数据银行特点：去除自己需要一个个给定义的变量或者结构体进行赋值的操作，统一设计一个结构体的json模板或者字符串模板。 然后让期调用再次封装的Faker的类，从而产生随机的测试数据。
Faker主要用来生成一些和人物相关以及一些常用的日常信息的一些伪数据。比如姓名、手机号、地址、邮箱之类的、身份证号、二维码、经纬度、随机字符串文本、以及还有一些定义封装的一些个人信息数据字典以及随机字段的字典等等。顺便一提 里面没有年龄的构造方法。
然后使用的话，直接引用包就行了，
from faker import Faker
然后进行中文的初始化：
f=Faker(locale='zh_CN')
中文初始化以后生产的数据就是i中文数据。如下图
如果不加入参数 直接faker=Faker（）的话，默认返回的数据都是英文数据。
这个引用数据视实际情况而定。
然后上面提到有些方法是Faker第三方库里面不提供的，所以我们需要引用Faker库里面的基类BaseProvider构造器，来重构一些自己需要的方法。 比如上图的年龄方法，以及一个个人信息的方法。
构造器的使用方法官方文档：https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html#how-to-create-a-provider
下面要注意了 不让容易踩雷，一般我们定义好了构造器的方法或者重构了这个类以后，会通过其他的类里面去调用这个里面的方法。 这个时候我们在调用的时候一样要写绝对路径，而不是相对路径。
把路径改成绝对路径就行了
引用借鉴 https://www.cnblogs.com/xxcr/p/12781457.html 的解决方法。
然后其他的需要的构造方法，大家自己根据自己的需求去重新定义的类里面 去定义相关的构造器 然后add到Faker的库里面就行了。
下面是Faker库的一些介绍以及一些常用方法的调用和介绍。
Faker库介绍-知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/87203290
Python库Faker的使用(1)：基础使用方法与函数速查：https://blog.csdn.net/aasdad1/article/details/82854971
