La riproduzione in grandi moli in dati fittizi può ricondurre bene con molteplici contesti. Si pensi, ad campione, alla povertà in chiarire il funzionamento in un creazione in machine learning, con cui alla svenimento in dati si può momentaneamente rimediare da dati (realistici) generati involontariamente. Se no fino ad ora, si pensi allo cammino in un’attenzione prototipale, con cui si vuole insegnare ad un avventore con il quale tenore i form in un messo web potrebbero esserci utilizzati dagli utenti, mostrando quando tali dati avrebbero ripercussioni sul backend, il database, se no altri moduli software.
Potremmo da altri esempi, eppure plausibilmente ciò risulterebbe marginale, apertura l’ interesse dei dati al d’adesso. Per convenzione questo pretesto, numerosi programmatori (più soddisfacentemente se no la minoranza indipendenti) hanno dispotico in maturare diverse librerie e soluzioni adatte a numerosi linguaggi in preparazione, il quale permettono in dar vita a dati fittizi con condotta automatica. Faker.js è una JavaScript adibita a simile mira, il quale può ricondurre bene con numerosi ambiti applicativi. Si possono dar vita a indirizzi postali, date, obbligazioni finanziari, nomi e copiosamente gente.
Nel fan vedremo scempio esempi il quale mostrano quando impiegare Faker.js, rimandando dopo al sito ufficiale per caso successivo approfondimento.
Collocazione
Per convenzione antecedentemente situazione, vediamo quando impiantare Faker.js. A simile mira, ci affideremo a Node.js, sfruttando quando al normale npm:
npm i faker
Questo è oltremodo ciò in cui abbiamo stento per caso aprire a aver l’abitudine Faker.js: vediamo successivamente improvvisamente quando sfruttarlo per caso dar vita a dati in campione.
Dar origine a dati in persone da Faker.js
Il briciola in manoscritto il quale vediamo campione quando conquistare una seguito in informazioni relative ad una alcuno ( fittizia):
const faker = require('faker');
let firstName = faker.name.firstName();
let lastName = faker.name.lastName();
let jobTitle = faker.name.jobTitle();
let prefix = faker.name.prefix();
let suffix = faker.name.suffix();
let jobArea = faker.name.jobArea();
let phone = faker.phone.phoneNumber();
.(`Employee: ${prefix} ${firstName} ${lastName} ${suffix}`);
.(`Job title: ${jobTitle}`);
.(`Job : ${jobArea}`);
.(`Phone: ${phone}`);
Il conseguenza in questo campione potrebbe esserci conforme al consecutivo:
Employee: Mrs. Esteriorità Abernathy III
Job title: Customer Associate
Job : Program
Phone: 1-516-716-9832
Quanto si può immaginare, questo modello in dati, seppur finti, hanno un compiuto copiosamente logico, e si prestano vantaggio ad esserci usati con svariate situazioni. Aggiungendo a questi dati un’figura (altra comodità supportata attraverso Faker.js) potremo accrescere ancora il positività in questi dati. Precisiamo, tuttavia, il quale le immagini utilizzate attraverso Faker.js fanno fetta in un gruppo in contenuti inclusi nella (a distinzione in altri servizi che le generano tramite intelligenza artificiale).
Dar origine a date e obbligazioni casuali
Sia le date il quale i obbligazioni casuali sono tipi in dati il quale fanno grosso capace con milieu in saggio. Il manoscritto il quale segue ci permette in dar vita a alcune date fittizie, da la in stabilire come tali date debbano esserci future se no recenti:
const faker = require('faker');
let futureDate = faker.date.future();
let recentDate = faker.date.recent();
Per convenzione come il quale riguarda i obbligazioni casuali, Faker.js offre diverse opzioni. Nonostante questa , è in realtà pensabile esclusivamente dar vita a casuali (situazione del resto ecco assolta dai costrutti normalizzato offerti attraverso JavaScript), eppure stringhe formattate in relazione a precisi normalizzato, quando UUID se no chiacchiere casuali (eppure in ogni modo in senso comune fatto):
const faker = require('faker');
let number = faker.random.number();
.(number);
let uuid = faker.random.uuid();
.(uuid);
let word = faker.random.word();
.(word);
let words = faker.random.words(6);
.(words);
Il conseguenza del manoscritto a mala pena vidimazione potrebbe esserci conforme al consecutivo:
630
1470356a-1197-4955-b3c1-30302fd1db10
Facilitator
dot-com connect Practical Checking Account Mandatory real-time
Dar origine a dati un mansione della localizzazione
I dati visti fin in questo luogo consentono in dar vita a dati il quale, con segmento in sentenza, sono a sufficienza realistici. Eppure, con alcuni contesti potrebbero esserci copiosamente adatti. Dal momento che, ad campione, abbiamo stento in dar vita a dati realistici per caso un messo web italiano, potremmo voler il quale i nomi somiglino a quelli più soddisfacentemente correntemente diffusi con Italia. A simile mira, possiamo condursi quando segue:
const faker = require('faker/stanza/it');
let firstName = faker.name.firstName();
let lastName = faker.name.lastName();
let prefix = faker.name.prefix();
.(`${prefix} ${firstName} ${lastName}`);
La antecedentemente ci permette in inquadrare un’ in localizzazione, cui potremo dar vita a dati la scelta migliore contestualizzati. Eseguendo il manoscritto a mala pena vidimazione, si può conquistare un conseguenza al consecutivo:
Sig. Sigfrido Santi
L’spunto a mala pena apertura si applica agli altri dati, per caso cui possiamo dar vita a date formattate da il compiuto singolare italiano, americano, russo se no in altra stirpe.
Chiunque fosse partecipe ad approfondire il funzionamento in Faker.js, può creare richiamo al sito ufficiale del progetto, il quale include moltissimi altri esempi.
Origine: faker.js