準備數據

為了方便準備試驗用的數據，建議使用Faker這個庫來模擬。Faker是一個Python軟體包，可生成偽造數據。無論是需要引導資料庫，創建美觀的XML文檔，填充持久性以進行壓力測試，還是匿名化來自生產服務的數據，Faker都能完美實現。

pip install faker

以下代碼生成姓名、性別這類最常用的試驗數據。

from faker import Faker

def fakedata(maxtimes):
    fake = Faker('zh_CN')
    data_total = [[fake.name(), fake.company(), fake.phone_number(), fake.company_email(), fake.address(),
             fake.date_time(tzinfo=None)] for x in range(maxtimes)]
    print(data_total)
    return data_total

fakedata(10)

由於每次fake時，數據都在變化。為了方便使用，可以將生成的數據保存在文件中。文件類型可以是：

◇txt文件。雖然最簡單最自由，但要程式可行分析，不建議

◇excel文件。在Windows環境下使用非常方便。但平臺相容性差

◇csv文件。相容性強，跨平臺，解析方便，推薦

◇json文件。相容性強，跨平臺，解析方便，推薦

◇其它格式可以考慮yaml格式等

下麵代碼演示瞭如何以csv格式保存生成的數據：

from faker import Faker
import csv

def fakedata(maxtimes):
    fake = Faker('zh_CN')
    data_total = [[fake.name(), fake.company(), fake.phone_number(), fake.company_email(), fake.address(),
                   fake.date_time(tzinfo=None)] for x in range(maxtimes)]
    print(data_total)
    return data_total

headerlist = ['name','company','phone','email','address','date']
with open('fake.csv','w',encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # 寫頭部信息
    writer.writerow(headerlist)
    
    # 寫數據
    data = fakedata(100)
    writer.writerows(data)

以上代碼生成100條記錄，並且保存在fake.csv文件備用。

創建資料庫並且插入記錄

sqlite是python3內置的標準庫，直接引用即可，不需要任何安裝，非常方便。

import sqlite3
import csv

# 連接資料庫，如果沒有，則直接創建
conn = sqlite3.connect("demo.db")

cur = conn.cursor()

# 創建表
sqlstr = 'create table demo_table(name text,company text,phone text,email text,address text,date text)'

cur.execute(sqlstr)

# 不提交表格沒有真正創建
conn.commit()

# 從文件中讀出數據，並且依次寫入資料庫
with open('fake.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 讀頭部信息
    header = next(reader)
    print(header)

    # 開始遍歷
    for row in reader:
        if row:
            insertsql = f"insert into demo_table (name,company,phone,email,address) values ('{row[0]}','{row[1]}','{row[2]}','{row[3]}','{row[4]}')"
            # 插入資料庫記錄
            cur.execute(insertsql)

    # 一次性提交
    cur.close()
    conn.commit()
    conn.close()

以上就將保存在fake.csv中的內容全部插入到了資料庫中。後續的CRUD操作都很類似。

sqlite還可以在記憶體中創建資料庫，只要輸入特殊參數值：memory：即可，該資料庫只存在於記憶體中，不會生成本地資料庫文件。只要使用如下所示的特殊的關鍵定即可。

conn = sqlite3.connect(':memory:')

記憶體資料庫速度更快，可以在不產生文件的情況下，實現臨時性的SQL運算，屬於一次性消費。