由于公司测试账号比较少，而开发老问测试要账号；于是让开发把测试环境的验证码去掉，今日一分钟造了500条账号，随便开发怎么用啦~

此外，解锁了2个库，太好用了!

一、faker库--造假数据能手

1.1 使用简单

pip install Faker

from faker import Faker
 fake = Faker(locale='zh_CN')
fake.name()
>>> '李洁'
fake.address()
>>> '上海市兴安盟县江北东莞路r座 803484'

1.2 看看它强大的造数据能力

二、pandas库--数据挖掘能手

本来我的代码是这样的，结果使用pandas库，2行代码搞定！

按之前的存入excel中写法

 # list转dataFrame
    df = pd.DataFrame(data=res, columns=['name', 'phone', 'id_card', 'comp', 'addr', 'bank_card', 'title', 'email'])

    # 保存到本地excel
    df.to_excel(file_path, index=False)

更多pandas用法查看官网

三、实例：造注册数据

# 造n条注册好的数据输出到Excel完整j脚本如下：

from faker import Faker  # 引用faker包
import requests
import pandas as pd

fake = Faker(locale='zh_CN')

def save_to_excel2(file_path, n):

    res = []
    for i in range(n):
        name = fake.name()
        phone = fake.phone_number()
        id_card = fake.ssn()

        res.append([name, phone, id_card, fake.company(), fake.address(), fake.credit_card_number(), fake.job(), fake.email()])

        url = "http://××.×.×.××:××××/api/ideal-new-user/user/register"
        headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}
        data = {"phoneId": phone, "username": name, "idCard": id_card, "password": "a123456"}
        res1 = requests.post(url,json=data,headers=headers)
        print(res1.status_code)
        print(res1.text)

    # list转dataFrame
    df = pd.DataFrame(data=res, columns=['name', 'phone', 'id_card', 'comp', 'addr', 'bank_card', 'title', 'email'])

    # 保存到本地excel
    df.to_excel(file_path, index=False)

save_to_excel2('C:/Users/Administrator/Desktop/test.xls',5)

最终结果

下期探索python更多新技能~