Вы можете использовать Python, чтобы придумать название и слоган своей компании.
Мы будем использовать библиотеку Faker.
Установить библиотеку
pip install faker
Теперь давайте импортируем библиотеку и создадим экземпляр Faker.
from faker import Faker
fake = Faker()
Посев
Заполнение гарантирует, что один и тот же набор случайных данных будет возвращаться во время каждого запуска. Это очень полезно, если вы хотите сравнить функции или модели в одной среде без изменений в наборе данных.
from faker import Faker
Faker.seed(999)
fake = Faker()
Имена
print(fake.name()) ''' Wesley Turner '''
print(fake.first_name()) ''' Alexandra '''
print(fake.last_name()) ''' Aguilar '''
print(fake.name_male()) ''' Charles Hanna '''
print(fake.name_female()) ''' Shannon Walker
''' print(fake.name_nonbinary()) ''' Christopher Brennan '''
Адреса и телефоны
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker()
print(fake.address()) ''' 987 Anderson Union Dawnville, ID 20051 '''
print(fake.phone_number()) ''' 904-636-1403x832 '''
Но все это похоже на американские имена, адреса и номера телефонов. Давайте возьмем данные по другому региону.
Данные о локали в зависимости от региона
Мы можем установить регион или локализовать данные, передав строку во время создания экземпляра. Не во всех регионах поддерживаются все функции Faker. Вы можете найти все регионы здесь
from faker import Faker Faker.seed(999) ## Seting locale to India and language to hindi fake = Faker('hi_IN')
print(fake.name()) ''' गावित, हुसैन '''
print(fake.address()) ''' 13/24 ललित कृष्णा मोतिहारी-140383 '''
print(fake.phone_number()) ''' +91 521 8975277 '''
Мы устанавливаем регион на Индию, а язык на хинди. Давайте попробуем установить в качестве языка французский язык и французский язык.
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker('fr_FR')
print(fake.name()) ''' Roland Baudry '''
print(fake.address()) ''' 25, rue de Gerard 90463 Sanchez-la-Forêt '''
print(fake.phone_number()) ''' +33 (0)1 38 32 52 18 '''
Вы также можете передать несколько языков в виде списка.
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker(['hi_IN','en_US','fr_FR'])
for _ in range(5): print(fake.phone_number()) print("-----------------")
''' +33 (0)5 99 87 72 51 ----------------- +1-324-904-6361x4038 ----------------- +91 252 1897527 ---------------------- 00031364850 ---------------------- 001-271-698-2331x03084 ---------------------- '''
Поддельные названия компаний и крылатые фразы
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker()
for _ in range(5): print(f'{fake.company()} : {fake.catch_phrase()}') print("-x-x-") ''' Miller, Brennan and Berry : Pre-emptive mission-critical capacity -x-x- Flores, Norton and Bruce : Cross-platform secondary core -x-x- Baker PLC : Business-focused tangible time-frame -x-x- Sanders-Bowers : Focused responsive initiative -x-x- Nelson and Sons : Stand-alone motivating database -x-x- '''
Я считаю, что все это на самом деле получено из какой-то базы данных, так что это не похоже на GPT-3, который на самом деле генерирует имя.
Подделка профилей
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker(['en_IN'])
print(f'{fake.profile()}')
''' {'job': 'Cartographer', 'company': 'Mangat, Loke and Korpal', 'ssn': '251-32-4904', 'residence': '61/403, Chawla Circle, Bathinda-189752', 'current_location': (Decimal('87.4766035'), Decimal('170.848372')), 'blood_group': 'O-', 'website': ['http://www.bhalla.com/', 'https://gokhale.com/'], 'username': 'vrajagopal', 'name': 'Ivan Das', 'sex': 'F', 'address': 'H.No. 681, Mander Marg, Howrah-684709', 'mail': '[email protected]', 'birthdate': datetime.date(2019, 10, 8)} '''
Поддельные электронные письма
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker(['en_IN'])
print(fake.email()) ''' [email protected] '''
print(fake.safe_email() ) ''' [email protected] '''
print(fake.free_email() ) ''' [email protected] '''
print(fake.company_email() ) ''' [email protected] '''
Создание поддельных типов данных Python
from faker import Faker Faker.seed(999) fake = Faker(['en_IN'])
print(fake.pytuple()) '''('https://vyas.com/posts/list/main/author.htm', 'nDKnTZlGdbkYAjJiUCWy', 2125, '[email protected]', 'ZLIvUSsViQwFPkfdaGhy', 7650, 'ZbBODSZctqOcGVcxOWIn') '''
print(fake.pylist()) ''' ['DqwQiBApBNXchzoOOsDB', 'uxrFsPxsaLVPzMouLrct', -3001403.6558895, '[email protected]', -783180386.336077, 'ODrlFCjaPMlWoEGrIvcY', '[email protected]']'''
print(fake.pydict()) ''' {'hic': 'kSKSsguiUhAHdBwXsvPU', 'non': 'NnApyVhwOfvBBidAOfCa', 'sit': '[email protected]', 'cumque': 86753382.7739197, 'aut': 93.434062857687, 'voluptatem': 321.537771434202, 'dignissimos': 'xememaWRlowIFAtOAEMo', 'sint': 5095, 'vero': 1680, 'molestiae': Decimal('-934.685870829972'), 'reiciendis': 9133, 'quo': 'tRBgKmfGLRRdMFpEyPAq', 'fuga': '[email protected]'} '''
print(fake.pyiterable()) ''' [datetime.datetime(1990, 2, 3, 3, 11, 17), 1446, 611903747.767127, 'http://www.sami.net/', 'iJIxPgnNWUsZztHjzhuc', 'JZufaRqcvQJujWAgbosd', Decimal('74468.5598767266'), '[email protected]'] '''