Name: آموزش کار با Faker پایتون برای تولید داده های جعلی در تست ها + راهنمای عملی (رایگان)
Uploaded: 2025-06-08T14:11:57.000000Z
Duration: 31 min 27 s
Description: آموزش کار با Faker پایتون برای تولید داده های جعلی در تست ها + راهنمای عملی (رایگان)

معادلات دیفرانسیل

زبان انگلیسی

اکسل

ریاضی 2

طراحی الگوریتم

طراحی سایت

هوش مصنوعی

ساختمان داده

فتوشاپ

اتوکد

حسابداری

پایتون

مدار منطقی

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره شگفتی آموختن

آموزش کار با Faker پایتون برای تولید داده‌ های جعلی در تست‌ ها + راهنمای عملی (رایگان)

چکیده

معرفی مفهوم Faker و داده‌های جعلی

معرفی پایتون و معرفی ژوپیتر و نصب آن نصب Faker و کار با آن

نصب Faker و کار با آن

تولید داده‌های جعلی متفاوت با Faker تولید داده‌های تخصصی جعلی

تولید داده‌های تخصصی جعلی

تولید داده‌ها در حجم بالا با Faker

تعریف دسته‌بندی جدید در Faker

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

کتابخانه&zwnj; Faker در پایتون چیست؟

کتابخانه&zwnj; Faker یکی از ابزارهای مفید و پرکاربرد در پایتون است که برای تولید داده&zwnj;های جعلی و شبیه به داده&zwnj;های واقعی طراحی شده است. این داده&zwnj;ها از نظر ساختار مشابه داده&zwnj;های واقعی هستند، اما محتوای آن&zwnj;ها تصادفی و بی&zwnj;خطر است. چنین داده&zwnj;هایی در تست نرم&zwnj;افزار، ساخت پایگاه داده&zwnj;های نمونه و پر کردن فرم&zwnj;ها یا واسط&zwnj;های کاربری کاربرد دارند.

Faker می&zwnj;تواند انواع مختلفی از داده&zwnj;ها را تولید کند؛ از جمله نام، آدرس، شماره تلفن، ایمیل، شماره ملی، تاریخ و اطلاعات کارت اعتباری. این کتابخانه از متدهای ساده برای تولید داده&zwnj;های مختلف استفاده می&zwnj;کند و امکان تنظیم زبان و منطقه جغرافیایی داده&zwnj;ها را نیز فراهم می&zwnj;آورد. به&zwnj; این&zwnj; ترتیب، داده&zwnj;های تولیدشده به ویژگی&zwnj;های محلی خاص سازگار هستند.

اهمیت یادگیری Faker در پایتون چیست؟

یادگیری استفاده از کتابخانه Faker برای تولید داده&zwnj;های جعلی به توسعه&zwnj;دهندگان کمک می&zwnj;کند تا بدون نیاز به داده&zwnj;های واقعی، برنامه&zwnj;ها را در شرایط مشابه دنیای واقعی آزمایش کنند. این ابزار مخصوصا در تست&zwnj;های قابل بازتولید اهمیت دارد، زیرا می&zwnj;توان با مشخص کردن یک seed، داده&zwnj;های مشابهی را در هر بار تولید کرد. همچنین، Faker می&zwnj;تواند در محیط&zwnj;های حساس به حفظ حریم خصوصی داده&zwnj;ها، استفاده از اطلاعات واقعی را از میان بردارد و جایگزین آن با داده&zwnj;های جعلی کند.

لازم به ذکر است که Faker انعطاف&zwnj;پذیر است و امکان ساختن کلاس&zwnj;های سفارشی برای تولید داده&zwnj;های خاص و ترکیبی را فراهم می&zwnj;کند. در مجموع، این ابزار روند شبیه&zwnj;سازی داده&zwnj;ها را سریع&zwnj;تر و ایمن&zwnj;تر می&zwnj;کند.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

این آموزش به&zwnj; صورت گام&zwnj;به&zwnj;گام و عملی با کتابخانه Faker آشنا می&zwnj;کند. از معرفی مفاهیم اولیه گرفته تا تولید داده&zwnj;های جعلی با ویژگی&zwnj;های مختلف، به&zwnj; طور مفصل بررسی شده است. در این فرادرس شما یاد می&zwnj;گیرید که چگونه Faker را نصب کنید، با آن کار کرده و انواع مختلفی از داده&zwnj;های جعلی تولید کنید. همچنین، مفاهیم پیشرفته&zwnj;تر مانند تولید داده&zwnj;های تخصصی و تولید حجم بالای داده&zwnj;های جعلی با Faker آموزش داده می&zwnj;شود.