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pydbgen:一個數(shù)據(jù)庫隨機生成器

開發(fā) 后端 數(shù)據(jù)庫
用這個簡單的工具生成帶有多表的大型數(shù)據(jù)庫,讓你更好地用 SQL 研究數(shù)據(jù)科學(xué)。對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說,熟悉 SQL 的重要性不亞于了解 Python 或 R 編程。如果想收集諸如姓名、年齡、信用卡信息、地址這些信息用于機器學(xué)習(xí)任務(wù),在 Kaggle 上查找專門的數(shù)據(jù)集比使用足夠大的真實數(shù)據(jù)庫要容易得多。

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用這個簡單的工具生成帶有多表的大型數(shù)據(jù)庫,讓你更好地用 SQL 研究數(shù)據(jù)科學(xué)。

在研究數(shù)據(jù)科學(xué)的過程中,最麻煩的往往不是算法或者技術(shù),而是如何獲取到一批原始數(shù)據(jù)。盡管網(wǎng)上有很多真實優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集可以用于機器學(xué)習(xí),然而在學(xué)習(xí) SQL 時卻不是如此。

對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說,熟悉 SQL 的重要性不亞于了解 Python 或 R 編程。如果想收集諸如姓名、年齡、信用卡信息、地址這些信息用于機器學(xué)習(xí)任務(wù),在 Kaggle 上查找專門的數(shù)據(jù)集比使用足夠大的真實數(shù)據(jù)庫要容易得多。

如果有一個簡單的工具或庫來幫助你生成一個大型數(shù)據(jù)庫,表里還存放著大量你需要的數(shù)據(jù),豈不美哉?

不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)的入門者,即使是經(jīng)驗豐富的軟件測試人員也會需要這樣一個簡單的工具,只需編寫幾行代碼,就可以通過隨機(但是是假隨機)生成任意數(shù)量但有意義的數(shù)據(jù)集。

因此,我要推薦這個名為 pydbgen 的輕量級 Python 庫。在后文中,我會簡要說明這個庫的相關(guān)內(nèi)容,你也可以閱讀它的文檔詳細(xì)了解更多信息。

pydbgen 是什么

pydbgen 是一個輕量的純 Python 庫,它可以用于生成隨機但有意義的數(shù)據(jù)記錄(包括姓名、地址、信用卡號、日期、時間、公司名稱、職位、車牌號等等),存放在 Pandas Dataframe 對象中,并保存到 SQLite 數(shù)據(jù)庫或 Excel 文件。

如何安裝 pydbgen

目前 1.0.5 版本的 pydbgen 托管在 PyPI(Python 包索引存儲庫Python Package Index repository)上,并且對 Faker 有依賴關(guān)系。安裝 pydbgen 只需要執(zhí)行命令:

  1. pip install pydbgen

已經(jīng)在 Python 3.6 環(huán)境下測試安裝成功,但在 Python 2 環(huán)境下無法正常安裝。

如何使用 pydbgen

在使用 pydbgen 之前,首先要初始化 pydb 對象。

  1. import pydbgen
  2. from pydbgen import pydbgen
  3. myDB=pydbgen.pydb()

隨后就可以調(diào)用 pydb 對象公開的各種內(nèi)部函數(shù)了??梢园凑障旅娴睦?,輸出隨機的美國城市和車牌號碼:

  1. myDB.city_real()
  2. >> 'Otterville'
  3. for _ in range(10):
  4. print(myDB.license_plate())
  5. >> 8NVX937
  6. 6YZH485
  7. XBY-564
  8. SCG-2185
  9. XMR-158
  10. 6OZZ231
  11. CJN-850
  12. SBL-4272
  13. TPY-658
  14. SZL-0934

另外,如果你輸入的是 city() 而不是 city_real(),返回的將會是虛構(gòu)的城市名。

  1. print(myDB.gen_data_series(num=8,data_type='city'))
  2. >>
  3. New Michelle
  4. Robinborough
  5. Leebury
  6. Kaylatown
  7. Hamiltonfort
  8. Lake Christopher
  9. Hannahstad
  10. West Adamborough

生成隨機的 Pandas Dataframe

你可以指定生成數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類,但需要注意的是,返回結(jié)果均為字符串或文本類型。

  1. testdf=myDB.gen_dataframe(5,['name','city','phone','date'])
  2. testdf

最終產(chǎn)生的 Dataframe 類似下圖所示。

生成數(shù)據(jù)庫表

你也可以指定生成數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類,而返回結(jié)果是數(shù)據(jù)庫中的文本或者變長字符串類型。在生成過程中,你可以指定對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫文件名和表名。

  1. myDB.gen_table(db_file='Testdb.DB',table_name='People',
  2.  
  3. fields=['name','city','street_address','email'])

上面的例子種生成了一個能被 MySQL 和 SQLite 支持的 .db 文件。下圖則顯示了這個文件中的數(shù)據(jù)表在 SQLite 可視化客戶端中打開的畫面。

生成 Excel 文件

和上面的其它示例類似,下面的代碼可以生成一個具有隨機數(shù)據(jù)的 Excel 文件。值得一提的是,通過將 phone_simple 參數(shù)設(shè)為 False ,可以生成較長較復(fù)雜的電話號碼。如果你想要提高自己在數(shù)據(jù)提取方面的能力,不妨嘗試一下這個功能。

  1. myDB.gen_excel(num=20,fields=['name','phone','time','country'],
  2. phone_simple=False,filename='TestExcel.xlsx')

最終的結(jié)果類似下圖所示:

生成隨機電子郵箱地址

pydbgen 內(nèi)置了一個 realistic_email 方法,它基于種子來生成隨機的電子郵箱地址。如果你不想在網(wǎng)絡(luò)上使用真實的電子郵箱地址時,這個功能可以派上用場。

  1. for _ in range(10):
  2. print(myDB.realistic_email('Tirtha Sarkar'))
  3. >>
  4. Tirtha_Sarkar@gmail.com
  5. Sarkar.Tirtha@outlook.com
  6. Tirtha_S48@verizon.com
  7. Tirtha_Sarkar62@yahoo.com
  8. Tirtha.S46@yandex.com
  9. Tirtha.S@att.com
  10. Sarkar.Tirtha60@gmail.com
  11. TirthaSarkar@zoho.com
  12. Sarkar.Tirtha@protonmail.com
  13. Tirtha.S@comcast.net

未來的改進(jìn)和用戶貢獻(xiàn)

目前的版本中并不***。如果你發(fā)現(xiàn)了 pydbgen 的 bug 導(dǎo)致它在運行期間發(fā)生崩潰,請向我反饋。如果你打算對這個項目貢獻(xiàn)代碼,也隨時歡迎你。當(dāng)然現(xiàn)在也還有很多改進(jìn)的方向:

  • pydbgen 作為隨機數(shù)據(jù)生成器,可以集成一些機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計建模的功能嗎?
  • pydbgen 是否會添加可視化功能?

一切皆有可能! 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: Linux中國
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