准备数据

为了方便准备试验用的数据，建议使用Faker这个库来模拟。Faker是一个Python软件包，可生成伪造数据。无论是需要引导数据库，创建美观的XML文档，填充持久性以进行压力测试，还是匿名化来自生产服务的数据，Faker都能完美实现。

pip install faker

以下代码生成姓名、性别这类最常用的试验数据。

from faker import Fakerdef 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_totalfakedata(10)

由于每次fake时，数据都在变化。为了方便使用，可以将生成的数据保存在文件中。文件类型可以是：

◇txt文件。虽然最简单最自由，但要程序可行分析，不建议

◇excel文件。在Windows环境下使用非常方便。但平台兼容性差

◇csv文件。兼容性强，跨平台，解析方便，推荐

◇json文件。兼容性强，跨平台，解析方便，推荐

◇其它格式可以考虑yaml格式等

下面代码演示了如何以csv格式保存生成的数据：

from faker import Fakerimport csvdef 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_totalheaderlist = ['name','company','phone','email','address','date']with open('fake.csv','w',encoding='utf-8') as f:    writer = csv.writer(f)    # 写头部信息    writer.writerow(headerlist)        # 写数据    data = fakedata(100)    writer.writerows(data)

以上代码生成100条记录，并且保存在fake.csv文件备用。

创建数据库并且插入记录

sqlite是python3内置的标准库，直接引用即可，不需要任何安装，非常方便。

import sqlite3import csv# 连接数据库，如果没有，则直接创建conn = sqlite3.connect("demo.db")cur = conn.cursor()# 创建表sqlstr = 'create table demo_table(name text,company text,phone text,email text,address text,date text)'cur.execute(sqlstr)# 不提交表格没有真正创建conn.commit()# 从文件中读出数据，并且依次写入数据库with open('fake.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:    reader = csv.reader(f)    # 读头部信息    header = next(reader)    print(header)    # 开始遍历    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]}')"            # 插入数据库记录            cur.execute(insertsql)    # 一次性提交    cur.close()    conn.commit()    conn.close()

以上就将保存在fake.csv中的内容全部插入到了数据库中。后续的CRUD操作都很类似。

sqlite还可以在内存中创建数据库，只要输入特殊参数值：memory：即可，该数据库只存在于内存中，不会生成本地数据库文件。只要使用如下所示的特殊的关键定即可。

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

内存数据库速度更快，可以在不产生文件的情况下，实现临时性的SQL运算，属于一次性消费。