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~
