digit, and it can only be a 0 or a 1. The last digit is the check digit that is inherited from the UPC-E barcode’s UPC-A equivalent. The middle six digits are collectively referred to as the base (for a lack of a better term).

On that note, this method uses base and number_system_digit to first generate a UPC-A barcode for the check digit, and what happens next depends on the value of safe_mode. The argument safe_mode exists, because there are some UPC-E values that share the same UPC-A equivalent. For example, any UPC-E barcode of the form abc0000d, abc0003d, and abc0004d share the same UPC-A value abc00000000d, but that UPC-A value will only convert to abc0000d because of (a) how UPC-E is just a zero-suppressed version of UPC-A and (b) the rules around the conversion.

If safe_mode is True (default), this method performs another set of conversions to guarantee that the UPC-E barcodes generated can be converted to UPC-A, and that UPC-A barcode can be converted back to the original UPC-E barcode. Using the example above, even if the bases 120003 or 120004 are used, the resulting UPC-E barcode will always use the base 120000.

If safe_mode is False, then the number_system_digit, base, and the computed check digit will just be concatenated together to produce the UPC-E barcode, and attempting to convert the barcode to UPC-A and back again to UPC-E will exhibit the behavior described above.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e()
...
'16604872'
'04759386'
'04219484'
'04115786'
'15659385'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='123456')
...
'11234562'
'11234562'
'01234565'
'11234562'
'11234562'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='123456', number_system_digit=0)
...
'01234565'
'01234565'
'01234565'
'01234565'
'01234565'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='123456', number_system_digit=1)
...
'11234562'
'11234562'
'11234562'
'11234562'
'11234562'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120000', number_system_digit=0)
...
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120003', number_system_digit=0)
...
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120004', number_system_digit=0)
...
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120000', number_system_digit=0, safe_mode=False)
...
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'
'01200003'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120003', number_system_digit=0, safe_mode=False)
...
'01200033'
'01200033'
'01200033'
'01200033'
'01200033'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.upc_e(base='120004', number_system_digit=0, safe_mode=False)
...
'01200043'
'01200043'
'01200043'
'01200043'
'01200043'

`faker.providers.color`¶

class faker.providers.color.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Implement color provider for en_US locale.

以人性化的方式生成颜色。

在底层，此方法首先创建一个以 HSV 颜色模型表示的颜色，然后将其转换为所需的 color_format。参数 hue 根据以下规则控制 H 值：

如果值是介于 0 到 360 之间的数字，它将用作生成颜色的 H 值。
如果值是介于 0 到 360 之间的两个数字的元组/列表，则颜色的 H 值将从该范围中随机选择。
如果值是有效的字符串，则颜色的 H 值将从与所提供字符串对应的 H 范围中随机选择。有效值包括 'monochrome'、'red'、'orange'、'yellow'、'green'、'blue'、'purple' 和 'pink'。

参数 luminosity 影响 S 和 V 值，并且部分受 hue 的影响。这种关系的具体细节有些复杂，如果您想深入了解，请参考源代码。为了保持接口简单，此参数可以省略，也可以接受以下字符串值：'bright'、'dark'、'light' 或 'random'。

参数 color_format 控制颜色以哪种颜色模型表示。有效值包括 'hsv'、'hsl'、'rgb' 或 'hex'（默认值）。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(hue='red')
...
'#af2f33'
'#e02141'
'#ef6466'
'#a80a14'
'#ed9e95'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(luminosity='light')
...
'#79c3e0'
'#89ffa1'
'#96cbf7'
'#aafaff'
'#e3f495'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(hue=(100, 200), color_format='rgb')
...
'rgb(26, 155, 88)'
'rgb(9, 193, 49)'
'rgb(73, 229, 154)'
'rgb(107, 249, 166)'
'rgb(76, 204, 69)'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(hue='orange', luminosity='bright')
...
'#efc332'
'#edae65'
'#d1861d'
'#ffcc42'
'#e09533'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(hue=135, luminosity='dark', color_format='hsv')
...
'hsv(135, 96, 45)'
'hsv(135, 98, 57)'
'hsv(135, 94, 61)'
'hsv(135, 99, 47)'
'hsv(135, 94, 50)'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color(hue=(300, 20), luminosity='random', color_format='hsl')
...
'hsl(217, 94, 27)'
'hsl(40, 23, 54)'
'hsl(268, 100, 74)'
'hsl(175, 43, 31)'
'hsl(131, 47, 11)'

生成一个 HSL 颜色元组。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsl()
...
(197, 57, 32)
(132, 90, 39)
(207, 76, 65)
(183, 88, 33)
(258, 62, 73)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsl(hue='red', luminosity='dark')
...
(358, 92, 27)
(350, 96, 33)
(359, 88, 36)
(356, 98, 28)
(6, 85, 34)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsl(hue=(100, 200), luminosity='random')
...
(149, 94, 27)
(105, 23, 54)
(162, 100, 74)
(138, 43, 31)
(174, 19, 55)

生成一个 HSV 颜色元组。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsv()
...
(197, 73, 51)
(132, 95, 76)
(207, 58, 92)
(183, 94, 64)
(258, 37, 90)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsv(hue='red', luminosity='dark')
...
(358, 96, 53)
(350, 98, 66)
(359, 94, 68)
(356, 99, 56)
(6, 92, 63)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_hsv(hue=(100, 200), luminosity='random')
...
(149, 97, 53)
(105, 33, 65)
(162, 51, 100)
(138, 61, 45)
(174, 27, 64)

color_name() → str¶

生成一个颜色名称。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_name()
...
'OliveDrab'
'PeachPuff'
'BlueViolet'
'LightGoldenRodYellow'
'Teal'

生成一个整数 RGB 颜色元组。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb()
...
(35, 103, 130)
(9, 193, 46)
(98, 173, 234)
(9, 155, 163)
(170, 144, 229)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb(hue='red', luminosity='dark')
...
(135, 5, 9)
(168, 3, 30)
(173, 10, 13)
(142, 1, 10)
(160, 27, 12)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb(hue=(100, 200), luminosity='random')
...
(4, 135, 67)
(124, 165, 111)
(124, 255, 215)
(44, 114, 65)
(119, 163, 158)

生成一个浮点数 RGB 颜色元组。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb_float()
...
(0.13770000000000002, 0.4045149999999999, 0.51)
(0.038000000000000034, 0.76, 0.18239999999999984)
(0.3864000000000001, 0.6798800000000002, 0.92)
(0.03840000000000004, 0.6099200000000001, 0.64)
(0.6668999999999999, 0.5670000000000001, 0.9)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb_float(hue='red', luminosity='dark')
...
(0.53, 0.02120000000000002, 0.03815999999999998)
(0.66, 0.013200000000000012, 0.12100000000000023)
(0.68, 0.04080000000000004, 0.05145333333333333)
(0.56, 0.005600000000000005, 0.042559999999999855)
(0.63, 0.10835999999999996, 0.05039999999999997)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.color_rgb_float(hue=(100, 200), luminosity='random')
...
(0.015900000000000015, 0.53, 0.2643816666666667)
(0.489125, 0.65, 0.43549999999999994)
(0.49, 1.0, 0.8470000000000001)
(0.17550000000000002, 0.45, 0.2578500000000001)
(0.4672, 0.64, 0.62272)

hex_color() → str¶

生成一个十六进制三元组格式的颜色。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.hex_color()
...
'#d82c08'
'#629f70'
'#c2094d'
'#e3e707'
'#6baa95'

rgb_color() → str¶

生成一个逗号分隔的 RGB 值格式的颜色。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.rgb_color()
...
'197,215,20'
'132,248,207'
'155,244,183'
'111,71,144'
'71,48,128'

rgb_css_color() → str¶

生成一个 CSS rgb() 函数格式的颜色。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.rgb_css_color()
...
'rgb(197,215,20)'
'rgb(132,248,207)'
'rgb(155,244,183)'
'rgb(111,71,144)'
'rgb(71,48,128)'

safe_color_name() → str¶

生成一个网络安全颜色名称。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.safe_color_name()
...
'aqua'
'teal'
'fuchsia'
'white'
'teal'

safe_hex_color() → str¶

生成一个十六进制三元组格式的网络安全颜色。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.safe_hex_color()
...
'#ccdd11'
'#88ffcc'
'#99ffbb'
'#664499'
'#443388'

`faker.providers.company`¶

class faker.providers.company.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

bs() → str¶

示例:: ‘integrate extensible convergence’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.bs()
...
'iterate integrated e-markets'
'integrate back-end mindshare'
'synthesize wireless content'
'syndicate synergistic applications'
'productize killer mindshare'

catch_phrase() → str¶

示例:: ‘Robust full-range hub’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.catch_phrase()
...
'Networked well-modulated instruction set'
'Balanced empowering migration'
'Pre-emptive impactful toolset'
'Innovative mission-critical help-desk'
'Reduced didactic middleware'

company() → str¶

示例:: ‘Acme Ltd’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.company()
...
'Chang-Fisher'
'Sheppard-Tucker'
'Faulkner-Howard'
'Wagner LLC'
'Campos PLC'

company_suffix() → str¶

示例:: ‘Ltd’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.company_suffix()
...
'Group'
'Group'
'Inc'
'LLC'
'PLC'

`faker.providers.credit_card`¶

class faker.providers.credit_card.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Implement credit card provider for en_US locale.

生成信用卡有效期。

This method uses date_time_between() under the hood to generate the expiry date, so the start and end arguments work in the same way here as it would in that method. For the actual formatting of the expiry date, strftime() is used and date_format is simply passed to that method.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.credit_card_expire()
...
'05/34'
'07/33'
'03/30'
'07/28'
'01/31'

credit_card_full(card_type: CardType | None = None) → str¶

生成一整套信用卡详细信息。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.credit_card_full()
...
'Discover\nKatherine Fisher\n6587647593824218 02/32\nCVC: 489\n'
'VISA 16 digit\nKyle Blair\n4781565938778403 01/34\nCVC: 801\n'
'JCB 16 digit\nMary Page\n3597535139332876 11/26\nCVC: 587\n'
'Mastercard\nKevin Carter\n5485839894719651 09/31\nCVV: 423\n'
'VISA 16 digit\nAntonio Zavala\n4711220186848335 11/34\nCVC: 969\n'

credit_card_number(card_type: CardType | None = None) → str¶

生成有效的信用卡号。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.credit_card_number()
...
'6504876475938248'
'4948924115781567'
'348778408016097'
'30535139332877'
'5358714841858395'

credit_card_provider(card_type: CardType | None = None) → str¶

生成信用卡提供商名称。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.credit_card_provider()
...
'Discover'
'Discover'
'Maestro'
'VISA 19 digit'
'JCB 15 digit'

credit_card_security_code(card_type: CardType | None = None) → str¶

生成信用卡安全码。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.credit_card_security_code()
...
'604'
'764'
'593'
'242'
'948'

`faker.providers.currency`¶

class faker.providers.currency.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

cryptocurrency() → Tuple[str, str]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.cryptocurrency()
...
('XRP', 'Ripple')
('STC', 'SwiftCoin')
('BC', 'BlackCoin')
('NXT', 'Nxt')
('IOTA', 'IOTA')

cryptocurrency_code() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.cryptocurrency_code()
...
'XRP'
'STC'
'BC'
'NXT'
'IOTA'

cryptocurrency_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.cryptocurrency_name()
...
'Ripple'
'SwiftCoin'
'BlackCoin'
'Nxt'
'IOTA'

currency() → Tuple[str, str]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.currency()
...
('MWK', 'Malawian kwacha')
('NZD', 'New Zealand dollar')
('BAM', 'Bosnia and Herzegovina convertible mark')
('IRR', 'Iranian rial')
('SPL', 'Seborga luigino')

currency_code() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.currency_code()
...
'MWK'
'NZD'
'BAM'
'IRR'
'SPL'

currency_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.currency_name()
...
'Malawian kwacha'
'New Zealand dollar'
'Bosnia and Herzegovina convertible mark'
'Iranian rial'
'Seborga luigino'

currency_symbol(code: str | None = None) → str¶

示例:: $
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.currency_symbol()
...
'$'
'$'
'KM'
'kr'
'L'

pricetag() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pricetag()
...
'$7,604.87'
'$975.93'
'$54.21'
'$89,241.15'
'$91,565.93'

`faker.providers.date_time`¶

class faker.providers.date_time.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

am_pm() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.am_pm()
...
'AM'
'AM'
'PM'
'PM'
'AM'

century() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.century()
...
'XIII'
'XIV'
'II'
'IX'
'XVII'

获取一个介于 1970 年 1 月 1 日和现在之间的日期字符串。

参数:

pattern – 日期格式（默认为年-月-日）
end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date()
...
'2017-04-02'
'2012-05-31'
'1993-07-14'
'1984-06-27'
'1998-08-11'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date(pattern='%m/%d/%Y')
...
'04/02/2017'
'05/31/2012'
'07/14/1993'
'06/27/1984'
'08/11/1998'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date(end_datetime='+1w')
...
'2017-04-08'
'2012-06-05'
'1993-07-17'
'1984-06-29'
'1998-08-15'

获取一个基于两个给定日期之间随机日期的 Date 对象。接受可被 strtotime() 识别的日期字符串。

参数:

start_date – 一个 DateParseType。默认为 30 年前
end_date – 一个 DateParseType。默认为 "today"

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_between()
...
datetime.date(2021, 4, 16)
datetime.date(2018, 9, 11)
datetime.date(2008, 7, 28)
datetime.date(2003, 9, 22)
datetime.date(2011, 4, 18)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_between(start_date='-1w')
...
datetime.date(2025, 12, 14)
datetime.date(2025, 12, 14)
datetime.date(2025, 12, 11)
datetime.date(2025, 12, 10)
datetime.date(2025, 12, 12)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_between(start_date="-1y", end_date="+1w")
...
datetime.date(2025, 10, 25)
datetime.date(2025, 9, 23)
datetime.date(2025, 5, 20)
datetime.date(2025, 3, 21)
datetime.date(2025, 6, 23)

获取两个给定日期之间的随机日期。

参数:

date_start – 一个 DateParseType。默认为 UNIX 纪元时间
date_end – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_between_dates()
...
datetime.date(2025, 12, 16)
datetime.date(2025, 12, 16)
datetime.date(2025, 12, 16)
datetime.date(2025, 12, 16)
datetime.date(2025, 12, 16)

date_object(end_datetime: datetime | None = None) → date¶

获取一个介于 1970 年 1 月 1 日和现在之间的 date 对象

参数:: end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_object()
...
datetime.date(2017, 4, 2)
datetime.date(2012, 5, 31)
datetime.date(1993, 7, 14)
datetime.date(1984, 6, 27)
datetime.date(1998, 8, 11)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_object(end_datetime='+1w')
...
datetime.date(2017, 4, 8)
datetime.date(2012, 6, 5)
datetime.date(1993, 7, 17)
datetime.date(1984, 6, 29)
datetime.date(1998, 8, 15)

date_of_birth(tzinfo: tzinfo | None = None, minimum_age: int = 0, maximum_age: int = 115) → date¶

生成一个随机的出生日期，表示为一个 Date 对象，受可选的 minimum_age 和 maximum_age 参数限制。

参数:

tzinfo – 默认为 None。
minimum_age – 默认为 0。
maximum_age – 默认为 115。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_of_birth()
...
datetime.date(2007, 11, 29)
datetime.date(1997, 11, 17)
datetime.date(1958, 9, 29)
datetime.date(1939, 12, 29)
datetime.date(1969, 4, 7)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_of_birth(minimum_age=30, maximum_age=50)
...
datetime.date(1992, 9, 8)
datetime.date(1990, 11, 15)
datetime.date(1983, 10, 15)
datetime.date(1980, 5, 23)
datetime.date(1985, 9, 10)

date_this_century(before_today: bool = True, after_today: bool = False) → date¶

获取当前世纪的 Date 对象。

参数:

before_today – 包括今天之前的当前世纪日期。默认为 True
after_today – 包括今天之后的当前世纪日期。默认为 False

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_century()
...
datetime.date(2021, 12, 1)
datetime.date(2019, 9, 4)
datetime.date(2010, 12, 1)
datetime.date(2006, 9, 20)
datetime.date(2013, 4, 9)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_century(before_today=False, after_today=True)
...
datetime.date(2088, 6, 24)
datetime.date(2082, 1, 29)
datetime.date(2057, 2, 4)
datetime.date(2045, 2, 16)
datetime.date(2063, 10, 24)

date_this_decade(before_today: bool = True, after_today: bool = False) → date¶

获取当前十年的 Date 对象。

参数:

before_today – 包括今天之前的当前十年日期。默认为 True
after_today – 包括今天之后的当前十年日期。默认为 False

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_decade()
...
datetime.date(2025, 1, 11)
datetime.date(2024, 7, 7)
datetime.date(2022, 7, 4)
datetime.date(2021, 7, 17)
datetime.date(2023, 1, 17)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_decade(before_today=False, after_today=True)
...
datetime.date(2029, 5, 16)
datetime.date(2029, 1, 8)
datetime.date(2027, 8, 29)
datetime.date(2027, 1, 2)
datetime.date(2028, 1, 10)

date_this_month(before_today: bool = True, after_today: bool = False) → date¶

获取当前月份的 Date 对象。

参数:

before_today – 包括今天之前的当前月份日期。默认为 True
after_today – 包括今天之后的当前月份日期。默认为 False

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_month()
...
datetime.date(2025, 12, 13)
datetime.date(2025, 12, 12)
datetime.date(2025, 12, 7)
datetime.date(2025, 12, 4)
datetime.date(2025, 12, 8)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_month(before_today=False, after_today=True)
...
datetime.date(2025, 12, 29)
datetime.date(2025, 12, 28)
datetime.date(2025, 12, 22)
datetime.date(2025, 12, 20)
datetime.date(2025, 12, 24)

date_this_year(before_today: bool = True, after_today: bool = False) → date¶

获取当前年份的 Date 对象。

参数:

before_today – 包括今天之前的当前年份日期。默认为 True
after_today – 包括今天之后的当前年份日期。默认为 False

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_year()
...
datetime.date(2025, 10, 22)
datetime.date(2025, 9, 22)
datetime.date(2025, 5, 27)
datetime.date(2025, 4, 1)
datetime.date(2025, 6, 28)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_this_year(before_today=False, after_today=True)
...
datetime.date(2025, 12, 29)
datetime.date(2025, 12, 28)
datetime.date(2025, 12, 22)
datetime.date(2025, 12, 20)
datetime.date(2025, 12, 24)

获取一个介于 1970 年 1 月 1 日和指定 end_datetime 之间的 datetime 对象

参数:

tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例
end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time()
...
datetime.datetime(2017, 4, 2, 7, 9, 29, 503280)
datetime.datetime(2012, 5, 31, 1, 49, 33, 969401)
datetime.datetime(1993, 7, 14, 15, 27, 37, 904039)
datetime.datetime(1984, 6, 27, 17, 48, 20, 936965)
datetime.datetime(1998, 8, 11, 10, 27, 3, 201925)

获取一个介于公元 0001 年 1 月 1 日和现在之间的 datetime 对象

参数:

tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例
end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
start_datetime – 一个 DateParseType。默认为 UNIX 时间戳 -62135596800，

相当于 0001-01-01 00:00:00 UTC

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_ad()
...
datetime.datetime(1710, 12, 2, 9, 44, 24, 973137)
datetime.datetime(1535, 10, 30, 1, 55, 47, 852768)
datetime.datetime(852, 8, 21, 17, 50, 29, 948029)
datetime.datetime(525, 4, 18, 19, 55, 1, 906815)
datetime.datetime(1036, 4, 23, 18, 52, 44, 194130)

获取一个基于两个给定日期之间随机日期的 datetime 对象。接受可被 strtotime() 识别的日期字符串。

参数:

start_date – 一个 DateParseType。默认为 30 年前
end_date – 一个 DateParseType。默认为 "now"
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_between()
...
datetime.datetime(2021, 4, 16, 7, 18, 19, 236214)
datetime.datetime(2018, 9, 11, 20, 43, 5, 808743)
datetime.datetime(2008, 7, 29, 2, 12, 46, 361449)
datetime.datetime(2003, 9, 22, 19, 23, 22, 49189)
datetime.datetime(2011, 4, 18, 22, 40, 18, 171082)

获取两个给定 datetime 之间的随机 datetime。

参数:

datetime_start – 一个 DateParseType。默认为 UNIX 纪元时间
datetime_end – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_between_dates()
...
datetime.datetime(2025, 12, 16, 0, 7, 36)
datetime.datetime(2025, 12, 16, 0, 7, 36)
datetime.datetime(2025, 12, 16, 0, 7, 36)
datetime.datetime(2025, 12, 16, 0, 7, 36)
datetime.datetime(2025, 12, 16, 0, 7, 36)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_between_dates(datetime_start='-30y', datetime_end='now')
...
datetime.datetime(2021, 4, 16, 7, 18, 19, 236214)
datetime.datetime(2018, 9, 11, 20, 43, 5, 808743)
datetime.datetime(2008, 7, 29, 2, 12, 46, 361449)
datetime.datetime(2003, 9, 22, 19, 23, 22, 49189)
datetime.datetime(2011, 4, 18, 22, 40, 18, 171082)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_between_dates(datetime_start='now', datetime_end='+1y')
...
datetime.datetime(2026, 10, 20, 10, 7, 33, 441207)
datetime.datetime(2026, 9, 18, 20, 10, 22, 993625)
datetime.datetime(2026, 5, 18, 14, 45, 22, 345382)
datetime.datetime(2026, 3, 20, 13, 43, 43, 534973)
datetime.datetime(2026, 6, 20, 17, 50, 17, 405703)

date_time_this_century(before_now: bool = True, after_now: bool = False, tzinfo: tzinfo | None = None) → datetime¶

获取当前世纪的 datetime 对象。

参数:

before_now – 包括今天之前的当前世纪日期。默认为 True
after_now – 包括今天之后的当前世纪日期。默认为 False
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_century()
...
datetime.datetime(2021, 12, 1, 23, 13, 57, 876660)
datetime.datetime(2019, 9, 4, 4, 4, 21, 612741)
datetime.datetime(2010, 12, 1, 10, 35, 35, 19506)
datetime.datetime(2006, 9, 20, 18, 59, 8, 969222)
datetime.datetime(2013, 4, 9, 9, 33, 35, 858028)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_century(before_now=False, after_now=True)
...
datetime.datetime(2088, 6, 24, 13, 5, 20, 292026)
datetime.datetime(2082, 1, 29, 2, 53, 1, 10148)
datetime.datetime(2057, 2, 4, 22, 34, 52, 903241)
datetime.datetime(2045, 2, 16, 3, 33, 50, 935300)
datetime.datetime(2063, 10, 24, 21, 59, 14, 848172)

date_time_this_decade(before_now: bool = True, after_now: bool = False, tzinfo: tzinfo | None = None) → datetime¶

获取当前十年的 datetime 对象。

参数:

before_now – 包括今天之前的当前十年日期。默认为 True
after_now – 包括今天之后的当前十年日期。默认为 False
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_decade()
...
datetime.datetime(2025, 1, 11, 11, 11, 37, 442923)
datetime.datetime(2024, 7, 7, 7, 30, 24, 288163)
datetime.datetime(2022, 7, 4, 3, 59, 0, 634957)
datetime.datetime(2021, 7, 17, 9, 42, 4, 188317)
datetime.datetime(2023, 1, 17, 12, 52, 32, 916788)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_decade(before_now=False, after_now=True)
...
datetime.datetime(2029, 5, 16, 5, 5, 7, 797931)
datetime.datetime(2029, 1, 8, 11, 59, 54, 4333)
datetime.datetime(2027, 8, 29, 4, 29, 41, 249610)
datetime.datetime(2027, 1, 2, 10, 10, 29, 405748)
datetime.datetime(2028, 1, 10, 3, 43, 41, 621795)

date_time_this_month(before_now: bool = True, after_now: bool = False, tzinfo: tzinfo | None = None) → datetime¶

获取当前月份的 datetime 对象。

参数:

before_now – 包括今天之前的当前月份日期。默认为 True
after_now – 包括今天之后的当前月份日期。默认为 False
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_month()
...
datetime.datetime(2025, 12, 13, 16, 5, 55, 775941)
datetime.datetime(2025, 12, 12, 8, 57, 34, 533418)
datetime.datetime(2025, 12, 7, 7, 27, 32, 549398)
datetime.datetime(2025, 12, 4, 21, 14, 34, 174418)
datetime.datetime(2025, 12, 8, 16, 7, 25, 180167)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_month(before_now=False, after_now=True)
...
datetime.datetime(2025, 12, 29, 12, 16, 39, 711184)
datetime.datetime(2025, 12, 28, 3, 5, 6, 539417)
datetime.datetime(2025, 12, 22, 17, 34, 22, 372700)
datetime.datetime(2025, 12, 20, 3, 31, 4, 449567)
datetime.datetime(2025, 12, 24, 4, 23, 29, 33547)

date_time_this_year(before_now: bool = True, after_now: bool = False, tzinfo: tzinfo | None = None) → datetime¶

获取当前年份的 datetime 对象。

参数:

before_now – 包括今天之前的当前年份日期。默认为 True
after_now – 包括今天之后的当前年份日期。默认为 False
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_year()
...
datetime.datetime(2025, 10, 22, 16, 59, 3, 798510)
datetime.datetime(2025, 9, 22, 12, 43, 19, 511708)
datetime.datetime(2025, 5, 27, 18, 45, 39, 382)
datetime.datetime(2025, 4, 1, 8, 43, 10, 187672)
datetime.datetime(2025, 6, 28, 10, 30, 6, 579533)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.date_time_this_year(before_now=False, after_now=True)
...
datetime.datetime(2025, 12, 29, 12, 16, 39, 711184)
datetime.datetime(2025, 12, 28, 3, 5, 6, 539417)
datetime.datetime(2025, 12, 22, 17, 34, 22, 372700)
datetime.datetime(2025, 12, 20, 3, 31, 4, 449567)
datetime.datetime(2025, 12, 24, 4, 23, 29, 33547)

day_of_month() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.day_of_month()
...
'02'
'31'
'14'
'27'
'11'

day_of_week() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.day_of_week()
...
'Sunday'
'Thursday'
'Wednesday'
'Wednesday'
'Tuesday'

future_date(end_date: date | datetime | timedelta | str | int = '+30d') → date¶

获取一个基于从现在开始 1 天到给定日期之间的随机日期的 Date 对象。

参数:

end_date – 一个 DateParseType。默认为 "+30d"
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.future_date()
...
datetime.date(2026, 1, 10)
datetime.date(2026, 1, 7)
datetime.date(2025, 12, 29)
datetime.date(2025, 12, 24)
datetime.date(2025, 12, 31)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.future_date(end_date='+1y')
...
datetime.date(2026, 10, 20)
datetime.date(2026, 9, 18)
datetime.date(2026, 5, 19)
datetime.date(2026, 3, 21)
datetime.date(2026, 6, 21)

获取一个基于从现在开始 1 秒到给定日期之间的随机日期的 datetime 对象。

参数:

end_date – 一个 DateParseType。默认为 "+30d"
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.future_datetime()
...
datetime.datetime(2026, 1, 10, 8, 6, 37, 594731)
datetime.datetime(2026, 1, 7, 17, 51, 14, 54467)
datetime.datetime(2025, 12, 28, 14, 56, 18, 116942)
datetime.datetime(2025, 12, 23, 18, 32, 48, 957843)
datetime.datetime(2025, 12, 31, 8, 14, 40, 566513)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.future_datetime(end_date='+1y')
...
datetime.datetime(2026, 10, 20, 10, 7, 33, 596785)
datetime.datetime(2026, 9, 18, 20, 10, 23, 235670)
datetime.datetime(2026, 5, 18, 14, 45, 22, 924810)
datetime.datetime(2026, 3, 20, 13, 43, 44, 276056)
datetime.datetime(2026, 6, 20, 17, 50, 17, 894428)

获取 UNIX 纪元时间到现在之间的 ISO 8601 字符串。

参数:

tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例
end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
sep – 日期和时间之间的分隔符，默认为 'T'
timespec – 时间部分的格式说明符，默认为 'auto' - 请参阅 datetime.isoformat() 文档

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.iso8601()
...
'2017-04-02T07:09:29.503280'
'2012-05-31T01:49:33.969401'
'1993-07-14T15:27:37.904039'
'1984-06-27T17:48:20.936965'
'1998-08-11T10:27:03.201925'

month() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.month()
...
'04'
'05'
'07'
'06'
'08'

month_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.month_name()
...
'April'
'May'
'July'
'June'
'August'

获取一个基于给定日期和 1 天前之间的随机日期的 Date 对象。

参数:

start_date – 一个 DateParseType。默认为 "-30d"
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.past_date()
...
datetime.date(2025, 12, 10)
datetime.date(2025, 12, 7)
datetime.date(2025, 11, 28)
datetime.date(2025, 11, 23)
datetime.date(2025, 11, 30)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.past_date(start_date='-1y')
...
datetime.date(2025, 10, 19)
datetime.date(2025, 9, 17)
datetime.date(2025, 5, 17)
datetime.date(2025, 3, 19)
datetime.date(2025, 6, 19)

获取一个基于给定日期和 1 秒前之间的随机日期的 datetime 对象。

参数:

start_date – 一个 DateParseType。默认为 "-30d"
tzinfo – 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

datetime(‘1999-02-02 11:42:52’)

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.past_datetime()
...
datetime.datetime(2025, 12, 11, 8, 6, 36, 594731)
datetime.datetime(2025, 12, 8, 17, 51, 13, 54467)
datetime.datetime(2025, 11, 28, 14, 56, 17, 116942)
datetime.datetime(2025, 11, 23, 18, 32, 47, 957843)
datetime.datetime(2025, 12, 1, 8, 14, 39, 566513)

pytimezone(*args: Any, **kwargs: Any) → tzinfo | None¶

生成一个随机时区（有关任何参数，请参阅 faker.timezone），并返回一个可用作 datetime 或其他 faker 的 tzinfo 的 Python 对象。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pytimezone()
...
zoneinfo.ZoneInfo(key='Indian/Maldives')
zoneinfo.ZoneInfo(key='America/Barbados')
zoneinfo.ZoneInfo(key='Europe/Stockholm')
zoneinfo.ZoneInfo(key='Africa/Windhoek')
zoneinfo.ZoneInfo(key='Asia/Qatar')

获取一个时间字符串（默认为 24 小时格式）

参数:

pattern – 格式
end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time()
...
'07:09:29'
'01:49:33'
'15:27:37'
'17:48:20'
'10:27:03'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time(pattern='%I:%M %p')
...
'07:09 AM'
'01:49 AM'
'03:27 PM'
'05:48 PM'
'10:27 AM'

获取一个随机的 timedelta 对象，其持续时间介于当前日期时间和 end_datetime 之间

参数:: end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time_delta()
...
datetime.timedelta(0)
datetime.timedelta(0)
datetime.timedelta(0)
datetime.timedelta(0)
datetime.timedelta(0)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time_delta(end_datetime='+30h')
...
datetime.timedelta(days=1, seconds=4797, microseconds=559965)
datetime.timedelta(seconds=81859, microseconds=75518)
datetime.timedelta(seconds=45421, microseconds=730730)
datetime.timedelta(seconds=27963, microseconds=9032)
datetime.timedelta(seconds=55217, microseconds=669908)

获取一个 time 对象

参数:: end_datetime – 一个 DateParseType。默认为当前日期和时间
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time_object()
...
datetime.time(7, 9, 29, 503280)
datetime.time(1, 49, 33, 969401)
datetime.time(15, 27, 37, 904039)
datetime.time(17, 48, 20, 936965)
datetime.time(10, 27, 3, 201925)

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time_object(end_datetime='+1h')
...
datetime.time(8, 0, 9, 421946)
datetime.time(2, 35, 2, 605252)
datetime.time(15, 52, 51, 961730)
datetime.time(18, 3, 53, 37267)
datetime.time(10, 57, 43, 790922)

返回一个生成器，生成 (<datetime>, <value>) 元组。

数据点将从 start_date 开始，并按照 precision 指定的时间间隔生成。

参数:

start_date – 一个 DateParseType。默认为 "-30d"
end_date – 一个 DateParseType。默认为 "now"
precision – 一个浮点数，表示数据点之间的时间间隔。

默认为时间间隔的 1/30。:param distrib: 一个可调用对象，接受一个 datetime 对象并返回一个值。默认为均匀分布。:param tzinfo: 时区，datetime.tzinfo 子类的实例

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.time_series()
...
<generator object Provider.time_series at 0x7db9578fca50>
<generator object Provider.time_series at 0x7db9578fca50>
<generator object Provider.time_series at 0x7db9578fca50>
<generator object Provider.time_series at 0x7db9578fca50>
<generator object Provider.time_series at 0x7db9578fca50>

timezone() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.timezone()
...
'Indian/Maldives'
'America/Barbados'
'Europe/Stockholm'
'Africa/Windhoek'
'Asia/Qatar'

获取一个介于 1970 年 1 月 1 日和现在之间的 Unix 时间戳，除非传递了明确的 start_datetime 或 end_datetime 值。

在 Windows 上，小数部分始终为 0。

参数:

end_datetime – 一个 DateParseType 类型。默认为 Unix 纪元。
start_datetime – 一个 DateParseType 类型。默认为当前日期和时间。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.unix_time()
...
1491116969.5032802
1338428973.969401
742663657.9040389
457206500.93696547
902831223.201925

year() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.year()
...
'2017'
'2012'
'1993'
'1984'
'1998'

`faker.providers.emoji`¶

class faker.providers.emoji.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

emoji() → str¶

示例:: ‘😉’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.emoji()
...
'🇸🇪'
'🧖🏽\u200d♂️'
'⏩'
'🏋🏼\u200d♀️'
'🤚🏽'

`faker.providers.file`¶

class faker.providers.file.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

file_extension(category: str | None = None) → str¶

Generate a file extension under the specified category.

If category is None, a random category will be used. The list of valid categories include: 'audio', 'image', 'office', 'text', and 'video'.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_extension()
...
'js'
'mp3'
'webm'
'html'
'html'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_extension(category='image')
...
'jpg'
'jpg'
'bmp'
'jpeg'
'png'

file_name(category: str | None = None, extension: str | None = None) → str¶

Generate a random file name with extension.

If extension is None, a random extension will be created under the hood using file_extension() with the specified category. If a value for extension is provided, the value will be used instead, and category will be ignored. The actual name part itself is generated using word(). If extension is an empty string then no extension will be added, and file_name will be the same as word().

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_name(category='audio')
...
'son.mp3'
'amount.mp3'
'much.mp3'
'interview.mp3'
'me.mp3'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_name(extension='abcdef')
...
'three.abcdef'
'image.abcdef'
'son.abcdef'
'voice.abcdef'
'kitchen.abcdef'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_name(category='audio', extension='abcdef')
...
'three.abcdef'
'image.abcdef'
'son.abcdef'
'voice.abcdef'
'kitchen.abcdef'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_name(extension='')
...
'three'
'image'
'son'
'voice'
'kitchen'

file_path(depth: int = 1, category: str | None = None, extension: str | Sequence[str] | None = None, absolute: bool | None = True, file_system_rule: Literal['linux', 'windows'] = 'linux') → str¶

Generate an pathname to a file.

This method uses file_name() under the hood to generate the file name itself, and depth controls the depth of the directory path, and word() is used under the hood to generate the different directory names.

If absolute is True (default), the generated path starts with / and is absolute. Otherwise, the generated path is relative.

If used, extension can be either a string, forcing that extension, a sequence of strings (one will be picked at random), or an empty sequence (the path will have no extension). Default behaviour is the same as file_name()

if file_system is set (default=”linux”), the generated path uses specified file system path standard, the list of valid file systems include: 'windows', 'linux'.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(depth=3)
...
'/mention/much/event/amount.js'
'/wait/past/help/me.html'
'/someone/challenge/father/chair.png'
'/no/where/enough/successful.wav'
'/back/show/bit/force.avi'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(depth=5, category='video')
...
'/much/event/amount/kitchen/voice/son.webm'
'/me/floor/themselves/step/why/interview.webm'
'/chair/mother/discover/whatever/wait/past.mov'
'/enough/successful/present/beyond/someone/challenge.mov'
'/to/way/back/show/bit/force.avi'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(depth=5, category='video', extension='abcdef')
...
'/amount/kitchen/voice/son/image/three.abcdef'
'/step/why/interview/mention/much/event.abcdef'
'/wait/past/help/me/floor/themselves.abcdef'
'/challenge/father/chair/mother/discover/whatever.abcdef'
'/where/enough/successful/present/beyond/someone.abcdef'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(extension=[])
...
'/image/three'
'/voice/son'
'/amount/kitchen'
'/much/event'
'/interview/mention'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(extension='')
...
'/image/three'
'/voice/son'
'/amount/kitchen'
'/much/event'
'/interview/mention'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.file_path(extension=["a", "bc", "def"])
...
'/voice/son.bc'
'/event/amount.bc'
'/interview/mention.def'
'/help/me.bc'
'/whatever/wait.def'

mime_type(category: str | None = None) → str¶

Generate a mime type under the specified category.

If category is None, a random category will be used. The list of valid categories include 'application', 'audio', 'image', 'message', 'model', 'multipart', 'text', and 'video'.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.mime_type()
...
'text/vcard'
'application/pdf'
'video/x-ms-wmv'
'model/vrml'
'multipart/signed'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.mime_type(category='application')
...
'application/soap+xml'
'application/font-woff'
'application/ecmascript'
'application/pdf'
'application/xop+xml'

unix_device(prefix: str | None = None) → str¶

Generate a Unix device file name.

If prefix is None, a random prefix will be used. The list of valid prefixes include: 'sd', 'vd', and 'xvd'.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.unix_device()
...
'/dev/vdy'
'/dev/vdb'
'/dev/vdq'
'/dev/vdm'
'/dev/vdp'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.unix_device(prefix='mmcblk')
...
'/dev/mmcblkm'
'/dev/mmcblky'
'/dev/mmcblkn'
'/dev/mmcblkb'
'/dev/mmcblki'

unix_partition(prefix: str | None = None) → str¶

Generate a Unix partition name.

此方法在内部使用 unix_device() 来创建具有指定 prefix 的设备文件名。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.unix_partition()
...
'/dev/vdy6'
'/dev/sdi8'
'/dev/vdm4'
'/dev/vdl9'
'/dev/sdq2'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.unix_partition(prefix='mmcblk')
...
'/dev/mmcblkm6'
'/dev/mmcblkb4'
'/dev/mmcblkq7'
'/dev/mmcblkm4'
'/dev/mmcblkp5'

`faker.providers.geo`¶

class faker.providers.geo.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

coordinate(center: float | None = None, radius: float | int = 0.001) → Decimal¶

可选择将坐标居中并在半径范围内选取一个点。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.coordinate()
...
Decimal('26.826999')
Decimal('45.792650')
Decimal('-158.265114')
Decimal('-40.995129')
Decimal('94.488524')

latitude() → Decimal¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.latitude()
...
Decimal('13.4134995')
Decimal('22.896325')
Decimal('-79.132557')
Decimal('-20.4975645')
Decimal('47.244262')

latlng() → Tuple[Decimal, Decimal]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.latlng()
...
(Decimal('13.4134995'), Decimal('45.792650'))
(Decimal('-79.132557'), Decimal('-40.995129'))
(Decimal('47.244262'), Decimal('80.880444'))
(Decimal('18.6986795'), Decimal('-17.160223'))
(Decimal('37.935520'), Decimal('12.226293'))

local_latlng(country_code: str = 'US', coords_only: bool = False) → Tuple[str, ...] | None¶

返回在 country_code 指定国家/地区陆地上已知的某个位置。默认为 'en_US'。有关可用位置/国家/地区，请参阅 land_coords 列表。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.local_latlng()
...
('40.72371', '-73.95097', 'Greenpoint', 'US', 'America/New_York')
('41.48199', '-81.79819', 'Lakewood', 'US', 'America/New_York')
('30.17746', '-81.38758', 'Palm Valley', 'US', 'America/New_York')
('41.72059', '-87.70172', 'Evergreen Park', 'US', 'America/Chicago')
('33.93113', '-117.54866', 'Norco', 'US', 'America/Los_Angeles')

location_on_land(coords_only: bool = False) → Tuple[str, ...]¶

返回一个随机元组，指定一组保证存在于陆地上的坐标。格式为 (latitude, longitude, place name, two-letter country code, timezone) 传递 coords_only 可返回不带元数据的坐标。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.location_on_land()
...
('40.56754', '-89.64066', 'Pekin', 'US', 'America/Chicago')
('25.13915', '73.06784', 'Sheoganj', 'IN', 'Asia/Kolkata')
('-7.60361', '37.00438', 'Kidodi', 'TZ', 'Africa/Dar_es_Salaam')
('33.35283', '-111.78903', 'Gilbert', 'US', 'America/Phoenix')
('17.54907', '82.85749', 'Elamanchili', 'IN', 'Asia/Kolkata')

longitude() → Decimal¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.longitude()
...
Decimal('26.826999')
Decimal('45.792650')
Decimal('-158.265114')
Decimal('-40.995129')
Decimal('94.488524')

`faker.providers.internet`¶

class faker.providers.internet.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

ascii_company_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ascii_company_email()
...
'achang@green.info'
'thull@howard-snow.com'
'juancampos@lloyd.org'
'kyleblair@rivera.com'
'tammywoods@green.com'

ascii_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ascii_email()
...
'gwilliams@yahoo.com'
'tammy59@gmail.com'
'donald19@archer-patel.org'
'corey15@castro-gomez.com'
'hramos@brown-sellers.com'

ascii_free_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ascii_free_email()
...
'achang@gmail.com'
'tammy76@yahoo.com'
'nhoward@hotmail.com'
'juancampos@hotmail.com'
'vanessa89@gmail.com'

ascii_safe_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ascii_safe_email()
...
'achang@example.org'
'tammy76@example.com'
'nhoward@example.net'
'juancampos@example.net'
'vanessa89@example.org'

company_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.company_email()
...
'achang@green.info'
'thull@howard-snow.com'
'juancampos@lloyd.org'
'kyleblair@rivera.com'
'tammywoods@green.com'

Generates a domain name by given date https://en.wikipedia.org/wiki/Domain_generation_algorithm

Return type:: str
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.dga()
...
'hxqvaffcmfsccynscisxeajjagjahtnfcmfsccynscisxeajjagjahtnfcmfscc.com'
'meydkrgdcvulautulqvjofrrnbjkfmvrewtpfttqcjafdhxckmyfamohcpnldug.com'
'iiulfpgbvqcdaehnqkbxmaqgkykorlxnwy.com'
'cpyhexmtvewxpwiiaxtgdfajuhbsyaaykvgkgreki.com'
'uqniukqjckmjabijnuqholpsjayatffafysbsyaaytuquhbpmpviajxnaro.org'

domain_name(levels: int = 1) → str¶

Produce an Internet domain name with the specified number of subdomain levels.

>>> domain_name()
nichols-phillips.com
>>> domain_name(2)
williamson-hopkins.jackson.com

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.domain_name()
...
'chang-fisher.com'
'tucker.info'
'silva-odonnell.net'
'campbell.org'
'archer-patel.org'

domain_word() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.domain_word()
...
'chang-fisher'
'sheppard-tucker'
'faulkner-howard'
'wagner'
'campos'

email(safe: bool = True, domain: str | None = None) → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.email()
...
'achang@example.org'
'tammy76@example.com'
'nhoward@example.net'
'juancampos@example.net'
'vanessa89@example.org'

free_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.free_email()
...
'achang@gmail.com'
'tammy76@yahoo.com'
'nhoward@hotmail.com'
'juancampos@hotmail.com'
'vanessa89@gmail.com'

free_email_domain() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.free_email_domain()
...
'yahoo.com'
'yahoo.com'
'gmail.com'
'yahoo.com'
'hotmail.com'

hostname(levels: int = 1) → str¶

Produce a hostname with specified number of subdomain levels.

>>> hostname()
db-01.nichols-phillips.com
>>> hostname(0)
laptop-56
>>> hostname(2)
web-12.williamson-hopkins.jackson.com

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.hostname()
...
'web-66.green.info'
'laptop-47.silva-odonnell.net'
'srv-42.montgomery.net'
'email-92.garcia-jones.com'
'laptop-81.hamilton-carr.com'

http_method() → str¶

Returns random HTTP method https://mdn.org.cn/en-US/docs/Web/HTTP/Methods

Return type:: str
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.http_method()
...
'OPTIONS'
'OPTIONS'
'GET'
'DELETE'
'PATCH'

http_status_code(include_unassigned: bool = True) → int¶

Returns random HTTP status code https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9110#name-status-codes :param include_unassigned: Whether to include status codes which have

not yet been assigned or are unused

Returns:: a random three digit status code
Return type:: int
示例:: 404
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.http_status_code()
...
532
297
488
555
315

iana_id() → str¶

Returns IANA Registrar ID https://www.iana.org/assignments/registrar-ids/registrar-ids.xhtml

Return type:: str
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.iana_id()
...
'6463344'
'7056021'
'679216'
'4343903'
'8577767'

image_url(width: int | None = None, height: int | None = None, placeholder_url: str | None = None) → str¶

Returns URL to placeholder image Example: http://placehold.it/640x480

参数:

width – Optional image width
height – Optional image height
placeholder_url – Optional template string of image URLs from custom placeholder service. String must contain {width} and {height} placeholders, eg: https:/example.com/{width}/{height}.

Return type:

str

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.image_url()
...
'https://picsum.photos/788/861'
'https://dummyimage.com/530x995'
'https://dummyimage.com/621x976'
'https://dummyimage.com/447x285'
'https://placekitten.com/286/194'

ipv4(network: bool = False, address_class: str | None = None, private: str | None = None) → str¶

Returns a random IPv4 address or network with a valid CIDR.

参数:

network – Network address
address_class – IPv4 address class (a, b, or c)
private – Public or private

Returns:

IPv4

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ipv4()
...
'171.174.170.81'
'95.25.112.121'
'51.105.121.194'
'195.110.164.126'
'141.250.247.54'

ipv4_network_class() → str¶

Returns a IPv4 network class ‘a’, ‘b’ or ‘c’.

Returns:: IPv4 network class
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ipv4_network_class()
...
'b'
'b'
'a'
'b'
'c'

ipv4_private(network: bool = False, address_class: str | None = None) → str¶

Returns a private IPv4.

参数:

network – Network address
address_class – IPv4 address class (a, b, or c)

Returns:

Private IPv4

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ipv4_private()
...
'172.29.117.82'
'10.248.203.131'
'172.25.180.188'
'172.22.253.123'
'192.168.71.140'

ipv4_public(network: bool = False, address_class: str | None = None) → str¶

Returns a public IPv4 excluding private blocks.

参数:

network – Network address
address_class – IPv4 address class (a, b, or c)

Returns:

Public IPv4

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ipv4_public()
...
'166.186.169.69'
'111.198.92.30'
'168.155.75.206'
'141.250.247.54'
'212.120.204.37'

ipv6(network: bool = False) → str¶

Produce a random IPv6 address or network with a valid CIDR

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ipv6()
...
'e3e7:682:c209:4cac:629f:6fbf:d82c:7cd'
'f728:b4fa:4248:5e3a:a5d:2f35:6baa:9455'
'eb11:67b3:67a9:c378:7c65:c1e6:82e2:e662'
'f7c1:bd87:4da5:e709:d471:3d61:c8a7:639'
'e443:df78:9558:867f:5ba9:1fb0:7a02:4204'

mac_address(multicast: bool = False) → str¶

Returns a random MAC address.

参数:: multicast – Multicast address
Returns:: MAC Address
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.mac_address()
...
'66:c5:d7:14:84:f8'
'48:9b:f4:b7:6f:47'
'18:47:30:80:4b:9e'
'6e:25:a9:f1:33:b5'
'0e:a1:68:f4:e2:85'

nic_handle(suffix: str = 'FAKE') → str¶

Returns NIC Handle ID https://www.apnic.net/manage-ip/using-whois/guide/person/

Return type:: str
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.nic_handle()
...
'ZYT1598-FAKE'
'SIW493-FAKE'
'UE59352-FAKE'
'WBUN892-FAKE'
'CHQD98-FAKE'

nic_handles(count: int = 1, suffix: str = '????') → List[str]¶

Returns NIC Handle ID list

Return type:: list[str]
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.nic_handles()
...
['ZYT1598-EWLN']
['WGNZ53-QITZ']
['UERV52-EJGW']
['CHQ498-DZJA']
['UU1864-TEMK']

port_number(is_system: bool = False, is_user: bool = False, is_dynamic: bool = False) → int¶

Returns a network port number https://tools.ietf.org/html/rfc6335

参数:

is_system – System or well-known ports
is_user – User or registered ports
is_dynamic – Dynamic / private / ephemeral ports

Return type:

int

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.port_number()
...
50494
55125
5306
33936
63691

ripe_id() → str¶

Returns RIPE Organization ID https://www.ripe.net/manage-ips-and-asns/db/support/organisation-object-in-the-ripe-database

Return type:: str
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ripe_id()
...
'ORG-ZYT1598-RIPE'
'ORG-SIW493-RIPE'
'ORG-UE59352-RIPE'
'ORG-WBUN892-RIPE'
'ORG-CHQD98-RIPE'

safe_domain_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.safe_domain_name()
...
'example.com'
'example.com'
'example.org'
'example.com'
'example.net'

safe_email() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.safe_email()
...
'achang@example.org'
'tammy76@example.com'
'nhoward@example.net'
'juancampos@example.net'
'vanessa89@example.org'

slug(value: str | None = None) → str¶

Django algorithm

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.slug()
...
'three-image-son'
'kitchen-amount'
'much-mention'
'why-step-themselves'
'me-help-past-wait'

tld() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.tld()
...
'biz'
'biz'
'com'
'com'
'net'

uri(schemes: List[str] | None = None, deep: int | None = None) → str¶

参数:

schemes – a list of strings to use as schemes, one will chosen randomly. If None, it will generate http and https uris. Passing an empty list will result in schemeless uri generation like “://domain.com/index.html”.
deep – an integer specifying how many path components the URI should have..

Returns:

a random url string.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uri()
...
'https://hull-gallegos.info/categorylogin.jsp'
'https://www.mcgrath.com/main/main/mainprivacy.htm'
'http://www.woods.net/search/categories/categoryhomepage.htm'
'http://www.snyder.com/list/blog/postsabout.html'
'http://www.miller.net/wp-content/posts/mainlogin.jsp'

uri_extension() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uri_extension()
...
'.php'
'.php'
'.html'
'.htm'
'.asp'

uri_page() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uri_page()
...
'author'
'category'
'privacy'
'category'
'index'

uri_path(deep: int | None = None) → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uri_path()
...
'posts/tag'
'explore/tag'
'explore/category'
'blog'
'category'

url(schemes: List[str] | None = None) → str¶

参数:: schemes – a list of strings to use as schemes, one will chosen randomly. If None, it will generate http and https urls. Passing an empty list will result in schemeless url generation like “://domain.com”.
Returns:: a random url string.
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.url()
...
'https://green.info/'
'https://howard-snow.com/'
'http://campos.com/'
'http://blair.com/'
'https://www.hamilton-carr.com/'

user_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.user_name()
...
'achang'
'greenwilliam'
'thull'
'nhoward'
'juancampos'

`faker.providers.isbn`¶

class faker.providers.isbn.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

isbn10(separator: str = '-') → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.isbn10()
...
'1-04-876475-3'
'0-421-94892-2'
'0-15-781565-X'
'1-78408-016-0'
'1-5351-3933-1'

isbn13(separator: str = '-') → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.isbn13()
...
'978-1-04-876475-8'
'978-0-421-94892-1'
'978-0-15-781565-8'
'978-1-78408-016-7'
'978-1-5351-3933-5'

`faker.providers.job`¶

class faker.providers.job.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

job() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.job()
...
'Musician'
'Petroleum engineer'
'Architect'
'Futures trader'
'Sales promotion account executive'

job_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.job_female()
...
'Musician'
'Petroleum engineer'
'Architect'
'Futures trader'
'Sales promotion account executive'

job_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.job_male()
...
'Musician'
'Petroleum engineer'
'Architect'
'Futures trader'
'Sales promotion account executive'

`faker.providers.lorem`¶

class faker.providers.lorem.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

实现 en_US 区域设置的 lorem provider。

Word list is based on the source(s) below, and some words have been removed to make the word list appropriate for public testing.

来源

get_words_list(part_of_speech: str | None = None, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]¶

获取单词列表。

ext_word_list 参数允许用户提供一个单词列表来代替内置的单词列表。如果提供了 ext_word_list，则忽略 part_of_speech 的值。

part_of_speech 参数定义了返回的单词所属的词性。如果 ext_word_list 不是 None，则忽略 part_of_speech。如果 part_of_speech 的值与当前区域设置中存在的词性不对应，则会引发异常。

警告

根据区域提供者内置单词列表的长度或提供的 ext_word_list 的长度，如果 unique 为 True，较大的 nb 可能会耗尽这些列表，从而引发异常。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.get_words_list(part_of_speech="abc", ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.get_words_list(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']

paragraph(nb_sentences: int = 3, variable_nb_sentences: bool = True, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str¶

生成一个段落。

The nb_sentences argument controls how many sentences the paragraph will contain, and setting variable_nb_sentences to False will generate the exact amount, while setting it to True (default) will generate a random amount (+/-40%, minimum of 1) using randomize_nb_elements().

Under the hood, sentences() is used to generate the sentences, so the argument ext_word_list works in the same way here as it would in that method.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraph(nb_sentences=5)
...
'American whole magazine truth stop whose. On traditional measure example sense peace. Would mouth relate own chair. Role together range line. Government first policy daughter.'
'Kind miss artist truth trouble behavior style. Ability management test during foot that course nothing. Sound central myself before year. Your majority feeling fact by four two. White owner onto knowledge other. First drug contain start almost wonder.'
'Attorney quickly candidate change although bag record. Raise study modern miss dog Democrat quickly. Often late produce you true soldier. Food break onto friend.'
'Administration even relate head color. Staff beyond chair recently and off. Own available buy country store build before. Already against which continue.'
'Decision song view age international big employee. Author feeling job article level. Beyond write current grow rule stuff truth college.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False)
...
'Serious inside else memory if six. Whose group through despite cause. Sense peace economy travel. Total financial role together range line beyond its. Policy daughter need kind miss artist truth trouble.'
'Rest human station property. Partner stock four. Region as true develop sound central. Language ball floor meet usually board necessary. Natural sport music white.'
'Natural explain before something first drug contain start. Party prevent live. Quickly candidate change although. Together type music hospital. Every speech support time operation wear often.'
'Manage political record word group food break. Picture suddenly drug rule bring determine some forward. Beyond chair recently and. Plant view own available buy country store. Hospital have wonder already.'
'Create wife responsibility. Decision song view age international big employee. Author feeling job article level. Beyond write current grow rule stuff truth college. Whom around put suddenly garden.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraph(nb_sentences=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc. Ghi jkl ghi def. Def def ghi abc.'
'Def ghi abc jkl jkl abc jkl. Abc def jkl abc def jkl abc ghi. Jkl abc ghi abc jkl. Jkl def def def abc def jkl. Jkl ghi ghi def ghi. Def abc abc jkl abc jkl.'
'Abc ghi abc abc abc abc ghi. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi. Ghi def ghi jkl jkl jkl. Def abc ghi def.'
'Abc def ghi def abc. Jkl abc abc ghi abc ghi. Ghi abc abc abc jkl abc abc. Abc abc jkl abc.'
'Abc jkl jkl abc def abc def. Abc def def abc def. Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'Jkl def def ghi def jkl. Jkl def jkl abc abc. Jkl ghi def jkl. Jkl def ghi jkl ghi def abc def. Ghi abc ghi def ghi abc jkl jkl.'
'Ghi def jkl ghi. Ghi jkl def. Ghi abc jkl abc jkl abc. Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.'
'Ghi def abc jkl def abc abc jkl. Ghi ghi def. Ghi abc abc abc. Jkl jkl ghi def. Def jkl jkl jkl ghi jkl ghi.'
'Def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc. Ghi jkl ghi abc abc abc jkl. Def def jkl abc.'
'Abc jkl ghi. Abc jkl jkl abc def abc def. Abc def def abc def. Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc. Jkl abc ghi jkl def.'

paragraphs(nb: int = 3, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]¶

生成一个段落列表。

This method uses paragraph() under the hood to generate paragraphs, and the nb argument controls exactly how many sentences the list will contain. The ext_word_list argument works in exactly the same way as well.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraphs(nb=5)
...
['American whole magazine truth stop whose. On traditional measure example sense peace. Would mouth relate own chair.', 'Together range line beyond. First policy daughter need kind miss.', 'Trouble behavior style report size personal partner. During foot that course nothing draw.', 'Language ball floor meet usually board necessary. Natural sport music white.', 'Onto knowledge other his offer face country. Almost wonder employee attorney. Theory type successful together. Raise study modern miss dog Democrat quickly.']
['Every manage political record word group food break. Picture suddenly drug rule bring determine some forward. Beyond chair recently and.', 'Own available buy country store build before. Already against which continue. Look road article quickly.', 'Per structure attorney author feeling job. Mean always beyond write. Employee toward like total now.', 'Small citizen class morning. Others kind company likely.', 'Themselves true power home price check real. Score from animal exactly drive well good. Pull opportunity throughout take car.']
['Security stock ball organization recognize civil. Pm her then nothing increase.', 'Industry product another knowledge else citizen month. Traditional page a although for study anyone. Could yourself plan base rise would.', 'First degree response able state more. Couple part cup few. Beyond take however ball.', 'Son break either president stage population boy. Everything affect American race.', 'Water voice travel among see red. Republican total policy head Mrs debate onto. Catch even front.']
['Full per among clearly. Face house nature fall long dream answer conference. Rock few structure federal board night loss.', 'Buy break marriage also friend reach. Turn phone heart window. Assume be seek article.', 'Hour million large major.', 'Institution happy write end since. Court boy state table agree moment. Budget huge debate among way. Perhaps bit learn gun still.', 'Work chance image quite there many true follow. Your play themselves myself use act relationship.']
['Along chance either six success on. At be than always different American address. Former claim chance prevent why measure too.', 'Off question source. Wrong section town deal movement out stay lot. Parent do ten after those scientist.', 'Now four management energy stay significant his. Artist political camera expert stop area.', 'Individual man tell response purpose character would.', 'Partner hit another. Sing after our car food record power. Himself simply make thing particular.']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.paragraphs(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc.', 'Jkl ghi def abc. Def ghi abc ghi def ghi.', 'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi. Abc def jkl abc ghi abc.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi def ghi def ghi def abc. Abc jkl def abc. Jkl jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi.']
['Def def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc.', 'Ghi abc abc abc jkl abc abc. Abc abc jkl abc. Def ghi abc ghi.', 'Ghi jkl abc abc def def. Ghi abc abc jkl. Def jkl def jkl ghi.', 'Jkl abc abc ghi. Ghi def abc def.', 'Jkl jkl ghi def ghi abc ghi. Ghi def abc def abc jkl def. Ghi ghi jkl jkl abc.']
['Ghi jkl abc ghi ghi abc. Ghi def jkl ghi def.', 'Def ghi abc def def abc ghi. Jkl ghi abc abc def jkl abc. Abc jkl ghi abc ghi jkl.', 'Def abc ghi abc jkl ghi. Abc ghi abc def. Abc jkl def abc.', 'Jkl abc def ghi jkl ghi abc. Def abc abc ghi.', 'Jkl jkl jkl abc ghi ghi. Ghi jkl ghi def ghi abc ghi. Abc def def.']
['Def ghi abc abc. Def def ghi def def abc abc abc. Ghi def jkl def abc ghi def.', 'Abc abc def abc def ghi. Jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.', 'Def ghi def def.', 'Def def jkl def jkl. Abc abc jkl jkl abc ghi. Abc def abc abc jkl. Ghi abc def def jkl.', 'Jkl abc def ghi jkl def jkl def. Jkl ghi jkl ghi jkl abc ghi.']
['Abc abc def jkl jkl ghi. Abc abc jkl abc abc abc abc. Def abc abc ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi ghi jkl. Jkl ghi jkl abc ghi ghi jkl def. Ghi abc jkl abc jkl ghi.', 'Ghi def def def jkl jkl def. Abc ghi abc def jkl abc.', 'Def def jkl ghi ghi abc jkl.', 'Ghi def abc. Jkl abc ghi abc def ghi ghi. Def jkl def jkl ghi.']

sentence(nb_words: int = 6, variable_nb_words: bool = True, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str¶

生成一个句子。

The nb_words argument controls how many words the sentence will contain, and setting variable_nb_words to False will generate the exact amount, while setting it to True (default) will generate a random amount (+/-40%, minimum of 1) using randomize_nb_elements().

Under the hood, words() is used to generate the words, so the argument ext_word_list works in the same way here as it would in that method.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentence(nb_words=10)
...
'Serious inside else memory if six field live on traditional.'
'Cause cause believe son would mouth relate own chair better available sure.'
'Line beyond its particularly tree whom local tend employee source.'
'Trouble behavior style report size personal partner stock four room region as true.'
'Draw whose sort language ball floor meet usually.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentence(nb_words=10, variable_nb_words=False)
...
'Such serious inside else memory if six field live on.'
'Traditional measure example sense peace economy travel work special total.'
'Financial role together range line beyond its particularly tree whom.'
'Local tend employee source nature add rest human station property.'
'Ability management test during foot that course nothing draw whose.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentence(nb_words=10, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'Jkl def def ghi def jkl def def ghi jkl.'
'Abc abc abc jkl jkl ghi ghi ghi abc abc abc jkl.'
'Def abc def ghi jkl jkl def jkl def jkl.'
'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi jkl def ghi ghi abc jkl.'
'Abc jkl jkl def abc def ghi jkl.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentence(nb_words=10, variable_nb_words=True, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'Jkl def def ghi def jkl def def ghi jkl.'
'Abc abc abc jkl jkl ghi ghi ghi abc abc abc jkl.'
'Def abc def ghi jkl jkl def jkl def jkl.'
'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi jkl def ghi ghi abc jkl.'
'Abc jkl jkl def abc def ghi jkl.'

sentences(nb: int = 3, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]¶

生成一个句子列表。

This method uses sentence() under the hood to generate sentences, and the nb argument controls exactly how many sentences the list will contain. The ext_word_list argument works in exactly the same way as well.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentences()
...
['Serious inside else memory if six.', 'Whose group through despite cause.', 'Sense peace economy travel.']
['Total financial role together range line beyond its.', 'Policy daughter need kind miss artist truth trouble.', 'Rest human station property.']
['Partner stock four.', 'Region as true develop sound central.', 'Language ball floor meet usually board necessary.']
['Natural sport music white.', 'Natural explain before something first drug contain start.', 'Party prevent live.']
['Quickly candidate change although.', 'Together type music hospital.', 'Every speech support time operation wear often.']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentences(nb=5)
...
['Serious inside else memory if six.', 'Whose group through despite cause.', 'Sense peace economy travel.', 'Total financial role together range line beyond its.', 'Policy daughter need kind miss artist truth trouble.']
['Rest human station property.', 'Partner stock four.', 'Region as true develop sound central.', 'Language ball floor meet usually board necessary.', 'Natural sport music white.']
['Natural explain before something first drug contain start.', 'Party prevent live.', 'Quickly candidate change although.', 'Together type music hospital.', 'Every speech support time operation wear often.']
['Manage political record word group food break.', 'Picture suddenly drug rule bring determine some forward.', 'Beyond chair recently and.', 'Plant view own available buy country store.', 'Hospital have wonder already.']
['Create wife responsibility.', 'Decision song view age international big employee.', 'Author feeling job article level.', 'Beyond write current grow rule stuff truth college.', 'Whom around put suddenly garden.']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sentences(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['Jkl def def ghi def jkl.', 'Jkl def jkl abc abc.', 'Jkl ghi def jkl.', 'Jkl def ghi jkl ghi def abc def.', 'Ghi abc ghi def ghi abc jkl jkl.']
['Ghi def jkl ghi.', 'Ghi jkl def.', 'Ghi abc jkl abc jkl abc.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi.', 'Ghi jkl ghi jkl.']
['Ghi def abc jkl def abc abc jkl.', 'Ghi ghi def.', 'Ghi abc abc abc.', 'Jkl jkl ghi def.', 'Def jkl jkl jkl ghi jkl ghi.']
['Def ghi ghi jkl def def abc.', 'Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def.', 'Abc abc ghi abc.', 'Ghi jkl ghi abc abc abc jkl.', 'Def def jkl abc.']
['Abc jkl ghi.', 'Abc jkl jkl abc def abc def.', 'Abc def def abc def.', 'Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.', 'Jkl abc ghi jkl def.']

text(max_nb_chars: int = 200, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str¶

生成一个文本字符串。

max_nb_chars 参数控制文本字符串的大致字符数，根据其值，此方法可能使用 words()、sentences() 或 paragraphs() 进行文本生成。 ext_word_list 参数的工作方式与在任何这些方法中完全相同。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.text(max_nb_chars=20)
...
'Three image son.'
'Kitchen amount.'
'Much mention.'
'Why step themselves.'
'Me help past wait.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.text(max_nb_chars=80)
...
'Serious inside else memory if six. Whose group through despite cause.'
'Total financial role together range line beyond its.'
'Rest human station property. Partner stock four.'
'Language ball floor meet usually board necessary. Natural sport music white.'
'Party prevent live. Quickly candidate change although.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.text(max_nb_chars=160)
...
'American whole magazine truth stop whose. On traditional measure example sense peace. Would mouth relate own chair.'
'Trouble behavior style report size personal partner. During foot that course nothing draw.'
'Onto knowledge other his offer face country. Almost wonder employee attorney. Theory type successful together. Raise study modern miss dog Democrat quickly.'
'Own available buy country store build before. Already against which continue. Look road article quickly.'
'Small citizen class morning. Others kind company likely.'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.text(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc.\nJkl ghi def abc. Def ghi abc ghi def ghi.\nJkl abc jkl ghi jkl ghi ghi. Abc def jkl abc ghi abc.'
'Ghi def ghi def ghi def abc. Abc jkl def abc. Jkl jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi.\nDef def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc.'
'Ghi jkl abc abc def def. Ghi abc abc jkl. Def jkl def jkl ghi.\nJkl abc abc ghi. Ghi def abc def.\nJkl jkl ghi def ghi abc ghi. Ghi def abc def abc jkl def. Ghi ghi jkl jkl abc.'
'Def ghi abc def def abc ghi. Jkl ghi abc abc def jkl abc. Abc jkl ghi abc ghi jkl.\nDef abc ghi abc jkl ghi. Abc ghi abc def. Abc jkl def abc.\nJkl abc def ghi jkl ghi abc. Def abc abc ghi.'
'Def ghi abc abc. Def def ghi def def abc abc abc. Ghi def jkl def abc ghi def.\nAbc abc def abc def ghi. Jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.\nDef ghi def def.'

texts(nb_texts: int = 3, max_nb_chars: int = 200, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]¶

生成一个文本字符串列表。

The nb_texts argument controls how many text strings the list will contain, and this method uses text() under the hood for text generation, so the two remaining arguments, max_nb_chars and ext_word_list will work in exactly the same way as well.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.texts(nb_texts=5)
...
['American whole magazine truth stop whose. On traditional measure example sense peace. Would mouth relate own chair.\nTogether range line beyond. First policy daughter need kind miss.', 'Language ball floor meet usually board necessary. Natural sport music white.', 'Every manage political record word group food break. Picture suddenly drug rule bring determine some forward. Beyond chair recently and.', 'Per structure attorney author feeling job. Mean always beyond write. Employee toward like total now.\nSmall citizen class morning. Others kind company likely.', 'Security stock ball organization recognize civil. Pm her then nothing increase.']
['First degree response able state more. Couple part cup few. Beyond take however ball.\nSon break either president stage population boy. Everything affect American race.', 'Full per among clearly. Face house nature fall long dream answer conference. Rock few structure federal board night loss.', 'Hour million large major.\nInstitution happy write end since. Court boy state table agree moment. Budget huge debate among way. Perhaps bit learn gun still.', 'Along chance either six success on. At be than always different American address. Former claim chance prevent why measure too.', 'Now four management energy stay significant his. Artist political camera expert stop area.\nIndividual man tell response purpose character would.']
['Place full buy radio perform small camera treatment. True their race special million. Although hot he couple ground.', 'Between similar safe air. Issue indicate market ten foot education good. Grow ahead girl act.\nAudience throw debate daughter purpose voice. Security fall ready usually.', 'Player contain year bill ok choose today. Source firm drug senior.\nInformation animal car after back available. Federal indicate unit opportunity fear great.', 'Painting child reflect up control instead company. Future model green place beat sense far.', 'Three report know second government the pull. Other along society figure future. Teacher three seven attention team executive care.']
['Feel seat appear perform agent likely. Suffer without rather.\nAccording American per yourself their record. Cell of course its respond.', 'Almost plan that hair sea quality.\nFather beautiful than seem sign third in approach. Program possible natural same issue lawyer effort.', 'Eight miss couple bag thank generation. Economy rock feeling might his. Gas Republican and various authority leave right.\nWithout leave brother bank better she.', 'Represent since method left plant. Discussion budget situation between run. Design they young according movement.', 'Happen play speech theory choice computer. Career deal trip market. Dog car do his part.\nMaterial truth pattern ago other majority final when. Present produce manager well lose finish summer.']
['General class admit of around. Character against physical agency and difficult president at.\nWill institution throughout describe itself group. Power road size impact.', 'Important hope about catch. Style record bag down stock computer watch. Sea stuff no response.', 'Significant now energy. Lay return identify. Anything event yet effect quite reflect upon.\nMight history strong economy break word source. Only result race government trouble.', 'Notice kind game act.\nSection could nature interest wear. Morning as police often. Place myself his itself find add sing.\nMrs never wrong couple site. Suddenly seek choice produce.', 'Of door research tell. When clearly type up. Wait education think similar particular before.\nAction economy several hit simple personal home.\nLet stop camera report foreign agency list miss.']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50)
...
['Serious inside else memory if six.', 'Sense peace economy travel.', 'Rest human station property. Partner stock four.', 'Language ball floor meet usually board necessary.', 'Party prevent live.']
['Together type music hospital.', 'Manage political record word group food break.', 'Beyond chair recently and.', 'Hospital have wonder already.', 'Author feeling job article level.']
['Whom around put suddenly garden.', 'Themselves true power home price check real.', 'Pull opportunity throughout take car.', 'I reduce industry. Close ask reduce.', 'Anyone state wind indeed nature white without.']
['Add senior woman put partner.', 'Little type physical against.', 'Everything affect American race.', 'Republican total policy head Mrs debate onto.', 'Responsibility full per among clearly word.']
['Film tax rock.', 'Front something speech buy break marriage also.', 'Assume be seek article. Better news face.', 'Issue grow ask tell. Total later quality.', 'Perhaps bit learn gun still.']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['Jkl def def ghi def jkl. Jkl def jkl abc abc.', 'Jkl def ghi jkl ghi def abc def.', 'Ghi def jkl ghi. Ghi jkl def.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi ghi def. Ghi abc abc abc. Jkl jkl ghi def.']
['Def ghi ghi jkl def def abc.', 'Abc abc ghi abc. Ghi jkl ghi abc abc abc jkl.', 'Abc jkl ghi. Abc jkl jkl abc def abc def.', 'Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.', 'Abc jkl ghi abc ghi. Jkl jkl ghi def ghi abc ghi.']
['Ghi ghi jkl jkl abc. Def def ghi abc abc.', 'Def ghi def. Abc abc ghi.', 'Abc jkl jkl def ghi jkl jkl. Jkl def ghi def.', 'Abc ghi jkl def jkl. Def jkl ghi abc.', 'Def abc abc ghi. Def def ghi jkl jkl jkl ghi.']
['Abc def def. Ghi def ghi abc abc jkl.', 'Def jkl ghi. Def def def abc jkl.', 'Ghi jkl jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.', 'Jkl ghi abc abc abc jkl ghi. Def def abc jkl.', 'Def def ghi jkl. Ghi abc def def jkl.']
['Jkl def jkl def def def. Ghi jkl abc ghi ghi.', 'Def ghi def jkl ghi jkl abc abc.', 'Jkl ghi jkl ghi ghi ghi jkl.', 'Ghi abc jkl abc jkl ghi. Ghi def abc jkl jkl.', 'Def jkl abc abc def. Jkl ghi abc ghi jkl def abc.']

word(part_of_speech: str | None = None, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str¶

生成一个单词。

This method uses words() under the hood with the nb argument set to 1 to generate the result.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.word()
...
'three'
'image'
'son'
'voice'
'kitchen'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.word(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
'jkl'
'jkl'
'abc'
'ghi'
'jkl'

words(nb: int = 3, ext_word_list: List[str] | None = None, part_of_speech: str | None = None, unique: bool = False) → List[str]¶

生成一个单词元组。

nb 参数控制结果列表中的单词数量，如果提供了 ext_word_list，将使用该列表中的单词而不是区域提供者内置单词列表中的单词。

如果未提供 word_list，该方法将使用默认值 None，这将导致该方法调用 get_words_list 方法来获取单词列表。如果提供了 word_list，该方法将使用提供的列表。

如果 unique 为 True，此方法将返回包含唯一单词的列表。在内部，random_sample() 将用于不重复抽样。如果 unique 为 False，则使用 random_choices()，返回的列表可能包含重复项。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.words()
...
['such', 'serious', 'inside']
['else', 'memory', 'if']
['six', 'field', 'live']
['on', 'traditional', 'measure']
['example', 'sense', 'peace']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.words(nb=5)
...
['such', 'serious', 'inside', 'else', 'memory']
['if', 'six', 'field', 'live', 'on']
['traditional', 'measure', 'example', 'sense', 'peace']
['economy', 'travel', 'work', 'special', 'total']
['financial', 'role', 'together', 'range', 'line']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.words(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
...
['jkl', 'jkl', 'def', 'def', 'ghi']
['def', 'jkl', 'def', 'def', 'ghi']
['jkl', 'ghi', 'def', 'jkl', 'ghi']
['def', 'jkl', 'jkl', 'jkl', 'jkl']
['def', 'ghi', 'jkl', 'ghi', 'def']

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.words(nb=4, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'], unique=True)
...
['jkl', 'def', 'abc', 'ghi']
['jkl', 'def', 'ghi', 'abc']
['ghi', 'jkl', 'abc', 'def']
['ghi', 'abc', 'jkl', 'def']
['def', 'jkl', 'abc', 'ghi']

`faker.providers.misc`¶

class faker.providers.misc.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

binary(length: int = 1048576) → bytes¶

生成一个长度为 length 字节的随机二进制数据块。

如果此 faker 实例已设置种子，为了遵循种子设置，性能将显著降低。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.binary(length=64)
...
b'\xc5\xd7\x14\x84\xf8\xcf\x9b\xf4\xb7oG\x90G0\x80K\x9e2%\xa9\xf13\xb5\xde\xa1h\xf4\xe2\x85\x1f\x07/\xcc\x00\xfc\xaa|\xa6 aqzH\xe5.)\xa3\xfa7\x9a\x95?\xaah\x93\xe3.\xc5\xa2{\x94^`_'
b'\x10\x85\xf3#-BL\x13)\xc8\x8dxn\xd6\x8c\xe6\xfc\xb6*\xa6;\xf9\xaba|\x08\x8a;p\xbeW\xaa\xda\x1f3Jp\x17%\r?`=\xc8.\xbd;\x12\x0bc^?\xf5k\x1f\x0b\xd93\x85#q$\x9a\xb3'
b'\xdf\\\x1f\xef\x143\xc8f\x85\xb7\xf0Vh\x1dQR\xaf\x80<\xe2Y\x06\xf1\xd1\x9f\xb6\xc6\x80N\x06\xea(\xab\x17\x8fEz\xf6\xb4\x93\xb7C\x9e\xc6\xd4)\x00b\xabQzr\xe5\xc1\xd4\x10\xcd\xd6\x17T\xe4 \x84P'
b'\xe4\xf9\x00\x13\xfd\xa6\x9f\xef\x19\xd4`*B\x07\xcd\xd5\xa1\x01m\x07\x012a<e\x9a\x8f]3\xf3\xcb)\x0b\x8c\xe7;\x83D\xb1:O\x8e\t\x15\x14i\x84\xa1\xbb\x15\xfd\xea\xde\xbe[j\xc0\x95\x04FM\x8a\xaa\xac'
b'\xbc/\xad\x12\x15\x8aSL\x94\xb8\xcaB\x96:\xf4z\x18\x9d[$\x9a\xce\xa8\x99\xd472\xf6\xf2\xac\xaf?\xf5;\xfe\xda\x13\x9a\xabOU\xc0,!+eq\x1f\xc5\x042\xc9\x94\xe5\xfao\xd8*\xbcp\x85U\xdcb'

boolean(chance_of_getting_true: int = 50) → bool¶

根据 chance_of_getting_true 生成一个随机布尔值。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.boolean(chance_of_getting_true=25)
...
False
False
False
True
False

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.boolean(chance_of_getting_true=50)
...
True
False
False
True
True

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.boolean(chance_of_getting_true=75)
...
True
False
True
True
True

csv(header: Sequence[str] | None = None, data_columns: Tuple[str, str] = ('{{name}}', '{{address}}'), num_rows: int = 10, include_row_ids: bool = False) → str¶

生成随机逗号分隔值。

For more information on the different arguments of this method, please refer to dsv() which is used under the hood.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.csv(data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), num_rows=10, include_row_ids=False)
...
'"Norma Fisher","4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\n"Justin Gomez","778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\n"Lisa Clayton","139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\n"Gary Nielsen","1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\n"Sarah Villanueva","PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\n"Johnathan Davidson","59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\n"Charles Wolfe","13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\n"Daniel Owen","USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\n"Andrea Jones","08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\n"Brooke Martin","720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'"Justin Smith","084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\n"Angela Wheeler","37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\n"Michael Griffin","75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\n"Aaron Smith","19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\n"Ashley Scott","24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\n"Joshua Clark","24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\n"William Anderson","42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\n"Ryan Cherry","76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\n"Justin Roberts","PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\n"Brian Short","731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'"Isaiah Wilcox","96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\n"Charles Scott","471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\n"Sheila Murray","809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\n"Cynthia Hancock","248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\n"James Martin","USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\n"Karen Thomas","256 Cheryl Lights\nWilliamsfort, WI 20341"\r\n"Kyle Anderson","67109 Mendez Junction Apt. 942\nLloydville, NC 25290"\r\n"James Watson","100 Scott Burg Apt. 318\nHunterville, FL 56333"\r\n"Jennifer Miller","62076 Johnson Way\nJenniferland, MI 09719"\r\n"Michael Reed","1923 Jamie Spring\nLake Adrianstad, UT 03731"\r\n'
'"Crystal Thomas","4203 Rogers Highway Suite 852\nNorth Amandaport, GA 49861"\r\n"Theresa Brock","24560 Carolyn Lock\nLake Charleschester, ME 72692"\r\n"Timothy Garza","37580 Ortiz Mall Suite 735\nStephanieland, HI 14737"\r\n"Justin Watts","2662 Susan Junctions Apt. 571\nFischerport, AL 92119"\r\n"Joel Robinson","926 Davis Parks Apt. 864\nNorth Josephton, AL 34130"\r\n"Steve Mckinney","4391 Chad Greens Suite 851\nPort Frank, MT 38471"\r\n"Chad Mills","8644 Watson Road\nEast David, DE 50495"\r\n"John Castro","637 Neal Island Suite 074\nLake Tyler, FM 81915"\r\n"Henry Myers","Unit 8116 Box 0501\nDPO AP 00991"\r\n"Dr. Melissa Acosta MD","16756 Mark Rue Suite 272\nDavidburgh, NV 46267"\r\n'
'"Jasmine Roman","73906 Jim Corner\nWest Brian, SC 89301"\r\n"Leslie Salazar","6708 Carpenter Overpass Suite 735\nBobbyton, GA 46350"\r\n"Matthew Taylor","683 Lee Rest\nNew Nicolemouth, MD 70742"\r\n"Frederick Johnson","38533 Chambers Street Suite 486\nTimothybury, AZ 40584"\r\n"Andrea Murray","7771 Christopher Courts\nSouth Nicole, IL 58256"\r\n"Sabrina Hansen","23732 Michael Island Suite 184\nLake Kenneth, NV 67876"\r\n"Kimberly Green","126 Jeffery Street\nLake Amandachester, PR 07024"\r\n"Matthew Wilson","84331 Leonard Fort Suite 749\nEast Lisa, OH 66672"\r\n"Kevin Johnson","28123 Hudson Square Apt. 323\nGomezshire, DC 82943"\r\n"Dr. Luis Johnson MD","38277 Padilla Common Suite 296\nPort Leslie, LA 50844"\r\n'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.csv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)
...
'"ID","Name","Address","Favorite Color"\r\n"1","Norma Fisher","4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152","purple"\r\n"2","Brian Hamilton","778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077","gray"\r\n"3","Johnny Dillon","139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111","maroon"\r\n"4","Robin Fernandez","USNV Wallace\nFPO AP 50950","purple"\r\n"5","Donna Lopez","1122 Megan Squares Suite 848\nPort Jason, TX 77807","aqua"\r\n"6","Lauren Hayes","59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652","maroon"\r\n"7","Savannah Robinson","13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625","maroon"\r\n"8","Nicholas Brown","141 Charles Hollow Suite 620\nWilliamsville, UT 51786","navy"\r\n"9","Tanner Harrison","PSC 9230, Box 2258\nAPO AA 15864","silver"\r\n"10","Mary Smith","564 Ann Bridge Suite 150\nDennisfort, MI 80472","olive"\r\n'
'"ID","Name","Address","Favorite Color"\r\n"1","Leslie Mcclain","466 Aaron Fields\nErnestbury, SC 59238","teal"\r\n"2","Megan Baxter","027 Jonathon Estate Suite 878\nNorth Troyport, MP 61697","black"\r\n"3","Sheri Burnett","206 Stewart Forest\nLake Karenhaven, RI 13317","navy"\r\n"4","Matthew Russo","76104 Marsh Crescent\nDennishaven, GU 85800","gray"\r\n"5","Shane Ramirez","48559 Meghan Squares\nJosephmouth, SC 57575","purple"\r\n"6","Cassandra Bennett","45551 Chan Camp\nWest Frankshire, LA 47805","teal"\r\n"7","Beverly Wilson PhD","USNV White\nFPO AP 96008","maroon"\r\n"8","Russell Evans","5517 Holly Meadow Apt. 452\nLake Anne, AS 84240","maroon"\r\n"9","Bradley Brady","68847 Kramer Station\nSouth Christopher, IN 34699","silver"\r\n"10","Jessica Howard","731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449","lime"\r\n'
'"ID","Name","Address","Favorite Color"\r\n"1","Joshua Hernandez","Unit 7296 Box 6875\nDPO AA 65859","gray"\r\n"2","Christina Lynch","550 Nancy Rapids Apt. 694\nJonesland, NC 05667","maroon"\r\n"3","Andrew Smith","27586 Audrey Springs Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431","silver"\r\n"4","Sarah Yates","248 Cook Park\nSherriport, WI 53987","teal"\r\n"5","Amy Davidson","500 Butler Overpass Apt. 256\nNew Stevenmouth, AR 13802","lime"\r\n"6","Alicia George","85367 Nicole Ridge Suite 951\nKristinaberg, PW 51310","fuchsia"\r\n"7","Patrick Rosario","Unit 1830 Box 6753\nDPO AA 47235","fuchsia"\r\n"8","Tina Winters","89933 Kimberly Road Suite 841\nSouth Patricia, NE 11515","white"\r\n"9","Arthur Perry","6607 Sharp Common\nChadstad, UT 04351","purple"\r\n"10","Adam Mccann","230 Donna Street\nLake Adrianstad, UT 03731","white"\r\n'
'"ID","Name","Address","Favorite Color"\r\n"1","Shannon Lopez","420 Michael Mountains Suite 485\nNew Victoria, CT 70392","silver"\r\n"2","James Thomas","8332 Watson Shore\nPort Davidtown, MO 10714","yellow"\r\n"3","Jason Pierce","645 John Roads\nDanahaven, AR 49840","teal"\r\n"4","Victor Valenzuela","7121 Rodriguez Rest Apt. 762\nReynoldsbury, NH 45116","white"\r\n"5","Heather Welch","0797 Jeffery Crescent\nAmyberg, NE 93076","fuchsia"\r\n"6","Michael Wolf","0140 Jonathan Pine Suite 714\nJustinborough, PA 11676","black"\r\n"7","Dennis Ferguson","16448 Audrey Road\nNew Daniel, SC 71748","teal"\r\n"8","Sue Ramirez","11669 Taylor Skyway\nMichaelfort, WA 54909","navy"\r\n"9","Michael Flores","4270 Anthony Mountains\nOnealtown, PR 69553","maroon"\r\n"10","Angela Avery","PSC 6050, Box 1904\nAPO AP 92210","olive"\r\n'
'"ID","Name","Address","Favorite Color"\r\n"1","Cristina Walton","7562 Fisher Spur\nHernandezberg, NC 41929","green"\r\n"2","Cody Bailey","Unit 6763 Box 3739\nDPO AP 07027","white"\r\n"3","David Miller","239 Salazar Squares\nKelseystad, MT 60570","black"\r\n"4","Kelli Huber","USCGC Carpenter\nFPO AA 33891","yellow"\r\n"5","George Williams","40216 Tara Locks Apt. 735\nNew Nicolemouth, MD 70742","lime"\r\n"6","Dawn Boyd","85334 Collins Wall\nScottstad, VI 93887","navy"\r\n"7","Timothy Jones","67771 Christopher Courts Apt. 637\nPort Ronaldfurt, AZ 24144","navy"\r\n"8","Carl Pitts DVM","84983 Waters Passage Suite 844\nNorth David, WY 93812","maroon"\r\n"9","Jason Robinson","886 David Rue\nDavidshire, MI 30590","gray"\r\n"10","Kimberly Campbell","84535 Mitchell Extension\nPort Alexis, NY 43477","purple"\r\n'

dsv(dialect: str = 'faker-csv', header: Sequence[str] | None = None, data_columns: Tuple[str, str] = ('{{name}}', '{{address}}'), num_rows: int = 10, include_row_ids: bool = False, **fmtparams: Any) → str¶

生成随机定界符分隔值。

此方法的行为与 csv.writer 有些相似。 dialect 和 **fmtparams 参数是 csv.writer 用来控制其行为的相同参数，但它不期望一个用于写入输出的文件类对象，而是通过额外的关键字参数控制输出，并将其作为字符串返回。

参数 dialect 默认为 'faker-csv'，这是一个启用了完全引用的 csv.excel 子类的名称。

The header argument expects a list or a tuple of strings that will serve as the header row if supplied. The data_columns argument expects a list or a tuple of string tokens, and these string tokens will be passed to pystr_format() for data generation. Argument Groups are used to pass arguments to the provider methods. Both header and data_columns must be of the same length.

示例: fake.set_arguments(‘top_half’, {‘min_value’: 50, ‘max_value’: 100}) fake.dsv(data_columns=(‘{{ name }}’, ‘{{ pyint:top_half }}’))

参数 num_rows 控制要生成的数据行数，参数 include_row_ids 可以设置为 True 以包含一个顺序行 ID 列。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.dsv(dialect='excel', data_columns=('{{name}}', '{{address}}'))
...
'Norma Fisher,"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\nJustin Gomez,"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\nLisa Clayton,"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\nGary Nielsen,"1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\nSarah Villanueva,"PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\nJohnathan Davidson,"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\nCharles Wolfe,"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\nDaniel Owen,"USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\nAndrea Jones,"08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\nBrooke Martin,"720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'Justin Smith,"084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\nAngela Wheeler,"37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\nMichael Griffin,"75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\nAaron Smith,"19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\nAshley Scott,"24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\nJoshua Clark,"24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\nWilliam Anderson,"42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\nRyan Cherry,"76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\nJustin Roberts,"PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\nBrian Short,"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'Isaiah Wilcox,"96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\nCharles Scott,"471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\nSheila Murray,"809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\nCynthia Hancock,"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\nJames Martin,"USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\nKaren Thomas,"256 Cheryl Lights\nWilliamsfort, WI 20341"\r\nKyle Anderson,"67109 Mendez Junction Apt. 942\nLloydville, NC 25290"\r\nJames Watson,"100 Scott Burg Apt. 318\nHunterville, FL 56333"\r\nJennifer Miller,"62076 Johnson Way\nJenniferland, MI 09719"\r\nMichael Reed,"1923 Jamie Spring\nLake Adrianstad, UT 03731"\r\n'
'Crystal Thomas,"4203 Rogers Highway Suite 852\nNorth Amandaport, GA 49861"\r\nTheresa Brock,"24560 Carolyn Lock\nLake Charleschester, ME 72692"\r\nTimothy Garza,"37580 Ortiz Mall Suite 735\nStephanieland, HI 14737"\r\nJustin Watts,"2662 Susan Junctions Apt. 571\nFischerport, AL 92119"\r\nJoel Robinson,"926 Davis Parks Apt. 864\nNorth Josephton, AL 34130"\r\nSteve Mckinney,"4391 Chad Greens Suite 851\nPort Frank, MT 38471"\r\nChad Mills,"8644 Watson Road\nEast David, DE 50495"\r\nJohn Castro,"637 Neal Island Suite 074\nLake Tyler, FM 81915"\r\nHenry Myers,"Unit 8116 Box 0501\nDPO AP 00991"\r\nDr. Melissa Acosta MD,"16756 Mark Rue Suite 272\nDavidburgh, NV 46267"\r\n'
'Jasmine Roman,"73906 Jim Corner\nWest Brian, SC 89301"\r\nLeslie Salazar,"6708 Carpenter Overpass Suite 735\nBobbyton, GA 46350"\r\nMatthew Taylor,"683 Lee Rest\nNew Nicolemouth, MD 70742"\r\nFrederick Johnson,"38533 Chambers Street Suite 486\nTimothybury, AZ 40584"\r\nAndrea Murray,"7771 Christopher Courts\nSouth Nicole, IL 58256"\r\nSabrina Hansen,"23732 Michael Island Suite 184\nLake Kenneth, NV 67876"\r\nKimberly Green,"126 Jeffery Street\nLake Amandachester, PR 07024"\r\nMatthew Wilson,"84331 Leonard Fort Suite 749\nEast Lisa, OH 66672"\r\nKevin Johnson,"28123 Hudson Square Apt. 323\nGomezshire, DC 82943"\r\nDr. Luis Johnson MD,"38277 Padilla Common Suite 296\nPort Leslie, LA 50844"\r\n'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.dsv(dialect='excel-tab', data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), include_row_ids=True)
...
'1\tNorma Fisher\t"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\n2\tJustin Gomez\t"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\n3\tLisa Clayton\t"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\n4\tGary Nielsen\t"1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\n5\tSarah Villanueva\t"PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\n6\tJohnathan Davidson\t"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\n7\tCharles Wolfe\t"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\n8\tDaniel Owen\t"USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\n9\tAndrea Jones\t"08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\n10\tBrooke Martin\t"720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'1\tJustin Smith\t"084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\n2\tAngela Wheeler\t"37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\n3\tMichael Griffin\t"75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\n4\tAaron Smith\t"19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\n5\tAshley Scott\t"24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\n6\tJoshua Clark\t"24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\n7\tWilliam Anderson\t"42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\n8\tRyan Cherry\t"76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\n9\tJustin Roberts\t"PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\n10\tBrian Short\t"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'1\tIsaiah Wilcox\t"96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\n2\tCharles Scott\t"471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\n3\tSheila Murray\t"809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\n4\tCynthia Hancock\t"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\n5\tJames Martin\t"USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\n6\tKaren Thomas\t"256 Cheryl Lights\nWilliamsfort, WI 20341"\r\n7\tKyle Anderson\t"67109 Mendez Junction Apt. 942\nLloydville, NC 25290"\r\n8\tJames Watson\t"100 Scott Burg Apt. 318\nHunterville, FL 56333"\r\n9\tJennifer Miller\t"62076 Johnson Way\nJenniferland, MI 09719"\r\n10\tMichael Reed\t"1923 Jamie Spring\nLake Adrianstad, UT 03731"\r\n'
'1\tCrystal Thomas\t"4203 Rogers Highway Suite 852\nNorth Amandaport, GA 49861"\r\n2\tTheresa Brock\t"24560 Carolyn Lock\nLake Charleschester, ME 72692"\r\n3\tTimothy Garza\t"37580 Ortiz Mall Suite 735\nStephanieland, HI 14737"\r\n4\tJustin Watts\t"2662 Susan Junctions Apt. 571\nFischerport, AL 92119"\r\n5\tJoel Robinson\t"926 Davis Parks Apt. 864\nNorth Josephton, AL 34130"\r\n6\tSteve Mckinney\t"4391 Chad Greens Suite 851\nPort Frank, MT 38471"\r\n7\tChad Mills\t"8644 Watson Road\nEast David, DE 50495"\r\n8\tJohn Castro\t"637 Neal Island Suite 074\nLake Tyler, FM 81915"\r\n9\tHenry Myers\t"Unit 8116 Box 0501\nDPO AP 00991"\r\n10\tDr. Melissa Acosta MD\t"16756 Mark Rue Suite 272\nDavidburgh, NV 46267"\r\n'
'1\tJasmine Roman\t"73906 Jim Corner\nWest Brian, SC 89301"\r\n2\tLeslie Salazar\t"6708 Carpenter Overpass Suite 735\nBobbyton, GA 46350"\r\n3\tMatthew Taylor\t"683 Lee Rest\nNew Nicolemouth, MD 70742"\r\n4\tFrederick Johnson\t"38533 Chambers Street Suite 486\nTimothybury, AZ 40584"\r\n5\tAndrea Murray\t"7771 Christopher Courts\nSouth Nicole, IL 58256"\r\n6\tSabrina Hansen\t"23732 Michael Island Suite 184\nLake Kenneth, NV 67876"\r\n7\tKimberly Green\t"126 Jeffery Street\nLake Amandachester, PR 07024"\r\n8\tMatthew Wilson\t"84331 Leonard Fort Suite 749\nEast Lisa, OH 66672"\r\n9\tKevin Johnson\t"28123 Hudson Square Apt. 323\nGomezshire, DC 82943"\r\n10\tDr. Luis Johnson MD\t"38277 Padilla Common Suite 296\nPort Leslie, LA 50844"\r\n'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.dsv(data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), num_rows=5, delimiter='$')
...
'"Norma Fisher"$"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\n"Justin Gomez"$"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\n"Lisa Clayton"$"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\n"Gary Nielsen"$"1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\n"Sarah Villanueva"$"PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\n'
'"Johnathan Davidson"$"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\n"Charles Wolfe"$"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\n"Daniel Owen"$"USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\n"Andrea Jones"$"08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\n"Brooke Martin"$"720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'"Justin Smith"$"084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\n"Angela Wheeler"$"37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\n"Michael Griffin"$"75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\n"Aaron Smith"$"19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\n"Ashley Scott"$"24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\n'
'"Joshua Clark"$"24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\n"William Anderson"$"42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\n"Ryan Cherry"$"76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\n"Justin Roberts"$"PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\n"Brian Short"$"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'"Isaiah Wilcox"$"96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\n"Charles Scott"$"471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\n"Sheila Murray"$"809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\n"Cynthia Hancock"$"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\n"James Martin"$"USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\n'

fixed_width(data_columns: List[Tuple[int, str] | Tuple[int, str, Dict[str, Any]]] | None = None, num_rows: int = 10, align: str = 'left') → str¶

生成随机固定宽度值。

使用作为 data_columns 传入的元组记录列表，定义将生成的结构。记录中的参数是提供者特有的，应该是一个字典，它将传递给提供者方法。

数据列列表格式: [(‘字段宽度’, ‘定义’, {‘参数’})]

定义可以是 ‘provider’、’provider:argument_group’、标记化的 ‘string {{ provider:argument_group }}’（它被传递给 python 提供者方法 pystr_format() 进行生成），或者固定的 ‘@word’。使用列表、元组和字典作为结构的定义。

参数组可用于将参数传递给提供者方法，但会覆盖元组记录中提供的参数。

示例: fake.set_arguments(‘top_half’, {‘min_value’: 50, ‘max_value’: 100}) fake.fixed_width(data_columns=[(20, ‘name’), (3, ‘pyint:top_half’)])

参数:

data_columns (list) – 数据结构的规范
num_rows (int) – 生成器将生成的行数
align (str) – 值的位置（left、middle、right）

Returns:

序列化的固定宽度数据

Return type:

str

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.fixed_width(data_columns=[(20, 'name'), (3, 'pyint', {'min_value':50, 'max_value':100})], align='right', num_rows=2)
...
'        Norma Fisher 66\n        Katelyn Hull 69'
'        Heather Snow 63\n        Diane Campos 89'
'      Victoria Patel 95\n   Stephanie Collins 96'
'       Samuel Rivera 85\n        Jeffrey Carr 63'
'        Karen Grimes 66\n         Thomas Moon 55'

image(size: Tuple[int, int] = (256, 256), image_format: str = 'png', hue: int | Sequence[int] | str | None = None, luminosity: str | None = None) → bytes¶

使用 Python Image Library 生成图像并在其上绘制随机多边形。如果未安装此库，此提供者将无法使用。返回表示给定格式图像的字节。

参数 size 必须是一个包含 (宽度, 高度) 像素的 2 元组。默认为 256x256。

参数 image_format 可以是底层库的任何有效格式，例如 'tiff'、'jpeg'、'pdf' 或 'png'（默认）。请注意，某些格式在构建 Python Image Library 之前需要存在系统库。有关详细信息，请参阅 https://pillow.ac.cn/en/master/handbook/image-file-formats.html。

参数 hue 和 luminosity 与颜色提供者中的相同，并被转发给它以生成背景和形状颜色。因此，您可以请求一个“深蓝色”图像等。

json(data_columns: List | None = None, num_rows: int = 10, indent: int | None = None, cls: Type[JSONEncoder] | None = None) → str¶

生成随机 JSON 结构值。

使用作为 data_columns 传入的字典或记录列表，定义用于构建 JSON 结构的结构。对于复杂的数据结构，建议使用字典格式。

数据列字典格式: {‘键名’: ‘定义’}

定义可以是 ‘provider’、’provider:argument_group’、标记化的 ‘string {{ provider:argument_group }}’（它被传递给 python 提供者方法 pystr_format() 进行生成），或者固定的 ‘@word’。使用列表、元组和字典作为结构的定义。

示例: fake.set_arguments(‘top_half’, {‘min_value’: 50, ‘max_value’: 100}) fake.json(data_columns={‘Name’: ‘name’, ‘Score’: ‘pyint:top_half’})
数据列列表格式: [(‘键名’, ‘定义’, {‘参数’})]

对于列表格式，定义可以是记录列表，以便在结构数据中创建列表。对于列表中的字面条目，将 ‘field_name’ 设置为 None。

参数:

data_columns (dict) – 数据结构的规范
num_rows (int) – 返回的行数
indent (int) – 字段的缩进空格数
cls (json.JSONEncoder) – 用于非标准对象（如日期时间）的可选 json 编码器

Returns:

序列化的 JSON 数据

Return type:

str

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.json(data_columns={'Spec':'@1.0.1', 'ID':'pyint', 'Details':{'Name':'name', 'Address':'address'}}, num_rows=2)
...
'[{"Spec": "1.0.1", "ID": 6311, "Details": {"Name": "Jennifer Green", "Address": "7593 Juan Throughway Apt. 948\\nWest Corey, CA 90152"}}, {"Spec": "1.0.1", "ID": 5409, "Details": {"Name": "Brian Hamilton", "Address": "778 Brown Plaza\\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"}}]'
'[{"Spec": "1.0.1", "ID": 18, "Details": {"Name": "Samantha Cook", "Address": "93328 Davis Island\\nRodriguezside, LA 93111"}}, {"Spec": "1.0.1", "ID": 2044, "Details": {"Name": "Robin Fernandez", "Address": "USNV Wallace\\nFPO AP 50950"}}]'
'[{"Spec": "1.0.1", "ID": 5194, "Details": {"Name": "Donna Lopez", "Address": "1122 Megan Squares Suite 848\\nPort Jason, TX 77807"}}, {"Spec": "1.0.1", "ID": 6871, "Details": {"Name": "Joanne Keller", "Address": "Unit 5159 Box 1795\\nDPO AE 32356"}}]'
'[{"Spec": "1.0.1", "ID": 265, "Details": {"Name": "Autumn Robinson", "Address": "0123 Lisa Roads Apt. 013\\nSouth Christopherville, AZ 79865"}}, {"Spec": "1.0.1", "ID": 354, "Details": {"Name": "Wesley Robbins", "Address": "086 Mary Cliff\\nNorth Deborah, MI 57657"}}]'
'[{"Spec": "1.0.1", "ID": 2954, "Details": {"Name": "John Carlson", "Address": "45792 Tammy Centers Apt. 258\\nDavidmouth, TN 23414"}}, {"Spec": "1.0.1", "ID": 216, "Details": {"Name": "Jason Carroll", "Address": "564 Ann Bridge Suite 150\\nDennisfort, MI 80472"}}]'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.json(data_columns={'Candidates':['name', 'name', 'name']}, num_rows=1)
...
'{"Candidates": ["Norma Fisher", "Jorge Sullivan", "Elizabeth Woods"]}'
'{"Candidates": ["Susan Wagner", "Peter Montgomery", "Theodore Mcgrath"]}'
'{"Candidates": ["Stephanie Collins", "Stephanie Sutton", "Brian Hamilton"]}'
'{"Candidates": ["Susan Levy", "Sean Green", "Kimberly Smith"]}'
'{"Candidates": ["Jennifer Summers", "April Snyder", "Dana Nguyen"]}'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.json(data_columns=[('Name', 'name'), ('Points', 'pyint', {'min_value':50, 'max_value':100})], num_rows=1)
...
'{"Name": "Norma Fisher", "Points": 66}'
'{"Name": "Katelyn Hull", "Points": 69}'
'{"Name": "Heather Snow", "Points": 63}'
'{"Name": "Diane Campos", "Points": 89}'
'{"Name": "Victoria Patel", "Points": 95}'

json_bytes(data_columns: List | None = None, num_rows: int = 10, indent: int | None = None, cls: Type[JSONEncoder] | None = None) → bytes¶

生成随机 JSON 结构并作为字节返回。

For more information on the different arguments of this method, refer to json() which is used under the hood.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.json_bytes()
...
b'[{"name": "Norma Fisher", "residency": "4759 William Haven Apt. 194\\nWest Corey, CA 90152"}, {"name": "Justin Gomez", "residency": "778 Brown Plaza\\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"}, {"name": "Lisa Clayton", "residency": "139 John Divide Suite 115\\nRodriguezside, LA 93111"}, {"name": "Gary Nielsen", "residency": "1965 Kelly Field Apt. 094\\nJonesberg, FM 20102"}, {"name": "Sarah Villanueva", "residency": "PSC 8684, Box 8339\\nAPO AA 76482"}, {"name": "Johnathan Davidson", "residency": "59179 Bruce Gardens Apt. 413\\nLauramouth, NE 08652"}, {"name": "Charles Wolfe", "residency": "13991 Davis Village\\nNorth Catherineborough, HI 94625"}, {"name": "Daniel Owen", "residency": "USS Stephens\\nFPO AP 13804"}, {"name": "Andrea Jones", "residency": "08709 Holly Lock Apt. 457\\nLake Emily, WI 08109"}, {"name": "Brooke Martin", "residency": "720 Maldonado Port\\nDeborahfurt, MP 86696"}]'
b'[{"name": "Justin Smith", "residency": "084 John Orchard Suite 945\\nLake Kyle, WA 54819"}, {"name": "Angela Wheeler", "residency": "37696 Richard Squares\\nBartonton, GA 58874"}, {"name": "Michael Griffin", "residency": "75470 Lopez Roads\\nPort Jessicatown, MO 89435"}, {"name": "Aaron Smith", "residency": "19344 Craig Walk\\nBurtontown, KY 59873"}, {"name": "Ashley Scott", "residency": "24000 Erin Point Suite 590\\nJosephmouth, SC 57575"}, {"name": "Joshua Clark", "residency": "24555 Matthew River\\nNorth Josephberg, OR 38450"}, {"name": "William Anderson", "residency": "42814 Houston Hills\\nRodriguezside, PW 63569"}, {"name": "Ryan Cherry", "residency": "76045 Samantha Road Suite 111\\nLake Jeffrey, MS 01530"}, {"name": "Justin Roberts", "residency": "PSC 9361, Box 5349\\nAPO AE 57022"}, {"name": "Brian Short", "residency": "731 Sanders Fords\\nPort Jasonberg, CT 26449"}]'
b'[{"name": "Isaiah Wilcox", "residency": "96687 Bass Parks Apt. 893\\nWest Janicemouth, GU 42683"}, {"name": "Charles Scott", "residency": "471 Zachary Canyon Apt. 320\\nAlexismouth, MA 21562"}, {"name": "Sheila Murray", "residency": "809 Erika Valley Apt. 634\\nPetersenfort, PR 51431"}, {"name": "Cynthia Hancock", "residency": "248 Cook Park\\nSherriport, WI 53987"}, {"name": "James Martin", "residency": "USNS Mitchell\\nFPO AA 07779"}, {"name": "Karen Thomas", "residency": "256 Cheryl Lights\\nWilliamsfort, WI 20341"}, {"name": "Kyle Anderson", "residency": "67109 Mendez Junction Apt. 942\\nLloydville, NC 25290"}, {"name": "James Watson", "residency": "100 Scott Burg Apt. 318\\nHunterville, FL 56333"}, {"name": "Jennifer Miller", "residency": "62076 Johnson Way\\nJenniferland, MI 09719"}, {"name": "Michael Reed", "residency": "1923 Jamie Spring\\nLake Adrianstad, UT 03731"}]'
b'[{"name": "Crystal Thomas", "residency": "4203 Rogers Highway Suite 852\\nNorth Amandaport, GA 49861"}, {"name": "Theresa Brock", "residency": "24560 Carolyn Lock\\nLake Charleschester, ME 72692"}, {"name": "Timothy Garza", "residency": "37580 Ortiz Mall Suite 735\\nStephanieland, HI 14737"}, {"name": "Justin Watts", "residency": "2662 Susan Junctions Apt. 571\\nFischerport, AL 92119"}, {"name": "Joel Robinson", "residency": "926 Davis Parks Apt. 864\\nNorth Josephton, AL 34130"}, {"name": "Steve Mckinney", "residency": "4391 Chad Greens Suite 851\\nPort Frank, MT 38471"}, {"name": "Chad Mills", "residency": "8644 Watson Road\\nEast David, DE 50495"}, {"name": "John Castro", "residency": "637 Neal Island Suite 074\\nLake Tyler, FM 81915"}, {"name": "Henry Myers", "residency": "Unit 8116 Box 0501\\nDPO AP 00991"}, {"name": "Dr. Melissa Acosta MD", "residency": "16756 Mark Rue Suite 272\\nDavidburgh, NV 46267"}]'
b'[{"name": "Jasmine Roman", "residency": "73906 Jim Corner\\nWest Brian, SC 89301"}, {"name": "Leslie Salazar", "residency": "6708 Carpenter Overpass Suite 735\\nBobbyton, GA 46350"}, {"name": "Matthew Taylor", "residency": "683 Lee Rest\\nNew Nicolemouth, MD 70742"}, {"name": "Frederick Johnson", "residency": "38533 Chambers Street Suite 486\\nTimothybury, AZ 40584"}, {"name": "Andrea Murray", "residency": "7771 Christopher Courts\\nSouth Nicole, IL 58256"}, {"name": "Sabrina Hansen", "residency": "23732 Michael Island Suite 184\\nLake Kenneth, NV 67876"}, {"name": "Kimberly Green", "residency": "126 Jeffery Street\\nLake Amandachester, PR 07024"}, {"name": "Matthew Wilson", "residency": "84331 Leonard Fort Suite 749\\nEast Lisa, OH 66672"}, {"name": "Kevin Johnson", "residency": "28123 Hudson Square Apt. 323\\nGomezshire, DC 82943"}, {"name": "Dr. Luis Johnson MD", "residency": "38277 Padilla Common Suite 296\\nPort Leslie, LA 50844"}]'

md5(raw_output: bool = False) → bytes | str¶

生成随机 MD5 哈希。

如果 raw_output 为 False（默认），将返回 MD5 哈希的十六进制字符串表示形式。如果为 True，则返回 bytes 对象表示形式。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.md5(raw_output=False)
...
'f112d652ecf13dacd9c78c11e1e7f987'
'2a63c67684d8deed55d798f58d9282e4'
'3e92bfaaa510a799067f34c18e175ab3'
'185f77e7fb3f1a822d34c22c30f9a832'
'362dfb74068abe8d73220eac43bacbe9'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.md5(raw_output=True)
...
b'\xf1\x12\xd6R\xec\xf1=\xac\xd9\xc7\x8c\x11\xe1\xe7\xf9\x87'
b'*c\xc6v\x84\xd8\xde\xedU\xd7\x98\xf5\x8d\x92\x82\xe4'
b'>\x92\xbf\xaa\xa5\x10\xa7\x99\x06\x7f4\xc1\x8e\x17Z\xb3'
b'\x18_w\xe7\xfb?\x1a\x82-4\xc2,0\xf9\xa82'
b'6-\xfbt\x06\x8a\xbe\x8ds"\x0e\xacC\xba\xcb\xe9'

null_boolean() → bool | None¶

生成 None、True 或 False，每个都有相等的概率。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.null_boolean()
...
None
None
False
None
True

password(length: int = 10, special_chars: bool = True, digits: bool = True, upper_case: bool = True, lower_case: bool = True) → str¶

生成指定 length 的随机密码。

参数 special_chars、digits、upper_case 和 lower_case 控制生成的密码中将出现的字符类别。如果设置为 True（默认值），则保证至少出现一个来自相应类别的字符。特殊字符来自 !@#$%^&*()_+，数字来自 0123456789，大小写字母来自 ASCII 字母集。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.password(length=12)
...
'xNBnxEr4&6*i'
'1cM*KXtx%q7X'
'n0geTt4p&S&z'
'(mWxWVKWG4d2'
'c)+C^dcco%75'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.password(length=40, special_chars=False, upper_case=False)
...
'w1yhxtycw7553szypl5326bkcbn7jfi2xw3upsmm'
'v6k8ysg2bix3jpjtj5llgldka66mnh3rvwuwxjep'
'wlykgnzgs2mhmu8q47sbt35p1kwjo03lkedz10y6'
'sx0f3x7nc6i13z7cqux6o32ouc9lf6gekibcu9k0'
'a8ycacymmpder06c8mdvkeepfn0g95ihkrvhbgtv'

psv(header: Sequence[str] | None = None, data_columns: Tuple[str, str] = ('{{name}}', '{{address}}'), num_rows: int = 10, include_row_ids: bool = False) → str¶

生成随机管道分隔值。

For more information on the different arguments of this method, please refer to dsv() which is used under the hood.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.psv(data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), num_rows=10, include_row_ids=False)
...
'"Norma Fisher"|"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\n"Justin Gomez"|"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\n"Lisa Clayton"|"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\n"Gary Nielsen"|"1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\n"Sarah Villanueva"|"PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\n"Johnathan Davidson"|"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\n"Charles Wolfe"|"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\n"Daniel Owen"|"USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\n"Andrea Jones"|"08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\n"Brooke Martin"|"720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'"Justin Smith"|"084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\n"Angela Wheeler"|"37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\n"Michael Griffin"|"75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\n"Aaron Smith"|"19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\n"Ashley Scott"|"24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\n"Joshua Clark"|"24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\n"William Anderson"|"42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\n"Ryan Cherry"|"76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\n"Justin Roberts"|"PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\n"Brian Short"|"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'"Isaiah Wilcox"|"96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\n"Charles Scott"|"471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\n"Sheila Murray"|"809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\n"Cynthia Hancock"|"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\n"James Martin"|"USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\n"Karen Thomas"|"256 Cheryl Lights\nWilliamsfort, WI 20341"\r\n"Kyle Anderson"|"67109 Mendez Junction Apt. 942\nLloydville, NC 25290"\r\n"James Watson"|"100 Scott Burg Apt. 318\nHunterville, FL 56333"\r\n"Jennifer Miller"|"62076 Johnson Way\nJenniferland, MI 09719"\r\n"Michael Reed"|"1923 Jamie Spring\nLake Adrianstad, UT 03731"\r\n'
'"Crystal Thomas"|"4203 Rogers Highway Suite 852\nNorth Amandaport, GA 49861"\r\n"Theresa Brock"|"24560 Carolyn Lock\nLake Charleschester, ME 72692"\r\n"Timothy Garza"|"37580 Ortiz Mall Suite 735\nStephanieland, HI 14737"\r\n"Justin Watts"|"2662 Susan Junctions Apt. 571\nFischerport, AL 92119"\r\n"Joel Robinson"|"926 Davis Parks Apt. 864\nNorth Josephton, AL 34130"\r\n"Steve Mckinney"|"4391 Chad Greens Suite 851\nPort Frank, MT 38471"\r\n"Chad Mills"|"8644 Watson Road\nEast David, DE 50495"\r\n"John Castro"|"637 Neal Island Suite 074\nLake Tyler, FM 81915"\r\n"Henry Myers"|"Unit 8116 Box 0501\nDPO AP 00991"\r\n"Dr. Melissa Acosta MD"|"16756 Mark Rue Suite 272\nDavidburgh, NV 46267"\r\n'
'"Jasmine Roman"|"73906 Jim Corner\nWest Brian, SC 89301"\r\n"Leslie Salazar"|"6708 Carpenter Overpass Suite 735\nBobbyton, GA 46350"\r\n"Matthew Taylor"|"683 Lee Rest\nNew Nicolemouth, MD 70742"\r\n"Frederick Johnson"|"38533 Chambers Street Suite 486\nTimothybury, AZ 40584"\r\n"Andrea Murray"|"7771 Christopher Courts\nSouth Nicole, IL 58256"\r\n"Sabrina Hansen"|"23732 Michael Island Suite 184\nLake Kenneth, NV 67876"\r\n"Kimberly Green"|"126 Jeffery Street\nLake Amandachester, PR 07024"\r\n"Matthew Wilson"|"84331 Leonard Fort Suite 749\nEast Lisa, OH 66672"\r\n"Kevin Johnson"|"28123 Hudson Square Apt. 323\nGomezshire, DC 82943"\r\n"Dr. Luis Johnson MD"|"38277 Padilla Common Suite 296\nPort Leslie, LA 50844"\r\n'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.psv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)
...
'"ID"|"Name"|"Address"|"Favorite Color"\r\n"1"|"Norma Fisher"|"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"|"purple"\r\n"2"|"Brian Hamilton"|"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"|"gray"\r\n"3"|"Johnny Dillon"|"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"|"maroon"\r\n"4"|"Robin Fernandez"|"USNV Wallace\nFPO AP 50950"|"purple"\r\n"5"|"Donna Lopez"|"1122 Megan Squares Suite 848\nPort Jason, TX 77807"|"aqua"\r\n"6"|"Lauren Hayes"|"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"|"maroon"\r\n"7"|"Savannah Robinson"|"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"|"maroon"\r\n"8"|"Nicholas Brown"|"141 Charles Hollow Suite 620\nWilliamsville, UT 51786"|"navy"\r\n"9"|"Tanner Harrison"|"PSC 9230, Box 2258\nAPO AA 15864"|"silver"\r\n"10"|"Mary Smith"|"564 Ann Bridge Suite 150\nDennisfort, MI 80472"|"olive"\r\n'
'"ID"|"Name"|"Address"|"Favorite Color"\r\n"1"|"Leslie Mcclain"|"466 Aaron Fields\nErnestbury, SC 59238"|"teal"\r\n"2"|"Megan Baxter"|"027 Jonathon Estate Suite 878\nNorth Troyport, MP 61697"|"black"\r\n"3"|"Sheri Burnett"|"206 Stewart Forest\nLake Karenhaven, RI 13317"|"navy"\r\n"4"|"Matthew Russo"|"76104 Marsh Crescent\nDennishaven, GU 85800"|"gray"\r\n"5"|"Shane Ramirez"|"48559 Meghan Squares\nJosephmouth, SC 57575"|"purple"\r\n"6"|"Cassandra Bennett"|"45551 Chan Camp\nWest Frankshire, LA 47805"|"teal"\r\n"7"|"Beverly Wilson PhD"|"USNV White\nFPO AP 96008"|"maroon"\r\n"8"|"Russell Evans"|"5517 Holly Meadow Apt. 452\nLake Anne, AS 84240"|"maroon"\r\n"9"|"Bradley Brady"|"68847 Kramer Station\nSouth Christopher, IN 34699"|"silver"\r\n"10"|"Jessica Howard"|"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"|"lime"\r\n'
'"ID"|"Name"|"Address"|"Favorite Color"\r\n"1"|"Joshua Hernandez"|"Unit 7296 Box 6875\nDPO AA 65859"|"gray"\r\n"2"|"Christina Lynch"|"550 Nancy Rapids Apt. 694\nJonesland, NC 05667"|"maroon"\r\n"3"|"Andrew Smith"|"27586 Audrey Springs Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"|"silver"\r\n"4"|"Sarah Yates"|"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"|"teal"\r\n"5"|"Amy Davidson"|"500 Butler Overpass Apt. 256\nNew Stevenmouth, AR 13802"|"lime"\r\n"6"|"Alicia George"|"85367 Nicole Ridge Suite 951\nKristinaberg, PW 51310"|"fuchsia"\r\n"7"|"Patrick Rosario"|"Unit 1830 Box 6753\nDPO AA 47235"|"fuchsia"\r\n"8"|"Tina Winters"|"89933 Kimberly Road Suite 841\nSouth Patricia, NE 11515"|"white"\r\n"9"|"Arthur Perry"|"6607 Sharp Common\nChadstad, UT 04351"|"purple"\r\n"10"|"Adam Mccann"|"230 Donna Street\nLake Adrianstad, UT 03731"|"white"\r\n'
'"ID"|"Name"|"Address"|"Favorite Color"\r\n"1"|"Shannon Lopez"|"420 Michael Mountains Suite 485\nNew Victoria, CT 70392"|"silver"\r\n"2"|"James Thomas"|"8332 Watson Shore\nPort Davidtown, MO 10714"|"yellow"\r\n"3"|"Jason Pierce"|"645 John Roads\nDanahaven, AR 49840"|"teal"\r\n"4"|"Victor Valenzuela"|"7121 Rodriguez Rest Apt. 762\nReynoldsbury, NH 45116"|"white"\r\n"5"|"Heather Welch"|"0797 Jeffery Crescent\nAmyberg, NE 93076"|"fuchsia"\r\n"6"|"Michael Wolf"|"0140 Jonathan Pine Suite 714\nJustinborough, PA 11676"|"black"\r\n"7"|"Dennis Ferguson"|"16448 Audrey Road\nNew Daniel, SC 71748"|"teal"\r\n"8"|"Sue Ramirez"|"11669 Taylor Skyway\nMichaelfort, WA 54909"|"navy"\r\n"9"|"Michael Flores"|"4270 Anthony Mountains\nOnealtown, PR 69553"|"maroon"\r\n"10"|"Angela Avery"|"PSC 6050, Box 1904\nAPO AP 92210"|"olive"\r\n'
'"ID"|"Name"|"Address"|"Favorite Color"\r\n"1"|"Cristina Walton"|"7562 Fisher Spur\nHernandezberg, NC 41929"|"green"\r\n"2"|"Cody Bailey"|"Unit 6763 Box 3739\nDPO AP 07027"|"white"\r\n"3"|"David Miller"|"239 Salazar Squares\nKelseystad, MT 60570"|"black"\r\n"4"|"Kelli Huber"|"USCGC Carpenter\nFPO AA 33891"|"yellow"\r\n"5"|"George Williams"|"40216 Tara Locks Apt. 735\nNew Nicolemouth, MD 70742"|"lime"\r\n"6"|"Dawn Boyd"|"85334 Collins Wall\nScottstad, VI 93887"|"navy"\r\n"7"|"Timothy Jones"|"67771 Christopher Courts Apt. 637\nPort Ronaldfurt, AZ 24144"|"navy"\r\n"8"|"Carl Pitts DVM"|"84983 Waters Passage Suite 844\nNorth David, WY 93812"|"maroon"\r\n"9"|"Jason Robinson"|"886 David Rue\nDavidshire, MI 30590"|"gray"\r\n"10"|"Kimberly Campbell"|"84535 Mitchell Extension\nPort Alexis, NY 43477"|"purple"\r\n'

sha1(raw_output: bool = False) → bytes | str¶

生成随机 SHA-1 哈希。

如果 raw_output 为 False（默认），将返回 SHA-1 哈希的十六进制字符串表示形式。如果为 True，则返回 bytes 对象表示形式。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sha1(raw_output=False)
...
'6857c2be98a03b43b55193cc43cbf293039c8349'
'fb19567eb135d59319a91e1e9ed351b0efc1c821'
'02347357d13590815eb822d13e8366e27cf35e1b'
'a56776e5b0c6fee9767b55764bce345672269ee0'
'aabd7c42b3d356378ae69696948f032e814a57c8'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sha1(raw_output=True)
...
b'hW\xc2\xbe\x98\xa0;C\xb5Q\x93\xccC\xcb\xf2\x93\x03\x9c\x83I'
b'\xfb\x19V~\xb15\xd5\x93\x19\xa9\x1e\x1e\x9e\xd3Q\xb0\xef\xc1\xc8!'
b'\x024sW\xd15\x90\x81^\xb8"\xd1>\x83f\xe2|\xf3^\x1b'
b'\xa5gv\xe5\xb0\xc6\xfe\xe9v{UvK\xce4Vr&\x9e\xe0'
b'\xaa\xbd|B\xb3\xd3V7\x8a\xe6\x96\x96\x94\x8f\x03.\x81JW\xc8'

sha256(raw_output: bool = False) → bytes | str¶

生成随机 SHA-256 哈希。

如果 raw_output 为 False（默认），将返回 SHA-256 哈希的十六进制字符串表示形式。如果为 True，则返回 bytes 对象表示形式。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sha256(raw_output=False)
...
'b1901961b9434ca31a77352acfaad9935c8f7c4b2fdb81514c71ce0ab9edf48e'
'fcc87aa2debcf4a72b39429de36ecb7d7e7a3b18476636ddcbe8ae693b41ebc0'
'fcafbbbf2d674481da1d0d24be891f8e5ab18926e5208ab50923849b0b328d7f'
'335550546fabf00a2bea6c73b3084b239068d9a0771e8c6b4ff97832dd271b88'
'68f2ca8425c9abe96d550b9144859afa26476fb7d839fbfb99b4f6e1c3981ebc'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sha256(raw_output=True)
...
b'\xb1\x90\x19a\xb9CL\xa3\x1aw5*\xcf\xaa\xd9\x93\\\x8f|K/\xdb\x81QLq\xce\n\xb9\xed\xf4\x8e'
b'\xfc\xc8z\xa2\xde\xbc\xf4\xa7+9B\x9d\xe3n\xcb}~z;\x18Gf6\xdd\xcb\xe8\xaei;A\xeb\xc0'
b'\xfc\xaf\xbb\xbf-gD\x81\xda\x1d\r$\xbe\x89\x1f\x8eZ\xb1\x89&\xe5 \x8a\xb5\t#\x84\x9b\x0b2\x8d\x7f'
b"3UPTo\xab\xf0\n+\xeals\xb3\x08K#\x90h\xd9\xa0w\x1e\x8ckO\xf9x2\xdd'\x1b\x88"
b'h\xf2\xca\x84%\xc9\xab\xe9mU\x0b\x91D\x85\x9a\xfa&Go\xb7\xd89\xfb\xfb\x99\xb4\xf6\xe1\xc3\x98\x1e\xbc'

tar(uncompressed_size: int = 65536, num_files: int = 1, min_file_size: int = 4096, compression: str | None = None) → bytes¶

生成一个包含随机有效 tar 文件的字节对象。

可以使用以下参数控制生成的归档文件中包含的文件数量和大小：

uncompressed_size - 压缩前文件的总大小，默认为 16 KiB
num_files - 生成的 zip 文件中归档的文件数量，默认为 1
min_file_size - 压缩前每个文件的最小大小，默认为 4 KiB

默认不使用压缩，但将 compression 设置为下面列出的值之一将使用相应的压缩类型。

'bzip2' 或 'bz2' 用于 BZIP2
'lzma' 或 'xz' 用于 LZMA
'gzip' 或 'gz' 用于 GZIP

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.tar(uncompressed_size=256, num_files=4, min_file_size=32)
...
b'RNvnAvOpyEVAoNGnVZQU1\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x000000644\x000000000\x000000000\x0000000000157\x0000000000000\x00011462\x00 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tsv(header: Sequence[str] | None = None, data_columns: Tuple[str, str] = ('{{name}}', '{{address}}'), num_rows: int = 10, include_row_ids: bool = False) → str¶

生成随机制表符分隔值。

For more information on the different arguments of this method, please refer to dsv() which is used under the hood.

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.tsv(data_columns=('{{name}}', '{{address}}'), num_rows=10, include_row_ids=False)
...
'"Norma Fisher"\t"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\r\n"Justin Gomez"\t"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\r\n"Lisa Clayton"\t"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\r\n"Gary Nielsen"\t"1965 Kelly Field Apt. 094\nJonesberg, FM 20102"\r\n"Sarah Villanueva"\t"PSC 8684, Box 8339\nAPO AA 76482"\r\n"Johnathan Davidson"\t"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\r\n"Charles Wolfe"\t"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\r\n"Daniel Owen"\t"USS Stephens\nFPO AP 13804"\r\n"Andrea Jones"\t"08709 Holly Lock Apt. 457\nLake Emily, WI 08109"\r\n"Brooke Martin"\t"720 Maldonado Port\nDeborahfurt, MP 86696"\r\n'
'"Justin Smith"\t"084 John Orchard Suite 945\nLake Kyle, WA 54819"\r\n"Angela Wheeler"\t"37696 Richard Squares\nBartonton, GA 58874"\r\n"Michael Griffin"\t"75470 Lopez Roads\nPort Jessicatown, MO 89435"\r\n"Aaron Smith"\t"19344 Craig Walk\nBurtontown, KY 59873"\r\n"Ashley Scott"\t"24000 Erin Point Suite 590\nJosephmouth, SC 57575"\r\n"Joshua Clark"\t"24555 Matthew River\nNorth Josephberg, OR 38450"\r\n"William Anderson"\t"42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569"\r\n"Ryan Cherry"\t"76045 Samantha Road Suite 111\nLake Jeffrey, MS 01530"\r\n"Justin Roberts"\t"PSC 9361, Box 5349\nAPO AE 57022"\r\n"Brian Short"\t"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\r\n'
'"Isaiah Wilcox"\t"96687 Bass Parks Apt. 893\nWest Janicemouth, GU 42683"\r\n"Charles Scott"\t"471 Zachary Canyon Apt. 320\nAlexismouth, MA 21562"\r\n"Sheila Murray"\t"809 Erika Valley Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\r\n"Cynthia Hancock"\t"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\r\n"James Martin"\t"USNS Mitchell\nFPO AA 07779"\r\n"Karen Thomas"\t"256 Cheryl Lights\nWilliamsfort, WI 20341"\r\n"Kyle Anderson"\t"67109 Mendez Junction Apt. 942\nLloydville, NC 25290"\r\n"James Watson"\t"100 Scott Burg Apt. 318\nHunterville, FL 56333"\r\n"Jennifer Miller"\t"62076 Johnson Way\nJenniferland, MI 09719"\r\n"Michael Reed"\t"1923 Jamie Spring\nLake Adrianstad, UT 03731"\r\n'
'"Crystal Thomas"\t"4203 Rogers Highway Suite 852\nNorth Amandaport, GA 49861"\r\n"Theresa Brock"\t"24560 Carolyn Lock\nLake Charleschester, ME 72692"\r\n"Timothy Garza"\t"37580 Ortiz Mall Suite 735\nStephanieland, HI 14737"\r\n"Justin Watts"\t"2662 Susan Junctions Apt. 571\nFischerport, AL 92119"\r\n"Joel Robinson"\t"926 Davis Parks Apt. 864\nNorth Josephton, AL 34130"\r\n"Steve Mckinney"\t"4391 Chad Greens Suite 851\nPort Frank, MT 38471"\r\n"Chad Mills"\t"8644 Watson Road\nEast David, DE 50495"\r\n"John Castro"\t"637 Neal Island Suite 074\nLake Tyler, FM 81915"\r\n"Henry Myers"\t"Unit 8116 Box 0501\nDPO AP 00991"\r\n"Dr. Melissa Acosta MD"\t"16756 Mark Rue Suite 272\nDavidburgh, NV 46267"\r\n'
'"Jasmine Roman"\t"73906 Jim Corner\nWest Brian, SC 89301"\r\n"Leslie Salazar"\t"6708 Carpenter Overpass Suite 735\nBobbyton, GA 46350"\r\n"Matthew Taylor"\t"683 Lee Rest\nNew Nicolemouth, MD 70742"\r\n"Frederick Johnson"\t"38533 Chambers Street Suite 486\nTimothybury, AZ 40584"\r\n"Andrea Murray"\t"7771 Christopher Courts\nSouth Nicole, IL 58256"\r\n"Sabrina Hansen"\t"23732 Michael Island Suite 184\nLake Kenneth, NV 67876"\r\n"Kimberly Green"\t"126 Jeffery Street\nLake Amandachester, PR 07024"\r\n"Matthew Wilson"\t"84331 Leonard Fort Suite 749\nEast Lisa, OH 66672"\r\n"Kevin Johnson"\t"28123 Hudson Square Apt. 323\nGomezshire, DC 82943"\r\n"Dr. Luis Johnson MD"\t"38277 Padilla Common Suite 296\nPort Leslie, LA 50844"\r\n'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.tsv(header=('Name', 'Address', 'Favorite Color'), data_columns=('{{name}}', '{{address}}', '{{safe_color_name}}'), num_rows=10, include_row_ids=True)
...
'"ID"\t"Name"\t"Address"\t"Favorite Color"\r\n"1"\t"Norma Fisher"\t"4759 William Haven Apt. 194\nWest Corey, CA 90152"\t"purple"\r\n"2"\t"Brian Hamilton"\t"778 Brown Plaza\nNorth Jenniferfurt, VT 88077"\t"gray"\r\n"3"\t"Johnny Dillon"\t"139 John Divide Suite 115\nRodriguezside, LA 93111"\t"maroon"\r\n"4"\t"Robin Fernandez"\t"USNV Wallace\nFPO AP 50950"\t"purple"\r\n"5"\t"Donna Lopez"\t"1122 Megan Squares Suite 848\nPort Jason, TX 77807"\t"aqua"\r\n"6"\t"Lauren Hayes"\t"59179 Bruce Gardens Apt. 413\nLauramouth, NE 08652"\t"maroon"\r\n"7"\t"Savannah Robinson"\t"13991 Davis Village\nNorth Catherineborough, HI 94625"\t"maroon"\r\n"8"\t"Nicholas Brown"\t"141 Charles Hollow Suite 620\nWilliamsville, UT 51786"\t"navy"\r\n"9"\t"Tanner Harrison"\t"PSC 9230, Box 2258\nAPO AA 15864"\t"silver"\r\n"10"\t"Mary Smith"\t"564 Ann Bridge Suite 150\nDennisfort, MI 80472"\t"olive"\r\n'
'"ID"\t"Name"\t"Address"\t"Favorite Color"\r\n"1"\t"Leslie Mcclain"\t"466 Aaron Fields\nErnestbury, SC 59238"\t"teal"\r\n"2"\t"Megan Baxter"\t"027 Jonathon Estate Suite 878\nNorth Troyport, MP 61697"\t"black"\r\n"3"\t"Sheri Burnett"\t"206 Stewart Forest\nLake Karenhaven, RI 13317"\t"navy"\r\n"4"\t"Matthew Russo"\t"76104 Marsh Crescent\nDennishaven, GU 85800"\t"gray"\r\n"5"\t"Shane Ramirez"\t"48559 Meghan Squares\nJosephmouth, SC 57575"\t"purple"\r\n"6"\t"Cassandra Bennett"\t"45551 Chan Camp\nWest Frankshire, LA 47805"\t"teal"\r\n"7"\t"Beverly Wilson PhD"\t"USNV White\nFPO AP 96008"\t"maroon"\r\n"8"\t"Russell Evans"\t"5517 Holly Meadow Apt. 452\nLake Anne, AS 84240"\t"maroon"\r\n"9"\t"Bradley Brady"\t"68847 Kramer Station\nSouth Christopher, IN 34699"\t"silver"\r\n"10"\t"Jessica Howard"\t"731 Sanders Fords\nPort Jasonberg, CT 26449"\t"lime"\r\n'
'"ID"\t"Name"\t"Address"\t"Favorite Color"\r\n"1"\t"Joshua Hernandez"\t"Unit 7296 Box 6875\nDPO AA 65859"\t"gray"\r\n"2"\t"Christina Lynch"\t"550 Nancy Rapids Apt. 694\nJonesland, NC 05667"\t"maroon"\r\n"3"\t"Andrew Smith"\t"27586 Audrey Springs Apt. 634\nPetersenfort, PR 51431"\t"silver"\r\n"4"\t"Sarah Yates"\t"248 Cook Park\nSherriport, WI 53987"\t"teal"\r\n"5"\t"Amy Davidson"\t"500 Butler Overpass Apt. 256\nNew Stevenmouth, AR 13802"\t"lime"\r\n"6"\t"Alicia George"\t"85367 Nicole Ridge Suite 951\nKristinaberg, PW 51310"\t"fuchsia"\r\n"7"\t"Patrick Rosario"\t"Unit 1830 Box 6753\nDPO AA 47235"\t"fuchsia"\r\n"8"\t"Tina Winters"\t"89933 Kimberly Road Suite 841\nSouth Patricia, NE 11515"\t"white"\r\n"9"\t"Arthur Perry"\t"6607 Sharp Common\nChadstad, UT 04351"\t"purple"\r\n"10"\t"Adam Mccann"\t"230 Donna Street\nLake Adrianstad, UT 03731"\t"white"\r\n'
'"ID"\t"Name"\t"Address"\t"Favorite Color"\r\n"1"\t"Shannon Lopez"\t"420 Michael Mountains Suite 485\nNew Victoria, CT 70392"\t"silver"\r\n"2"\t"James Thomas"\t"8332 Watson Shore\nPort Davidtown, MO 10714"\t"yellow"\r\n"3"\t"Jason Pierce"\t"645 John Roads\nDanahaven, AR 49840"\t"teal"\r\n"4"\t"Victor Valenzuela"\t"7121 Rodriguez Rest Apt. 762\nReynoldsbury, NH 45116"\t"white"\r\n"5"\t"Heather Welch"\t"0797 Jeffery Crescent\nAmyberg, NE 93076"\t"fuchsia"\r\n"6"\t"Michael Wolf"\t"0140 Jonathan Pine Suite 714\nJustinborough, PA 11676"\t"black"\r\n"7"\t"Dennis Ferguson"\t"16448 Audrey Road\nNew Daniel, SC 71748"\t"teal"\r\n"8"\t"Sue Ramirez"\t"11669 Taylor Skyway\nMichaelfort, WA 54909"\t"navy"\r\n"9"\t"Michael Flores"\t"4270 Anthony Mountains\nOnealtown, PR 69553"\t"maroon"\r\n"10"\t"Angela Avery"\t"PSC 6050, Box 1904\nAPO AP 92210"\t"olive"\r\n'
'"ID"\t"Name"\t"Address"\t"Favorite Color"\r\n"1"\t"Cristina Walton"\t"7562 Fisher Spur\nHernandezberg, NC 41929"\t"green"\r\n"2"\t"Cody Bailey"\t"Unit 6763 Box 3739\nDPO AP 07027"\t"white"\r\n"3"\t"David Miller"\t"239 Salazar Squares\nKelseystad, MT 60570"\t"black"\r\n"4"\t"Kelli Huber"\t"USCGC Carpenter\nFPO AA 33891"\t"yellow"\r\n"5"\t"George Williams"\t"40216 Tara Locks Apt. 735\nNew Nicolemouth, MD 70742"\t"lime"\r\n"6"\t"Dawn Boyd"\t"85334 Collins Wall\nScottstad, VI 93887"\t"navy"\r\n"7"\t"Timothy Jones"\t"67771 Christopher Courts Apt. 637\nPort Ronaldfurt, AZ 24144"\t"navy"\r\n"8"\t"Carl Pitts DVM"\t"84983 Waters Passage Suite 844\nNorth David, WY 93812"\t"maroon"\r\n"9"\t"Jason Robinson"\t"886 David Rue\nDavidshire, MI 30590"\t"gray"\r\n"10"\t"Kimberly Campbell"\t"84535 Mitchell Extension\nPort Alexis, NY 43477"\t"purple"\r\n'

uuid4(cast_to: ~typing.Callable[[~uuid.UUID], str] | ~typing.Callable[[~uuid.UUID], bytes] | None = <class 'str'>) → bytes | str | UUID¶

生成一个随机 UUID4 对象，并将其转换为另一种类型（如果使用可调用对象 cast_to 指定）。

默认情况下，cast_to 设置为 str。

可以调用 cast_to=None 以返回完整的 UUID 对象。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uuid4()
...
'e3e70682-c209-4cac-a29f-6fbed82c07cd'
'f728b4fa-4248-4e3a-8a5d-2f346baa9455'
'eb1167b3-67a9-4378-bc65-c1e582e2e662'
'f7c1bd87-4da5-4709-9471-3d60c8a70639'
'e443df78-9558-467f-9ba9-1faf7a024204'

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.uuid4(cast_to=None)
...
UUID('e3e70682-c209-4cac-a29f-6fbed82c07cd')
UUID('f728b4fa-4248-4e3a-8a5d-2f346baa9455')
UUID('eb1167b3-67a9-4378-bc65-c1e582e2e662')
UUID('f7c1bd87-4da5-4709-9471-3d60c8a70639')
UUID('e443df78-9558-467f-9ba9-1faf7a024204')

xml(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → str¶

返回一些 XML。

nb_elements:: 字典的元素数量
Variable_nb_elements:: 是否对字典使用可变数量的元素
Value_types:: 字典值的类型

注意：此提供者需要安装 xmltodict 库

zip(uncompressed_size: int = 65536, num_files: int = 1, min_file_size: int = 4096, compression: str | None = None) → bytes¶

生成一个包含随机有效 zip 归档文件的字节对象。

可以使用以下参数控制生成的归档文件中包含的文件数量和大小：

uncompressed_size - 压缩前文件的总大小，默认为 16 KiB
num_files - 生成的 zip 文件中归档的文件数量，默认为 1
min_file_size - 压缩前每个文件的最小大小，默认为 4 KiB

默认不使用压缩，但将 compression 设置为下面列出的值之一将使用相应的压缩类型。

'bzip2' 或 'bz2' 用于 BZIP2
'lzma' 或 'xz' 用于 LZMA
'deflate'、'gzip' 或 'gz' 用于 GZIP

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.zip(uncompressed_size=256, num_files=4, min_file_size=32)
...
b"PK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[}\xb4\x1e\xa0o\x00\x00\x00o\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00RNvnAvOpyEVAoNGnVZQU12%\xa9\xf13\xb5\xde\xa1h\xf4\xe2\x85\x1f\x07/\xcc\x00\xfc\xaa|\xa6 aqzH\xe5.)\xa3\xfa7\x9a\x95?\xaah\x93\xe3.\xc5\xa2{\x94^`_\x10\x85\xf3#-BL\x13)\xc8\x8dxn\xd6\x8c\xe6\xfc\xb6*\xa6;\xf9\xaba|\x08\x8a;p\xbeW\xaa\xda\x1f3Jp\x17%\r?`=\xc8.\xbd;\x12\x0bc^?\xf5k\x1f\x0b\xd93\x85#q$\x9a\xb3PK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[u\xce@LJ\x00\x00\x00J\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00wdyFKunVyUDKkNPiiBgV2Y\x06\xf1\xd1\x9f\xb6\xc6\x80N\x06\xea(\xab\x17\x8fEz\xf6\xb4\x93\xb7C\x9e\xc6\xd4)\x00b\xabQzr\xe5\xc1\xd4\x10\xcd\xd6\x17T\xe4 \x84P\xe4\xf9\x00\x13\xfd\xa6\x9f\xef\x19\xd4`*B\x07\xcd\xd5\xa1\x01m\x07\x012a<e\x9a\x8f]3\xf3PK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[\x84z*\xb6 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00SueoxPSgBHsToacJDXWV3\xfd\xea\xde\xbe[j\xc0\x95\x04FM\x8a\xaa\xac\xbc/\xad\x12\x15\x8aSL\x94\xb8\xcaB\x96:\xf4z\x18\x9dPK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[\xf4\x11#)'\x00\x00\x00'\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00jBdurvfVyRYryKwpMUVG4\xc0,!+eq\x1f\xc5\x042\xc9\x94\xe5\xfao\xd8*\xbcp\x85U\xdcb\xb7: \x0e\xe7g<\xfe\xcb\x83j\x15nJ5ePK\x01\x02\x14\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[}\xb4\x1e\xa0o\x00\x00\x00o\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x00\x00\x00\x00RNvnAvOpyEVAoNGnVZQU1PK\x01\x02\x14\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[u\xce@LJ\x00\x00\x00J\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xa2\x00\x00\x00wdyFKunVyUDKkNPiiBgV2PK\x01\x02\x14\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[\x84z*\xb6 \x00\x00\x00 \x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x1f\x01\x00\x00SueoxPSgBHsToacJDXWV3PK\x01\x02\x14\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\xf2\x00\x90[\xf4\x11#)'\x00\x00\x00'\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01r\x01\x00\x00jBdurvfVyRYryKwpMUVG4PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x04\x00\x0c\x01\x00\x00\xcc\x01\x00\x00\x00\x00"
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\x00!\x9ah3M0\xbc]\xc9\x14\xe1BBG\x06,@PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xf2\xda\x06\xf24\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x00\x00\x00\x00MBZOzWARcglmhcDELFxx1PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[kPGq\xc1\x00\x00\x00o\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01g\x00\x00\x00xDWnIMQDYYAxfEqJLTMQ2PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xd6/\x05`C\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01[\x01\x00\x00BTLfmQCqPmzzjnbXpSro3PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x92]4%6\x00\x00\x00\n\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xd1\x01\x00\x00aoONmVtOrZJtdjXDPlBF4PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xc1\x10c0.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01:\x02\x00\x00usqnPrOttTshYkEZwPKN5PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xd3q\xfdl.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x9b\x02\x00\x00YDYRZpJwTFvXRzwuvqiR6PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[p\xec\xbe\x90,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xfc\x02\x00\x00LnXxOysNqRzhkaowMVlP7PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[;\x00e\xa5.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01[\x03\x00\x00UuQTXyUQyLhMuRrPpzuZ8PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xeb\x0f\x89,.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xbc\x03\x00\x00NxMRvBJwqiNpikEPdgWD9PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[n\xf6ul.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x1d\x04\x00\x00fnLDGSXWQbLFPUElwXeZ10PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xe5u\xbd\xaf+\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x7f\x04\x00\x00gQQtrEVRECVfGkqChTeb11PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xf3\xc7\x83J.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xde\x04\x00\x00keWNhmIYlSwSaBvOXfNs12PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xf0\xcc|\x05.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01@\x05\x00\x00DDInHOfrGYfTpDfyVlmc13PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xc3\x1e\xb5].\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xa2\x05\x00\x00TlQrLfxWyOjxilDsniLC14PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xc29 \x1f.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x04\x06\x00\x00pTYllEbQwMbPCbcvGxHU15PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[AY-\xf9.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01f\x06\x00\x00PcsPNgJTTBfDClERfjSC16PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[8\x8fS\x1a.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xc8\x06\x00\x00cBSTgJIdlNgwIvFjbZIi17PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x1dq\x11T,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01*\x07\x00\x00EIFPrHBRpBmWYpSwptMZ18PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[A\x9b\x1f\xf4,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x8a\x07\x00\x00fvBqvySoWudXwfigBnau19PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xa8\xa4\xcd\xe7,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xea\x07\x00\x00rwLcWIDaehGDiSrhpNzH20PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xbb\x16\x9fA.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01J\x08\x00\x00aLwpBtPYHcIaueSbJyAn21PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x8b\xcf+\xb0.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xac\x08\x00\x00ilfCelOSSWqmFqJoeKPE22PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[0\xea\xe4\x01.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x0e\t\x00\x00swjLjiMVWTkFBclDSNQx23PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xc2\xa2\x013,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01p\t\x00\x00dwfMZivCLGnTaPWWvZfQ24PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[%\xb3\xf3\x16.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xd0\t\x00\x00RhMvDbwoeHxVVEDPIclM25PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xec\x9a\xac\x9b.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x012\n\x00\x00CnAKogkpkpcwJaifvTnu26PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[H\xe6\x8b$,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x94\n\x00\x00IYTtrkLmEbzmoTxcZuvN27PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x08\xc9\xfc\xfb.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xf4\n\x00\x00ptFPsIsGcfISqMOdIwkk28PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x9dGF\x1b.\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01V\x0b\x00\x00BdvTqMeNFxkzPcnppIWE29PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xfc\xb4^).\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\xb8\x0b\x00\x00JtydqNZyxhJUdHkhIoeL30PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\x9d\x14\x84M,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01\x1a\x0c\x00\x00QUwpcVcwYeYyknaycaXw31PK\x01\x02.\x03.\x00\x00\x00\x0c\x00\xf2\x00\x90[\xef(\xfai,\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x01z\x0c\x00\x00dxrHdIcclSNnanWCeLGS32PK\x05\x06\x00\x00\x00\x00 \x00 \x00w\x08\x00\x00\xda\x0c\x00\x00\x00\x00'

`faker.providers.passport`¶

class faker.providers.passport.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Implement passport provider for en_US locale.

来源

passport_dates(birthday: date = datetime.date(2025, 12, 16)) → Tuple[str, str, str]¶

Generates a formatted date of birth, issue, and expiration dates. issue and expiration dates are conditioned to fall within U.S. standards of 5 and 10 year expirations

The birthday argument is a datetime.date object representing a date of birth.

来源

-https://travel.state.gov/content/travel/en/passports/passport-help/faqs.html

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_dates()
...
('16 Dec 2025', '16 Dec 2025', '16 Dec 2030')
('16 Dec 2025', '16 Dec 2025', '16 Dec 2030')
('16 Dec 2025', '16 Dec 2025', '16 Dec 2030')
('16 Dec 2025', '16 Dec 2025', '16 Dec 2030')
('16 Dec 2025', '16 Dec 2025', '16 Dec 2030')

passport_dob() → date¶

生成一个 datetime 出生日期。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_dob()
...
datetime.date(2007, 11, 29)
datetime.date(1997, 11, 17)
datetime.date(1958, 9, 29)
datetime.date(1939, 12, 29)
datetime.date(1969, 4, 7)

passport_full() → str¶

Generates a formatted sting with US Passport information

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_full()
...
'Jennifer\nGreen\nF\n29 Nov 2007\n09 Mar 2023\n09 Mar 2028\n647593824\n'
'Robert\nArcher\nM\n02 Mar 1926\n30 Nov 2016\n30 Nov 2026\nJ11578156\n'
'Dan\nTran\nM\n20 Aug 1946\n13 May 2022\n13 May 2032\n840801609\n'
'David\nNguyen\nM\n19 Mar 1967\n19 Aug 2024\n19 Aug 2034\nG93328711\n'
'Katherine\nTurner\nF\n03 Mar 2025\n15 Dec 2025\n15 Dec 2030\n185839894\n'

passport_gender(seed: int = 0) → Literal['M', 'F', 'X']¶

Generates a string representing the gender displayed on a passport

来源

https://williamsinstitute.law.ucla.edu/publications/x-gender-markers-passports/

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_gender()
...
'M'
'F'
'F'
'M'
'F'

passport_number() → str¶

通过替换令牌为字母数字来生成护照号码。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_number()
...
'604876475'
'Q24219489'
'J11578156'
'938778408'
'C60975351'

passport_owner(gender: Literal['M', 'F', 'X'] = 'X') → Tuple[str, str]¶

为护照持有人生成名字和姓氏。 gender 参数是护照持有人的性别标记，它是一个单字符字符串，可以是男性、女性或非二元性别。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.passport_owner()
...
('Megan', 'Chang')
('Robert', 'Green')
('William', 'Sullivan')
('Kristen', 'Turner')
('Thomas', 'Silva')

`faker.providers.person`¶

class faker.providers.person.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

first_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name()
...
'Megan'
'Katherine'
'Robert'
'Jonathan'
'William'

first_name_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_female()
...
'Sarah'
'Norma'
'Jennifer'
'Deanna'
'Kayla'

first_name_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_male()
...
'Ryan'
'Peter'
'Jason'
'David'
'Jorge'

first_name_nonbinary() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_nonbinary()
...
'Megan'
'Katherine'
'Robert'
'Jonathan'
'William'

language_name() → str¶

生成一个随机的 i18n 语言名称（例如 English）。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.language_name()
...
'Luba-Katanga'
'Malay'
'Aymara'
'Interlingue'
'Quechua'

last_name() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name()
...
'Richard'
'Chang'
'Fisher'
'Green'
'Dixon'

last_name_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_female()
...
'Richard'
'Chang'
'Fisher'
'Green'
'Dixon'

last_name_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_male()
...
'Richard'
'Chang'
'Fisher'
'Green'
'Dixon'

last_name_nonbinary() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_nonbinary()
...
'Richard'
'Chang'
'Fisher'
'Green'
'Dixon'

name() → str¶

示例:: ‘John Doe’
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name()
...
'Norma Fisher'
'Jorge Sullivan'
'Elizabeth Woods'
'Susan Wagner'
'Peter Montgomery'

name_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_female()
...
'Norma Fisher'
'Kayla Sullivan'
'Elizabeth Woods'
'Susan Wagner'
'Nicole Montgomery'

name_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_male()
...
'Peter Fisher'
'Jorge Sullivan'
'Eric Woods'
'Terry Wagner'
'Peter Montgomery'

name_nonbinary() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_nonbinary()
...
'Katherine Fisher'
'William Sullivan'
'Kevin Woods'
'Rebecca Wagner'
'Katelyn Montgomery'

prefix() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix()
...
'Mx.'
'Mx.'
'Mrs.'
'Mr.'
'Mrs.'

prefix_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_female()
...
'Dr.'
'Dr.'
'Mrs.'
'Mrs.'
'Ms.'

prefix_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_male()
...
'Dr.'
'Dr.'
'Mr.'
'Mr.'
'Mr.'

prefix_nonbinary() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_nonbinary()
...
'Dr.'
'Dr.'
'Mx.'
'Mx.'
'Ind.'

suffix() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix()
...
'PhD'
'DDS'
'MD'
'III'
'MD'

suffix_female() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_female()
...
'DVM'
'PhD'
'MD'
'MD'
'DDS'

suffix_male() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_male()
...
'PhD'
'DDS'
'MD'
'III'
'MD'

suffix_nonbinary() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_nonbinary()
...
'PhD'
'DDS'
'MD'
'III'
'MD'

`faker.providers.phone_number`¶

class faker.providers.phone_number.en_US.Provider(generator: Any)¶

基类: Provider

basic_phone_number() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.basic_phone_number()
...
'760-548-7647'
'(424)621-9489'
'5159781565'
'984-708-0160'
'9513393328'

country_calling_code() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_calling_code()
...
'+687'
'+595'
'+880'
'+964'
'+41'

msisdn() → str¶

https://en.wikipedia.org/wiki/MSISDN

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.msisdn()
...
'6048764759382'
'2194892411578'
'5659387784080'
'6097535139332'
'1158714841858'

phone_number() → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.phone_number()
...
'(460)648-7647x5938'
'(319)748-9241'
'281.256.5938x7784'
'560-597-5351'
'328.671.1587'

`faker.providers.profile`¶

class faker.providers.profile.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

Generates a complete profile. If “fields” is not empty, only the fields in the list will be returned

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.profile()
...
{'job': 'Musician', 'company': 'Williams-Sheppard', 'ssn': '498-52-4970', 'residence': 'Unit 5938 Box 2421\nDPO AP 33335', 'current_location': (Decimal('52.958961'), Decimal('143.143712')), 'blood_group': 'B+', 'website': ['http://www.rivera.com/', 'http://grimes-green.net/', 'http://www.larsen.com/'], 'username': 'leeashley', 'name': 'Gary Cross', 'sex': 'M', 'address': '711 Golden Overpass\nWest Andreaville, OH 44115', 'mail': 'tamaramorrison@hotmail.com', 'birthdate': datetime.date(1943, 4, 29)}
{'job': 'Chemist, analytical', 'company': 'Yates, Stewart and Allen', 'ssn': '189-25-3060', 'residence': '1122 Megan Squares Suite 848\nPort Jason, TX 77807', 'current_location': (Decimal('22.588068'), Decimal('131.221390')), 'blood_group': 'AB+', 'website': ['https://nguyen.info/', 'https://www.smith.com/', 'http://cook.com/', 'http://www.montoya.net/'], 'username': 'myersmitchell', 'name': 'Madison Obrien', 'sex': 'F', 'address': 'Unit 0903 Box 2173\nDPO AP 08507', 'mail': 'stephenschristine@yahoo.com', 'birthdate': datetime.date(1918, 1, 29)}
{'job': 'Building surveyor', 'company': 'Turner, Graham and Brown', 'ssn': '479-06-9773', 'residence': '45792 Tammy Centers Apt. 258\nDavidmouth, TN 23414', 'current_location': (Decimal('-86.4556435'), Decimal('73.201966')), 'blood_group': 'O+', 'website': ['https://king.com/', 'https://www.campbell.com/', 'https://arroyo.com/'], 'username': 'hollymoore', 'name': 'Ronald Miller', 'sex': 'M', 'address': '9606 Barton Station Apt. 271\nJacquelinemouth, NC 64367', 'mail': 'hensontroy@yahoo.com', 'birthdate': datetime.date(2007, 2, 19)}
{'job': 'Arts administrator', 'company': 'Lopez-Key', 'ssn': '649-11-2139', 'residence': 'Unit 6650 Box 3008\nDPO AP 13317', 'current_location': (Decimal('-38.8738015'), Decimal('-116.163958')), 'blood_group': 'B-', 'website': ['https://www.alvarez.com/', 'http://marsh-wilson.com/', 'http://wiggins.com/'], 'username': 'sheena09', 'name': 'Melanie Grant', 'sex': 'F', 'address': '658 Jared Radial Suite 022\nMathewstad, VT 12783', 'mail': 'kimberly00@yahoo.com', 'birthdate': datetime.date(1928, 12, 18)}
{'job': 'Television production assistant', 'company': 'Ward-Hays', 'ssn': '133-38-1883', 'residence': '42814 Houston Hills\nRodriguezside, PW 63569', 'current_location': (Decimal('37.2396545'), Decimal('0.968737')), 'blood_group': 'AB-', 'website': ['https://www.jimenez.com/'], 'username': 'joneschristopher', 'name': 'Jaime Villegas', 'sex': 'F', 'address': '0168 West Overpass\nSouth Christopher, IN 34699', 'mail': 'ryanhoward@gmail.com', 'birthdate': datetime.date(2005, 4, 22)}

simple_profile(sex: Literal['M', 'F', 'X'] | None = None) → Dict[str, str | date | Literal['M', 'F', 'X']]¶

Generates a basic profile with personal information

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.simple_profile()
...
{'username': 'ysullivan', 'name': 'Jason Green', 'sex': 'M', 'address': '9382 Taylor Court Suite 892\nCoreyland, MH 90152', 'mail': 'thomas15@yahoo.com', 'birthdate': datetime.date(1946, 8, 20)}
{'username': 'davismary', 'name': 'Mrs. Sharon Green', 'sex': 'F', 'address': '753 Padilla Circles\nNew Jeffrey, AS 19178', 'mail': 'udavis@hotmail.com', 'birthdate': datetime.date(2025, 9, 21)}
{'username': 'lisa83', 'name': 'Juan Mann', 'sex': 'M', 'address': 'USNV Wallace\nFPO AP 50950', 'mail': 'barbara42@gmail.com', 'birthdate': datetime.date(2005, 3, 31)}
{'username': 'sheltondavid', 'name': 'Mary Alvarez', 'sex': 'F', 'address': '86848 Melissa Springs\nRileymouth, NM 87040', 'mail': 'christopher91@yahoo.com', 'birthdate': datetime.date(1978, 1, 21)}
{'username': 'thorntonnathan', 'name': 'David Dennis', 'sex': 'M', 'address': '12309 Anthony Roads Apt. 991\nDavisville, AZ 79865', 'mail': 'leetara@hotmail.com', 'birthdate': datetime.date(1924, 4, 30)}

`faker.providers.python`¶

class faker.providers.python.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

enum(enum_cls: Type[TEnum]) → TEnum¶

Returns a random enum of the provided input Enum type.

参数:: enum_cls – The Enum type to produce the value for.
Returns:: A randomly selected enum value.

pybool(truth_probability: int = 50) → bool¶

Generates a random boolean, optionally biased towards True or False.

Truth_probability:: Probability of generating a True value. Must be between 0 and 100 inclusive’.
Returns:: Random boolean.
Raises:: ValueError – If invalid truth_probability is provided.
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pybool()
...
True
False
False
True
True

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pydecimal()
...
Decimal('-5569460909285877348467680444770915371158237492887019401748134836004002952390407391652215794296585.19489241157815659')
Decimal('1886186151383740879342731154329560131462583151547637532948768726136618.933287115871484185839894')
Decimal('-54602810789.3423209471122018684833969477515917953304135256012309891013991615109032173')
Decimal('37455882612449918873895377875743386337644899287997382144008992940928469288165599155251.456208709')
Decimal('29520400864827031997869787950014130505943352302226241530157614942414181281110432834362915.07150842375945992466109352337696069602714278789007547063812066503008913')

pydict(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → Dict[Any, Any]¶

返回一个字典。

nb_elements:: 字典的元素数量
Variable_nb_elements:: 是否对字典使用可变数量的元素
Value_types:: 字典值的类型
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pydict()
...
{'son': -9787526.29318886, 'voice': datetime.datetime(1977, 10, 17, 11, 26, 28, 911046), 'kitchen': 'NGnVZQUqLUJyfwFVYySn', 'amount': datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216), 'event': 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', 'much': 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', 'mention': 'TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'interview': 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd', 'why': 'HFDutYbbXjgkPWbwfnlH', 'step': 7144}
{'ask': 'nVyUDKkNPiiBgVIaJUTV', 'most': 'paul42@example.net', 'manage': 'xeMChNzFJEUSgqMReEKi', 'among': 'HtTDvuKvIcxniBzDNTzq', 'pick': Decimal('11411791321240764654788082438993844835687523124385969.650300891319344217610471428512400034855909776582369'), 'blood': 38191497835621.5, 'scene': 6016, 'include': 'rGciZpuCpymcjBdurvfV'}
{'green': 987508377.174646, 'thought': 'odrake@example.org', 'success': 'QklufCpVOLlelZEijfQS', 'task': 'UxJgukcXlhktChZZhvJT', 'gun': Decimal('-993195182255103703960295170580683369394227422405918440248896642.305550824926947118013204075227586880918916348967699300248945174466602234500762'), 'capital': Decimal('67972839855751940235263820229154889584951907196767287332264888028711981316080836396161.7017200992518536710979519426418306753751007408993'), 'measure': 'eQUOKvpfwDVWvfOMbxJb', 'business': 4138, 'scene': 'sgJrjRltFhaIMUMpJWmh', 'modern': Decimal('4805760532403649269240146150593215888587311532081726339112030.5291189426223583324560290611264862964513758066065735471214189276266237'), 'last': 8574, 'always': 'sGeNpRxylfYpFwNezXCv'}
{'age': Decimal('21382039273173884082527988465816382796350650960388704316804460314001343271628396494204470750330.1448'), 'camera': 1936, 'expect': datetime.datetime(2018, 2, 3, 12, 14, 13, 52662), 'use': 'dSogBkfXCMVoxDhgguyD', 'relate': -797087381.435271, 'amount': 'yKqHdpMcGbyUaBdTJMIa', 'a': 'gaoHpUhDjwLtrHJhWhqk', 'establish': 'xPuPulkWEcumejcHjFFK', 'information': datetime.datetime(2012, 1, 19, 23, 59, 44, 547861), 'never': 6740, 'voice': Decimal('97183309942242775163299956300966980935197130931292396426904842486602508273832146.9774735400025040216396837359191558754080351385334448647'), 'party': 3931, 'see': 'pCazwVvzwemQhTlFQDUu', 'individual': 'mlRosZfUFPKOAyGoaFLi'}
{'energy': 'gHgMsJKIlRmAJmGoiQCr', 'discover': 'http://www.harrington.org/main/wp-contenthome.html', 'feel': 'mgmtFgzVGbEzqXCiTQMC', 'until': 'nFKQOtdbLYrwLInIpsCM', 'simply': 'szdmaXqQrIhVxhqHLOva', 'receive': -795959.45031711, 'according': 'http://lyons.com/wp-content/categoriesfaq.asp', 'site': 'XXUMRDLwSfGKFcrMtGUz', 'north': 4796, 'myself': 'stephenromero@example.org', 'later': 5531}

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pyfloat()
...
-6.36438676418356
-424604.985946604
-61.8878635605209
-829528891695.97
-69804.3874773259

pyint(min_value: int = 0, max_value: int = 9999, step: int = 1) → int¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pyint()
...
6311
6890
663
4242
8376

pyiterable(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → Iterable[Any]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pyiterable()
...
('nAvOpyEVAoNGnVZQUqLU', 'thomas15@example.com', 3350, datetime.datetime(1996, 9, 10, 3, 4, 48, 252603), datetime.datetime(1984, 7, 29, 22, 38, 14, 2917), datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216), 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', 'TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd', 'HFDutYbbXjgkPWbwfnlH')
('dyFKunVyUDKkNPiiBgVI', 'yvDAqsRnDaMrcomXsosX', 'jenniferhughes@example.com', 'smithjames@example.com', 'mHtTDvuKvIcxniBzDNTz', -0.58427929423069, 'CYYRgaXvaaNYJFjFkpJj', Decimal('-23587860434913790978655934625693951978093570729960966912834032313989657524780944.4000348559097765823'), 9619, 38191497835621.5, 6016)
{'http://www.bruce-compton.org/tag/posts/searchfaq.php', 584, 'ohEsZgfLWqSLpRpfDzrP', datetime.datetime(1998, 2, 11, 15, 19, 14, 555541), Decimal('18000400001558710168379151556371850715591491746684745560870153172067760283158232944569591.3306016884'), 2036, Decimal('-5566738374584561609320871321036086986788440028749554064377698700636073309631096713016282417601397773.26351108731764303921376582197296687577389305550824926947118013204075227586')}
{'FgqKHkOOfdKFWHYLpSXu', datetime.datetime(1987, 1, 31, 23, 2, 14, 657685), 'hUvefdviXPwvzSqnsgJr', 'butjsGXUcnbBDTlOUGAB', 531.866983954573, 'http://www.garcia.com/category/tagscategory.jsp', 'IajAndSXpvQdHgoRcbvz', 'aYQdUkkJWgatbFSjfrXg'}
[7755, -9380404207.10591, 'BqthglAmjtISFuKgpvWE', -1385.61194945311, 'dana80@example.com', 138, 5253, Decimal('96801170218340119083001529540605235227463678180.14189276266237582571734'), 'RxylfYpFwNezXCvGboIa', 8619]

pylist(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → List[Any]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pylist()
...
[663, -424604.985946604, -9787526.29318886, datetime.datetime(1977, 10, 17, 11, 26, 28, 911046), 'NGnVZQUqLUJyfwFVYySn', datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216), 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', 'TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd']
['catherinejohnston@example.com', 'tYbbXjgkPWbwfnlHsjAc', 'KunVyUDKkNPiiBgVIaJU', datetime.datetime(2021, 5, 5, 2, 19, 56, 350980), 'paul42@example.net', 'xeMChNzFJEUSgqMReEKi', 'HtTDvuKvIcxniBzDNTzq']
['QTQjZGeLZuJqlLaQBfgH', 4725240091.51995, 'johnsonrobin@example.org', -958272097856.158, 0.28952549189774, 'angela59@example.org', 'https://taylor.com/tag/list/wp-contentcategory.htm', 6016, 'rGciZpuCpymcjBdurvfV', Decimal('-6549903182054842898289740559728455724548119.045229611133060168847793615349263511087317643039213765'), datetime.datetime(2016, 4, 10, 22, 57, 3, 784394)]
['https://www.bolton-reid.com/category/blog/listregister.php', datetime.datetime(2004, 2, 14, 11, 52, 44, 629490), 'aKMqqBTFitpKyPAVdgpN', Decimal('-74655832342888117024.8091891634896769930024894517446660223450076279125609767017200992518'), 'james71@example.org', 'https://lloyd-stark.com/main/blog/tagsprivacy.html', datetime.datetime(2018, 2, 23, 12, 25, 13, 749480)]
['OxNxPdcWzUXIDleQUOKv', 7424134494689.1, 'vfOMbxJbVYLedsbsaYQd', 'kkJWgatbFSjfrXgYsypW', datetime.datetime(2005, 8, 1, 20, 21, 56, 723372), 'EeBqthglAmjtISFuKgpv', 'EpsmGHBtaYUwtXejffFi', Decimal('-75235466116100008450701.3758257173407970341489')]

生成一个给定类型随机对象。

Object_type:: 要生成的对象类型。
Returns:: 生成的随机对象。
Raises:: ValueError – 如果传入的对象类型不受支持
示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pyobject()
...
None
None
None
None
None

pyset(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → Set[Any]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pyset()
...
{'TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', -424604.985946604, 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', datetime.datetime(1977, 10, 17, 11, 26, 28, 911046), 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd', datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216), 663, -9787526.29318886, 'NGnVZQUqLUJyfwFVYySn'}
{datetime.datetime(2021, 5, 5, 2, 19, 56, 350980), 'KunVyUDKkNPiiBgVIaJU', 'HtTDvuKvIcxniBzDNTzq', 'paul42@example.net', 'xeMChNzFJEUSgqMReEKi', 'tYbbXjgkPWbwfnlHsjAc', 'catherinejohnston@example.com'}
{-958272097856.158, 0.28952549189774, 6016, datetime.datetime(2016, 4, 10, 22, 57, 3, 784394), 'angela59@example.org', 'rGciZpuCpymcjBdurvfV', 'https://taylor.com/tag/list/wp-contentcategory.htm', Decimal('-6549903182054842898289740559728455724548119.045229611133060168847793615349263511087317643039213765'), 'QTQjZGeLZuJqlLaQBfgH', 4725240091.51995, 'johnsonrobin@example.org'}
{'james71@example.org', datetime.datetime(2004, 2, 14, 11, 52, 44, 629490), 'https://www.bolton-reid.com/category/blog/listregister.php', 'https://lloyd-stark.com/main/blog/tagsprivacy.html', datetime.datetime(2018, 2, 23, 12, 25, 13, 749480), Decimal('-74655832342888117024.8091891634896769930024894517446660223450076279125609767017200992518'), 'aKMqqBTFitpKyPAVdgpN'}
{7424134494689.1, 'kkJWgatbFSjfrXgYsypW', Decimal('-75235466116100008450701.3758257173407970341489'), 'EeBqthglAmjtISFuKgpv', 'vfOMbxJbVYLedsbsaYQd', 'OxNxPdcWzUXIDleQUOKv', 'EpsmGHBtaYUwtXejffFi', datetime.datetime(2005, 8, 1, 20, 21, 56, 723372)}

pystr(min_chars: int | None = None, max_chars: int = 20, prefix: str = '', suffix: str = '') → str¶

生成一个由大写和小写字母组成的随机字符串。

参数:

min_chars – 随机部分的最小长度。
max_chars – 随机部分的最大长度。
prefix – 可选的前缀，添加到随机字符串的前面。
suffix – 可选的后缀，添加到随机字符串的后面。

Returns:

在 min 和 max 字符之间随机长度的随机字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pystr()
...
'RNvnAvOpyEVAoNGnVZQU'
'qLUJyfwFVYySnPCaLuQI'
'azTmqTjDmYPxeqAWfCKC'
'QCYFExFuDpjjFIyeNTWR'
'UWCuKoQSUEXExIZVPeFz'

pystr_format(string_format: str = '?#-###{{random_int}}{{random_letter}}', letters: str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ') → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pystr_format()
...
'F6-0486311W'
'n4-7596634Y'
'Z4-2198268i'
'U9-2414104I'
'w5-7811208R'

pystruct(count: int = 10, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → Tuple[List, Dict, Dict]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pystruct()
...
([-424604.985946604, 1901, 4725240091.51995, 'TFitpKyPAVdgpNxSPTxt', 1376, 'TsMJmpeTNOTvcKIHCMwx', 'dprtyEhaAtHQTijZhkVz', Decimal('-5.4870898407616570040494388564319539852250909255445769620290725074931'), 'NiIWDsXDvFPlaBWJGGzM', 'taylorsara@example.org'], {'amount': 6890, 'benefit': 'catherinejohnston@example.com', 'TV': 'QTQjZGeLZuJqlLaQBfgH', 'network': 'fFzDHwBJURZHTCWaKMqq', 'others': 'xPdcWzUXIDleQUOKvpfw', 'property': Decimal('-808895120938038855082489339263990492580885868654677610560250832118988916.728457637785707427093057608116050190443294316756256627285232756676337390603'), 'sister': 'aFLivlTZaBwcuoYDlLCo', 'expect': 5531, 'through': 2321, 'high': 8395}, {'capital': {0: -9787526.29318886, 1: [datetime.datetime(1977, 10, 17, 11, 26, 28, 911046), 'NGnVZQUqLUJyfwFVYySn', datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216)], 2: {0: 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', 1: 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', 2: ['TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd']}}, 'manage': {1: 'FkYLyLdJCGRddpwdyFKu', 2: [-900146288.946134, 'http://www.moreno-wilson.info/listsearch.html', 'alexandermaldonado@example.net'], 3: {1: datetime.datetime(2021, 5, 5, 2, 19, 56, 350980), 2: 'paul42@example.net', 3: ['xeMChNzFJEUSgqMReEKi', 'HtTDvuKvIcxniBzDNTzq']}}, 'office': {2: 'johnsonrobin@example.org', 3: [-958272097856.158, 0.28952549189774, 'angela59@example.org'], 4: {2: 'https://taylor.com/tag/list/wp-contentcategory.htm', 3: 6016, 4: ['rGciZpuCpymcjBdurvfV', Decimal('-6549903182054842898289740559728455724548119.045229611133060168847793615349263511087317643039213765')]}}, 'something': {3: 8680, 4: [datetime.datetime(1971, 11, 19, 2, 2, 38, 294793), 'JPNZMVkBFQzPuESPIajA', 529902351.901653], 5: {3: -6.8763381174432, 4: 'HgoRcbvzSLJhZvFucyhb', 5: ['http://reyes.com/explorelogin.php', 'FyGrgJGPgVPVTJQAOjOx']}}, 'final': {4: 'vfOMbxJbVYLedsbsaYQd', 5: ['kkJWgatbFSjfrXgYsypW', datetime.datetime(2005, 8, 1, 20, 21, 56, 723372), 'EeBqthglAmjtISFuKgpv'], 6: {4: 'EpsmGHBtaYUwtXejffFi', 5: Decimal('-75235466116100008450701.3758257173407970341489'), 6: ['wNezXCvGboIauUKxMsTI', 'EbPprBmVivpBDGBvGuOO']}}, 'explain': {5: -220.293506014432, 6: ['ciaIhOJYuVxrfTPqxqbc', 1312, 'TrRnLpAuzTmpCazwVvzw'], 7: {5: 'efNvVwewNRcjzgTWqwCo', 6: datetime.datetime(2014, 2, 25, 8, 34, 1, 371722), 7: [-65.812867516148, datetime.datetime(2005, 6, 30, 23, 27, 14, 588381)]}}, 'simply': {6: 'mgmtFgzVGbEzqXCiTQMC', 7: ['nFKQOtdbLYrwLInIpsCM', 'szdmaXqQrIhVxhqHLOva', -795959.45031711], 8: {6: 'http://lyons.com/wp-content/categoriesfaq.asp', 7: 'XXUMRDLwSfGKFcrMtGUz', 8: [4796, 'stephenromero@example.org']}}, 'customer': {7: datetime.datetime(2022, 5, 19, 13, 35, 20, 253302), 8: [8.8904196742809, 'bethanydavid@example.net', datetime.datetime(2003, 11, 9, 22, 14, 21, 473217)], 9: {7: 4354, 8: 7378402728.33841, 9: [datetime.datetime(1999, 7, 4, 6, 0, 5, 770892), 5607]}}, 'government': {8: 'DmjNvDmLSUQfjwdwuowN', 9: [9989, 1484, -28536838853283.6], 10: {8: 7137, 9: 'cterry@example.net', 10: [Decimal('-803358703760511880579625460078386755641445157885211429480481947118917938.820195501318705056246292648022270808625911824345448727820928'), 'UqXkPFQBKVhOceAaOfFD']}}, 'thing': {9: 'aUkvdqucNKsRecsUNIDP', 10: [2960, 'xnXdfbbuJUqPMKySBuOW', 'HeQrXybVGobtiChjVHmT'], 11: {9: 'https://www.allen.com/explore/tagscategory.html', 10: 'YsivsDuOiEJLihbqacWD', 11: ['OJtbwVrmhABdvIYwwylu', 'lsanders@example.org']}}})
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pytuple(nb_elements: int = 10, variable_nb_elements: bool = True, value_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None, allowed_types: List[Type] | Tuple[Type, ...] | None = None) → Tuple[Any, ...]¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.pytuple()
...
(663, -424604.985946604, -9787526.29318886, datetime.datetime(1977, 10, 17, 11, 26, 28, 911046), 'NGnVZQUqLUJyfwFVYySn', datetime.datetime(2021, 4, 4, 2, 24, 2, 985216), 'LuQIazTmqTjDmYPxeqAW', 'ppgrVkPCoePqmjQbZndJ', 'TWRUWCuKoQSUEXExIZVP', 'qfErjaoKtiwdOSlQGWFd')
('catherinejohnston@example.com', 'tYbbXjgkPWbwfnlHsjAc', 'KunVyUDKkNPiiBgVIaJU', datetime.datetime(2021, 5, 5, 2, 19, 56, 350980), 'paul42@example.net', 'xeMChNzFJEUSgqMReEKi', 'HtTDvuKvIcxniBzDNTzq')
('QTQjZGeLZuJqlLaQBfgH', 4725240091.51995, 'johnsonrobin@example.org', -958272097856.158, 0.28952549189774, 'angela59@example.org', 'https://taylor.com/tag/list/wp-contentcategory.htm', 6016, 'rGciZpuCpymcjBdurvfV', Decimal('-6549903182054842898289740559728455724548119.045229611133060168847793615349263511087317643039213765'), datetime.datetime(2016, 4, 10, 22, 57, 3, 784394))
('https://www.bolton-reid.com/category/blog/listregister.php', datetime.datetime(2004, 2, 14, 11, 52, 44, 629490), 'aKMqqBTFitpKyPAVdgpN', Decimal('-74655832342888117024.8091891634896769930024894517446660223450076279125609767017200992518'), 'james71@example.org', 'https://lloyd-stark.com/main/blog/tagsprivacy.html', datetime.datetime(2018, 2, 23, 12, 25, 13, 749480))
('OxNxPdcWzUXIDleQUOKv', 7424134494689.1, 'vfOMbxJbVYLedsbsaYQd', 'kkJWgatbFSjfrXgYsypW', datetime.datetime(2005, 8, 1, 20, 21, 56, 723372), 'EeBqthglAmjtISFuKgpv', 'EpsmGHBtaYUwtXejffFi', Decimal('-75235466116100008450701.3758257173407970341489'))

`faker.providers.sbn`¶

class faker.providers.sbn.en_US.Provider(generator: Any)¶

基类: Provider

sbn9(separator: str = '-') → str¶

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.sbn9()
...
'660-48764-3'
'7593-8242-9'
'19-489241-2'
'15-781565-5'
'938778-40-2'

`faker.providers.ssn`¶

class faker.providers.ssn.en_US.Provider(generator: Any)¶

Bases: Provider

ein() → str¶

生成一个随机的美国雇主识别号码 (EIN)。

美国雇主识别号码 (EIN) 也称为联邦税务识别号码，用于识别商业实体。EIN 的格式为两位前缀，后跟一个连字符和七位数字序列：##-#######

https://www.irs.gov/businesses/small-businesses-self-employed/employer-id-numbers

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ein()
...
'59-7056020'
'06-4343902'
'77-8152513'
'61-5088743'
'73-6007071'

invalid_ssn() → str¶

生成一个随机的无效美国社会安全号码 (SSN)。

无效 SSN 具有以下特征：不能以数字 9 开头，位置 1 - 3 不能以 666 开头，位置 1 - 3 不能以 000 开头，位置 4 - 5 不能包含 00，位置 6 - 9 不能包含 0000

https://www.ssa.gov/kc/SSAFactSheet–IssuingSSNs.pdf

此外，返回一个无效的 SSN，该 SSN 通过排除某些 ITIN 相关的“组”值而不能成为有效的 ITIN。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.invalid_ssn()
...
'864-00-6890'
'041-00-8376'
'497-00-4969'
'991-61-5866'
'597-27-0000'

itin() → str¶

生成一个随机的美国个人纳税人识别号码 (ITIN)。

美国个人纳税人识别号码 (ITIN) 是由美国国家税务局颁发的税务处理号码。它是一个九位数字，总是以数字 9 开头，第四位和第五位数字的范围是 70-88。自 2011 年 4 月 12 日起，范围扩大到包括 900-70-0000 到 999-88-9999、900-90-0000 到 999-92-9999 以及 900-94-0000 到 999-99-9999。https://www.irs.gov/individuals/international-taxpayers/general-itin-information

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.itin()
...
'949-71-6890'
'933-85-8376'
'951-85-4969'
'945-76-9558'
'964-79-2281'

ssn(taxpayer_identification_number_type: str = 'SSN') → str¶

生成指定类型的随机美国纳税人识别号码。

如果未指定类型，则返回美国 SSN。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ssn()
...
'865-50-6891'
'042-34-8377'
'498-52-4970'
'489-46-9559'
'224-65-2282'

`faker.providers.user_agent`¶

class faker.providers.user_agent.en_US.Provider(generator: Any)¶

基类: Provider

android_platform_token() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 Android 平台令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.android_platform_token()
...
'Android 5.1'
'Android 7.0'
'Android 2.0.1'
'Android 4.1'
'Android 14'

chrome(version_from: int = 13, version_to: int = 63, build_from: int = 800, build_to: int = 899) → str¶

生成 Chrome 网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.chrome()
...
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/534.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.845.0 Safari/534.1'
'Mozilla/5.0 (X11; Linux i686) AppleWebKit/536.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.861.0 Safari/536.1'
'Mozilla/5.0 (Linux; Android 3.2.5) AppleWebKit/532.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.870.0 Safari/532.2'
'Mozilla/5.0 (iPad; CPU iPad OS 17_4 like Mac OS X) AppleWebKit/533.2 (KHTML, like Gecko) CriOS/28.0.827.0 Mobile/34B232 Safari/533.2'
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/534.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.824.0 Safari/534.2'

firefox() → str¶

生成 Mozilla Firefox 网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.firefox()
...
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; tg-TJ; rv:1.9.1.20) Gecko/8757-01-31 06:04:54.973633 Firefox/10.0'
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; dz-BT; rv:1.9.0.20) Gecko/8442-05-13 14:26:54.212433 Firefox/12.0'
'Mozilla/5.0 (iPad; CPU iPad OS 6_1_6 like Mac OS X) AppleWebKit/532.0 (KHTML, like Gecko) FxiOS/16.2v2018.0 Mobile/09C471 Safari/532.0'
'Mozilla/5.0 (Android 2.0; Mobile; rv:7.0) Gecko/7.0 Firefox/7.0'
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0; ckb-IQ; rv:1.9.0.20) Gecko/9496-05-18 23:28:27.270996 Firefox/3.6.1'

internet_explorer() → str¶

生成 IE 网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.internet_explorer()
...
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 10.0; Trident/4.0)'
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.2; Trident/4.1)'
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)'
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows 98; Win 9x 4.90; Trident/4.0)'
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)'

ios_platform_token() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 iOS 平台令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ios_platform_token()
...
'iPad; CPU iPad OS 17_1 like Mac OS X'
'iPhone; CPU iPhone OS 12_4_8 like Mac OS X'
'iPad; CPU iPad OS 16_7_7 like Mac OS X'
'iPad; CPU iPad OS 17_2_1 like Mac OS X'
'iPad; CPU iPad OS 10_3_4 like Mac OS X'

linux_platform_token() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 Linux 平台令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.linux_platform_token()
...
'X11; Linux x86_64'
'X11; Linux x86_64'
'X11; Linux i686'
'X11; Linux x86_64'
'X11; Linux x86_64'

linux_processor() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 Linux 处理器令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.linux_processor()
...
'x86_64'
'x86_64'
'i686'
'x86_64'
'x86_64'

mac_platform_token() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 MacOS 平台令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.mac_platform_token()
...
'Macintosh; U; PPC Mac OS X 10_11_0'
'Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_12_6'
'Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_12_5'
'Macintosh; PPC Mac OS X 10_7_4'
'Macintosh; PPC Mac OS X 10_6_9'

mac_processor() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 MacOS 处理器令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.mac_processor()
...
'U; PPC'
'U; PPC'
'Intel'
'U; Intel'
'U; PPC'

opera() → str¶

生成 Opera 网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.opera()
...
'Opera/9.61.(X11; Linux x86_64; mt-MT) Presto/2.9.168 Version/12.00'
'Opera/8.46.(X11; Linux x86_64; os-RU) Presto/2.9.178 Version/10.00'
'Opera/8.49.(Windows NT 10.0; ce-RU) Presto/2.9.189 Version/12.00'
'Opera/8.55.(Windows NT 6.2; bo-IN) Presto/2.9.175 Version/12.00'
'Opera/9.66.(Windows NT 5.0; the-NP) Presto/2.9.190 Version/12.00'

safari() → str¶

生成 Safari 网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.safari()
...
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 4_1 like Mac OS X; mn-MN) AppleWebKit/534.49.4 (KHTML, like Gecko) Version/3.0.5 Mobile/8B115 Safari/6534.49.4'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 4_3 like Mac OS X; om-ET) AppleWebKit/535.10.3 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B111 Safari/6535.10.3'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 3_1 like Mac OS X; the-NP) AppleWebKit/531.6.6 (KHTML, like Gecko) Version/3.0.5 Mobile/8B113 Safari/6531.6.6'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 3_2 like Mac OS X; pl-PL) AppleWebKit/534.6.1 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B112 Safari/6534.6.1'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 3_1 like Mac OS X; fr-CH) AppleWebKit/534.21.5 (KHTML, like Gecko) Version/3.0.5 Mobile/8B112 Safari/6534.21.5'

user_agent() → str¶

生成一个随机的网页浏览器用户代理字符串。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.user_agent()
...
'Opera/9.61.(X11; Linux x86_64; az-IN) Presto/2.9.190 Version/12.00'
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.0; Trident/5.0)'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 3_2 like Mac OS X; ht-HT) AppleWebKit/532.19.2 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B116 Safari/6532.19.2'
'Mozilla/5.0 (Windows CE; dz-BT; rv:1.9.0.20) Gecko/9733-03-20 00:27:42.407959 Firefox/11.0'
'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 3_1 like Mac OS X; fr-CH) AppleWebKit/534.21.5 (KHTML, like Gecko) Version/3.0.5 Mobile/8B112 Safari/6534.21.5'

windows_platform_token() → str¶

生成用户代理字符串中使用的 Windows 平台令牌。

示例:

>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.windows_platform_token()
...
'Windows NT 11.0'
'Windows NT 5.01'
'Windows NT 10.0'
'Windows NT 5.01'
'Windows 95'

Locale en_US¶

`faker.providers.address`¶

`faker.providers.automotive`¶

`faker.providers.barcode`¶

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`faker.providers.python`¶

`faker.providers.sbn`¶

`faker.providers.ssn`¶

`faker.providers.user_agent`¶

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faker.providers.emoji¶

faker.providers.file¶

faker.providers.geo¶

faker.providers.internet¶

faker.providers.isbn¶

faker.providers.job¶

faker.providers.lorem¶

faker.providers.misc¶

faker.providers.passport¶

faker.providers.person¶

faker.providers.phone_number¶

faker.providers.profile¶

faker.providers.python¶

faker.providers.sbn¶

faker.providers.ssn¶

faker.providers.user_agent¶

`faker.providers.address`¶

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`faker.providers.file`¶

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`faker.providers.internet`¶

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`faker.providers.misc`¶

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`faker.providers.profile`¶

`faker.providers.python`¶

`faker.providers.sbn`¶

`faker.providers.ssn`¶

`faker.providers.user_agent`¶