1. 概述
JavaFaker 是一个用于生成测试、假数据的 Java 库，可以生成各种类型的数据，如地址、姓名、电话号码、文件等等。
本文我们将学习如何使用JavaFaker生成假数据。首先介绍 Faker 类和 FakeValueService，然后再介绍如何本地化，以适配不同的国家和地区。
最后，我们将讨论数据的唯一性。为了测试 JavaFaker 的类，我们将使用正则表达式。
2. Maven 依赖
需要添加下面的 Maven 依赖：
<dependency>
<groupId>com.github.javafaker</groupId>
<artifactId>javafaker</artifactId>
<version>0.15</version>
</dependency>
对于 Gradle 用户，添加下面的内容到 build.gradle 中:
compile group: 'com.github.javafaker', name: 'javafaker', version: '0.15'
3. FakeValueService
FakeValueService 类提供了 **生成随机序列**，以及解析与本地化设置相关的 .yml 文件的方法。
在本节中，我们将介绍 FakerValueService 提供的一些有用方法。
3.1. Letterify, Numerify, 和 Bothify
- Letterify 用于生成 随机的字母字符序列
- Numerify 只生成数字序列
- Bothify 是这两者的结合，可以创建随机的字母数字序列，对于模拟像ID字符串这样的东西非常有用。
FakeValueService 需要2个参数 Locale，以及 RandomService:
@Test
public void whenBothifyCalled_checkPatternMatches() throws Exception {
FakeValuesService fakeValuesService = new FakeValuesService(
new Locale("en-GB"), new RandomService());
String email = fakeValuesService.bothify("????##@gmail.com");
// 使用正则验证结果是否正确
Matcher emailMatcher = Pattern.compile("\\w{4}\\d{2}@gmail.com").matcher(email);
assertTrue(emailMatcher.find());
}
在这个单元测试中，我们 创建一个FakeValueService对象，语言设置为en-GB，使用 bothify 方法生成一个唯一的假的Gmail邮箱。
其中，“?”表示为随机字母，"＃" 表示随机数字。最后我们通过正则表达式验证输出是否正确。
3.2. 正则化
类似地，regexify 方法根据提供的正则表达式生成随机序列。
@Test
public void givenValidService_whenRegexifyCalled_checkPattern() throws Exception {
FakeValuesService fakeValuesService = new FakeValuesService(
new Locale("en-GB"), new RandomService());
// 生成了一个长度为10的包含小写字母和数字的字符串
String alphaNumericString = fakeValuesService.regexify("[a-z1-9]{10}");
// 检查结果
Matcher alphaNumericMatcher = Pattern.compile("[a-z1-9]{10}").matcher(alphaNumericString);
assertTrue(alphaNumericMatcher.find());
}
上面的代码生成了一个长度为10，包含小写字母和数字的字符串。
4. Faker 类
下面我们将学习如何使用 Faker 类生成假数据
Faker faker = new Faker();
String streetName = faker.address().streetName();
String number = faker.address().buildingNumber();
String city = faker.address().city();
String country = faker.address().country();
System.out.println(String.format("%s\n%s\n%s\n%s",
number,
streetName,
city,
country));
上面，我们使用 Faker的 Address 对象来生成一个随机的地址。
生成结果如下：
3188
Dayna Mountains
New Granvilleborough
Tonga
We can see that the data has no single geographical location since we didn’t specify a locale. To change this, we’ll learn to make the data more relevant to our location in the next section.
类似的，我们还可创建其他的数据类型，例如：
- Business
- Beer
- Food - 食物
- PhoneNumber - 电话号码
完整列表请参考文档。
5. 本地化
我们还可以通过 设置语言区域使生成的数据更加真实和易读。例如，下面我们创建2个 Faker对象，一个区域设置为美国，另一个使用英国。
@Test
public void givenJavaFakersWithDifferentLocals_thenHeckZipCodesMatchRegex() {
Faker ukFaker = new Faker(new Locale("en-GB"));
Faker usFaker = new Faker(new Locale("en-US"));
System.out.println(String.format("American zipcode: %s", usFaker.address().zipCode()));
System.out.println(String.format("British postcode: %s", ukFaker.address().zipCode()));
Pattern ukPattern = Pattern.compile(
"([Gg][Ii][Rr] 0[Aa]{2})|((([A-Za-z][0-9]{1,2})|"
+ "(([A-Za-z][A-Ha-hJ-Yj-y][0-9]{1,2})|(([A-Za-z][0-9][A-Za-z])|([A-Za-z][A-Ha-hJ-Yj-y]"
+ "[0-9]?[A-Za-z]))))\\s?[0-9][A-Za-z]{2})");
Matcher ukMatcher = ukPattern.matcher(ukFaker.address().zipCode());
assertTrue(ukMatcher.find());
Matcher usMatcher = Pattern.compile("^\\d{5}(?:[-\\s]\\d{4})?$")
.matcher(usFaker.address().zipCode());
assertTrue(usMatcher.find());
}
上面，我们看到两个带有区域设置的Fakers匹配了它们国家的邮政编码的正则表达式。
如果传递给Faker的区域设置不存在，Faker将抛出一个LocaleDoesNotExistException：
@Test(expected = LocaleDoesNotExistException.class)
public void givenWrongLocale_whenFakerInitialised_testExceptionThrown() {
Faker wrongLocaleFaker = new Faker(new Locale("en-seaWorld"));
}
6. 唯一性
虽然 JavaFaker 看似生成的是随机数据，但其实不能保证唯一性。
JavaFaker支持种子化其伪随机数生成器（PRNG），以RandomService的形式提供重复方法调用的确定性输出。
简单来说，伪随机性是一个看起来随机但实际不是随机的过程。
我们可以通过创建两个相同种子的Fakers来了解这如何工作：
@Test
public void givenJavaFakersWithSameSeed_whenNameCalled_CheckSameName() {
Faker faker1 = new Faker(new Random(24));
Faker faker2 = new Faker(new Random(24));
assertEquals(faker1.name().firstName(), faker2.name().firstName());
}
上面的代码从两个 不同的faker 返回相同的名字。
7. 总结
在本教程中，我们探索了JavaFaker库以生成看起来真实的假数据。我们还涵盖了两个有用的类：Faker类和FakeValueService类。
我们探索了如何使用区域设置来生成特定位置的数据。
最后，我们讨论了生成的数据只看起来随机，数据的唯一性并不能保证。
最后文中的代码可以在GitHub上找到。