利用python做模拟数据(测试数据),连接数据库和服务器接口,涉及雪花id服务

import datetime
import jsonimport pymysql
import requests
import snowflake.client
from faker import Faker#cmd启动snowflake服务:
#snowflake_start_server --address=localhost --port=8910 --dc=1 --worker=1
def create_testers():# 创建一个中文Faker实例fake = Faker('zh_CN')url = "http://192.168.16.178:8081/v1/app/test/submit"try:# 创建一个数据库连接conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='root',database='yzpj')print('连接mysql成功')# 创建一个游标cursor = conn.cursor()# 创建一个sqL语句sql = "INSERT INTO `t_tester`(`id`, `name`, `id_type`, `id_no`, `phone`, `gender`, `birthday`, `education`,`education_years`, `subjective_ses`, `family_monthly_earning`,`status`,`create_time`) values(%s, %s, %s,  %s,%s, %s, %s, %s, %s, '%s', %s, %s, %s)"# 循环生成用户数据  生成334次for i in range(1, 101):for j in range(10):# 生成中文姓名id = snowflake.client.get_guid()name = fake.name()id_type = 1id_no = fake.ssn()phone = fake.phone_number()# 从身份证号中提取出生日期birth_year = int(id_no[6:10])birth_month = int(id_no[10:12])birth_day = int(id_no[12:14])birthday = datetime.date(birth_year, birth_month, birth_day)# 提取性别gender = int(id_no[-2])if gender % 2 == 0:gender = 2  # 女else:gender = 1  # 男# 教育程度education = fake.random_int(min=1, max=6, step=1)education_years = fake.random_int(min=9, max=20, step=1)# 社会地位subjective_ses = fake.random_int(min=1, max=10, step=1)# 家庭收入family_monthly_earning = fake.random_int(min=1, max=8, step=1)status = 1create_time = fake.date_time_between(start_date='-10M', end_date='-9M')# 执行sql语句cursor.execute(sql, (id, name, id_type, id_no, phone, gender, birthday.strftime('%Y-%m-%d'), education,education_years, subjective_ses, family_monthly_earning, status, create_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))# 提交事务conn.commit()answer = {"Q1": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q2": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q3": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q4": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q5": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q6": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q7": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q8": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q9": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q10": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q11": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q12": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q13": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q14": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q15": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q16": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q17": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q18": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q19": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q20": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q21": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q22": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q23": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q24": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q25": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q26": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q27": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q28": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q29": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q30": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q31": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q32": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q33": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q34": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q35": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q36": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q37": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q38": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q39": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q40": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q41": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q42": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q43": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q44": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q45": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q46": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q47": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q48": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q49": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q50": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q51": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q52": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q53": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q54": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q55": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q56": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q57": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q58": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"Q59": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"CH1": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH2": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH3": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH4": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH5": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH6": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH7": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH8": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH9": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"CH10": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),"DC1": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC2": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC3": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC4": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC5": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D')),"DC6": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC7": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC8": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C')),"DC9": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K')),"DC10": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"DC11": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"DC12": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"DC13": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')),"DC14": fake.random_element(elements=('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'))}json_answer = json.dumps(answer)# 提交测评结果data = {"userId": str(id_no),"testType": "1101","testTime": create_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),"userAnswer": json_answer,"totalTime": str(fake.random_int(min=90, max=300, step=5)),"stage": "1","status": "1"}json_data = json.dumps(data)data_post(url, json_data)# 提交事务# conn.commit()print('{}条数据插入成功'.format(i*10))# 关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()print('关闭数据库连接')except Exception as e:print(e)def data_post(url, data):headers = {"content-type": "application/json;charset=utf-8"}try:response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data)if response.status_code == 200:print('请求成功')else:raise Exception('未正常响应请求')return dataexcept requests.exceptions.RequestException as e:print(e)if __name__ == '__main__':create_testers()

前提必须先安装雪花服务

安装Faker库
pip install faker安装最新版PyMySQL
pip install pymysql安装雪花算法库
pip install pysnowflake安装requests库
pip install requestscmd启动snowflake服务:
snowflake_start_server --address=localhost --port=8910 --dc=1 --worker=1

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/783626.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python 判断当前操作系统的几种方法

本文介绍 Python 判断操作系统的3种方法。以下的方法将分为这几部分: Python os.namePython sys.platformPython platform.system() Python os.name Python 判断操作系统的方法可以使用 os.name,这里以 Python 3 为例,os.name 会返回 posi…

基于java+SpringBoot+Vue的网上书城管理系统设计与实现

基于javaSpringBootVue的网上书城管理系统设计与实现 开发语言: Java 数据库: MySQL技术: SpringBoot MyBatis工具: IDEA/Eclipse、Navicat、Maven 系统展示 前台展示 后台展示 系统简介 整体功能包含: 网上书城管理系统是一个基于互联网的在线购书平台&#…

文献学习-23-MRM:用于遗传学医学图像预训练的掩码关系建模

MRM: Masked Relation Modeling for Medical Image Pre-Training with Genetics Authors: Qiushi Yang, Wuyang Li, Baopu Li, Yixuan Yuan Source: ICCV 2023 Abstract: 关于自动多模态医疗诊断的 ODERN 深度学习技术依赖于大量的专家注释,这既耗时又令人望而却…

【Spring MVC】快速学习使用Spring MVC的注解及三层架构

💓 博客主页:从零开始的-CodeNinja之路 ⏩ 收录文章:【Spring MVC】快速学习使用Spring MVC的注解及三层架构 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 目录 Spring Web MVC一: 什么是Spring Web MVC&#xff1…

何时应用 RAG 与微调

充分发挥 LLM 的潜力需要在检索增强生成(RAG)和微调之间选择正确的技术。 让我们来看看何时对 LLM、较小的模型和预训练模型使用 RAG 与微调。我们将介绍: LLM 和 RAG 的简要背景RAG 相对于微调 LLM 的优势何时针对不同模型大小对 RAG 进行…

python 贪吃蛇

main.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-import pygame # 导入pygame模块from setting import Setting import startmain as sm from pygame.sprite import Groupdef InitGame():print("InitGame")pygame.init() #初始化pygameai_settings Se…

【图轮】【 最小生成树】【 并集查找】1489. 找到最小生成树里的关键边和伪关键边

本文涉及知识点 图轮 最小生成树 并集查找 关键边 1489. 找到最小生成树里的关键边和伪关键边 给你一个 n 个点的带权无向连通图,节点编号为 0 到 n-1 ,同时还有一个数组 edges ,其中 edges[i] [fromi, toi, weighti] 表示在 fromi 和 to…

书生·浦语全链路开源开放体系 第二期

文章目录 大模型背景大模型开发流程InternLM 2.0SFT与RLHFInternLM2主要亮点 书生浦语全链路开源开放体系数据-书生万卷InternLM-Train微调 XTuner评测工具 OpenCompass部署 LMDeploy智能体 Lagent智能体工具箱 AgentLego 大模型背景 专用模型:针对特定的任务&…

【Web】NSSCTF Round#20 Basic 个人wp

目录 前言 真亦假,假亦真 CSDN_To_PDF V1.2 前言 感谢17👴没让我爆零 真亦假,假亦真 直接getshell不行,那就一波信息搜集呗,先开dirsearch扫一下 扫的过程中先试试常规的robots.txt,www.zip,shell.phps,.git,.sv…

使用Docker Compose一键部署前后端分离项目(图文保姆级教程)

一、安装Docker和docker Compose 1.Docker安装 //下载containerd.io包 yum install https://download.docker.com/linux/fedora/30/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2.6-3.3.fc30.x86_64.rpm //安装依赖项 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data l…

求整数各个数位上的数字之和 C语言

对于任意输入的整数&#xff0c;计算其各个数位上的数字之和。 输入格式 输入一个正整数 N。 输出格式 输出 N 的各个位上的数字之和。 数据范围 1 < N < 2^31 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int shu(int x){ int sum0; while(x>0)…

百度云加速方法「Cheat Engine」

加速网盘下载 相信经常玩游戏的小伙伴都知道「Cheat Engine」这款游戏内存修改器&#xff0c;它除了能对游戏进行内存扫描、调试、反汇编 之外&#xff0c;还能像变速齿轮那样进行本地加速。 这款专注游戏的修改器&#xff0c;被大神发现竟然还能加速百度网盘资源下载&#xf…

c++前言

目录 1. 什么是 C 2. C 发展史 3. C 的重要性 4. 如何学习 C 5. 关于本门课程 1. 什么是C C语言是结构化和模块化的语言&#xff0c;适合处理较小规模的程序。对于复杂的问题&#xff0c;规模较大的 程序&#xff0c;需要高度的抽象和建模时&#xff0c; C 语言则不合适…

【JavaParser笔记01】JavaParser解析Java源代码中的类信息(javadoc注释、类​​​​​​​名称)

这篇文章,主要介绍如何使用JavaParser解析Java源代码中的类信息(javadoc注释、类名称)。 目录 一、JavaParser依赖库 1.1、引入依赖 1.2、获取类注释信息

【Python进阶(一)】——异常与错误

&#x1f349;CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍: 研一&#xff5c;统计学&#xff5c;干货分享          擅长Python、Matlab、R等主流编程软件          累计十余项国家级比赛奖项&#xff0c;参与研究经费10w、40w级横向 文…

python | 输出n位数的各位位数

xinput(请输入一位n位数:)print(*map(int,x)) 在Python中&#xff0c;input() 函数接收用户的输入并返回一个字符串。当你执行 x input(请输入一位n位数:) 时&#xff0c;x 将包含用户输入的字符序列。 接下来&#xff0c;map(int, x) 会对字符串 x 中的每一个字符应用 int 函…

【uC/OS-III篇】uC/OS-III 移植到 STM32 简明教程

uC/OS-III 移植到 STM32 简明教程 一、uC/OS-III 介绍 二、获取UCOS-III源码 三、建立项目工程 四、解决工程编译报错 五、修改项目文件 下一篇博客&#xff1a; 【uC/OS-III篇】uC/OS-III 创建第一个任务&#xff08;For STM32&#xff09; 移植后的工程自取方式&#xf…

玩转Django分页器

一、Pagination 分页器编程步骤 View, 导入django.core.paginator.Paginator类&#xff0c;创建Paginator 对象时&#xff0c;输入qs对象&#xff0c;以及每页显示条数。 接收 URL, 从请求参数中读取page数值 &#xff0c;通过 paginator.page(page_num) 返回请求页的page_obj…

从 PG 技术峰会南京站汲取的那些干货

3月30日下午&#xff0c;“PostgreSQL 数据库技术峰会”南京站圆满举办。 这场峰会同步在线上直播&#xff0c;近 2000 人在线观看。 感谢各位大佬带来精彩演讲。 1. 可观测性 第一场正式演讲是白鳝前辈带来的《PostgreSQL 数据库的可观测性能力》。 数据库的可观测性的重要性不…

Mysql数据库:MHA高可用架构

目录 前言 一、MHA概述 1、什么是MHA 2、MHA的特点 3、MHA的组成 4、MHA的工作原理 5、故障切换备选主库的算法 二、部署MHA高可用架构 1、环境部署 2、部署主从同步 2.1 修改主配置文件并创建软链接 2.1.1 master 修改主配置文件并创建软连接 2.1.2 slave1 修改主…