Bộ tạo dữ liệu giả

Mục tiêu là tạo ra những hình dạng chân thực, chứ không phải các dữ liệu có độ chính xác cao. Các tên được chọn từ một nguồn đa dạng, nên trông tự nhiên như do con người đặt ra thay vì mang vẻ máy móc, khuôn mẫu.

Các trường trong mỗi bản ghi

Vì sao là @example.com và 555-

Những địa chỉ này được dành riêng cho tài liệu và các tác phẩm hư cấu theo RFC 2606 và NANP. Việc sử dụng chúng đảm bảo rằng các địa chỉ và số điện thoại được tạo ra sẽ không trùng với thông tin của người thật; do đó, dữ liệu kiểm thử của bạn sẽ không vô tình gửi vào hộp thư thực tế hay gọi điện cho một người lạ lúc 3 giờ sáng.

Các trường hợp sử dụng phù hợp

• Tạo cơ sở dữ liệu giai đoạn với đủ số hàng để các tính năng xem danh sách, tìm kiếm và phân trang hoạt động một cách chính xác và ổn định.
• Thử nghiệm tải cho công cụ nhập dữ liệu CSV: tạo ra 200 bản ghi, sau đó nhân số này với 200 000 trong bảng tính trước khi tải lên.
• Mô phỏng một API trong quá trình phát triển giao diện, bằng cách đưa kết quả JSON vào một tệp fixture.
• Dữ liệu cho bản xem trước bảng điều khiển để các bên liên quan thấy giao diện đầy dữ liệu thay vì trạng thái trống rỗng.

Điều mà nó không phải là gì

Không phải thư viện Faker phù hợp với mọi khu vực địa lý (để sử dụng Faker, @faker-js/faker hoặc Chance). Thư viện này cũng không cung cấp dữ liệu nhân khẩu học có tính thực tế về mặt thống kê, các phân bố trong đó đều đồng nhất và thuộc loại mẫu nhỏ. Nếu bạn cần tên người dùng được điều chỉnh theo từng khu vực, địa chỉ kèm mã bưu chính hợp lệ hoặc các trường dữ liệu chuyên biệt theo ngành nghề, hãy sử dụng một thư viện đầy đủ.