Python使用Streamlit打造高效的测试数据生成器 python stl
目录
- 一、现有测试数据生成器的功能
- 二、实现核心功能的代码分段讲解
- 1. 构建 Streamlit 应用的基本框架
- 2. 用户界面：灵活配置字段
- 3. 针对特定字段类型的配置
- 4. 生成测试数据
- 5. 数据导出
- 三、落地场景
- 四、结合 DeepSeek 的潜在优势
- 五、结合 DeepSeek 的改进架构
- 五、拓展资料
在测试工程师的日常职业中，生成高质量的测试数据一个不可或缺的环节。测试数据的多样性、可控性直接影响测试的覆盖范围和准确性。然而，手动生成数据可能费时费力，效率低下。利用 Python 的 Streamlit 和 Faker 库，我们可以快速构建一个简单实用的 测试数据生成器，帮助测试工程师一键生成高质量的测试数据。并提供与deepseek-r1大模型融合的突破点。
这篇文章小编将通过代码分段讲解，带你一步步实现一个可视化、灵活配置的测试数据生成工具。
一、现有测试数据生成器的功能
通过 Streamlit 和 Faker，我们可以实现一个如下功能的测试数据生成器：
字段的灵活配置：用户可以动态添加或删除字段，设置字段名称和类型（如整数、浮点数、日期、字符串等）。
定制化的数据生成制度：
- 对于需要范围约束的字段（如整数、浮点数、日期），支持设置上下限。
- 对于浮点数字段，可以指定小数位数。
- 对于其他字段（如姓名、邮箱、地址等），通过 Faker 库生成模拟诚实数据。
批量生成数据：通过配置生成多行测试数据。
数据导出：支持将生成的数据导出为 JSON、Excel、YAML 或 Markdown 文件。
代码核心逻辑：
- 基于用户输入的字段配置，动态使用 Faker 的技巧生成对应类型的模拟数据。
- 提供可视化的预览，并一键导出为多种格式。
二、实现核心功能的代码分段讲解
1. 构建 Streamlit 应用的基本框架
import streamlit as stfrom faker import Fakerfake = Faker(‘zh_CN’) 使用中文环境st.set_page_config(page_title=”测试数据生成器”, layout=”wide”)menu = [“测试数据生成器”, “Mock接口”]choice = st.sidebar.selectbox(“选择功能”, menu)
通过 Streamlit 的 set_page_config 设置页面深入了解和布局风格。sidebar.selectbox() 则用来实现功能切换，比如这篇文章小编将主要关注的 测试数据生成器。
2. 用户界面：灵活配置字段
我们通过 st.session_state 保存用户配置的字段信息，支持动态添加、删除字段。
创建字段配置区域
data_types = [ “整数”, “浮点数”, “字符串”, “日期”, “布尔值”, “名字”, “姓氏”, “全名”, “邮箱”, “地址”, “城市”, “省份”, “邮编”, “电话号码”, “公司名称”]if ‘fields’ not in st.session_state: st.session_state.fields = [‘name’: ”, ‘type’: data_types[0], ‘min’: None, ‘max’: None, ‘decimal’: 2}]
字段类型：支持多种常见类型，例如整数、浮点数、日期等。
初始字段：通过 st.session_state 初始化一个字段列表，用户可以在此基础上动态修改。
动态增减字段
for i in range(len(st.session_state.fields)): field = st.session_state.fields[i] col1, col2, col3 = st.columns([3, 3, 1]) 配置字段名 with col1: field[‘name’] = st.text_input(f”字段名 i + 1}”, value=field[‘name’], key=f”name_i}”) 配置字段类型 with col2: field[‘type’] = st.selectbox(f”数据种类 i + 1}”, options=data_types, index=data_types.index(field[‘type’]), key=f”type_i}”) 删除字段按钮 with col3: if st.button(“删除”, key=f”remove_i}”): del st.session_state.fields[i] st.rerun()
字段名：用户可以自在输入字段名称。
字段类型选择：通过 selectbox 提供数据类型下拉菜单。
删除功能：每行字段配置支持一键删除。
添加新字段
if st.button(“&x1f517; 添加字段”): st.session_state.fields.append(‘name’: ”, ‘type’: data_types[0], ‘min’: None, ‘max’: None, ‘decimal’: 2}) st.rerun()
用户点击按钮即可添加新字段，并动态刷新页面。
3. 针对特定字段类型的配置
对于某些字段类型（如整数、浮点数、日期等），我们允许用户配置上下限或格式要求：
整数和浮点数的上下限
if field_type in [“整数”, “浮点数”]: min_val = st.text_input(“最小值”, value=str(field_min) if field_min else “”, key=f”min_i}”) max_val = st.text_input(“最大值”, value=str(field_max) if field_max else “”, key=f”max_i}”) if field_type == “浮点数”: decimal_places = st.number_input(“小数位”, min_value=0, max_value=10, value=decimal_places, key=f”decimal_i}”) st.session_state.fields[i][‘decimal’] = decimal_places
日期范围
if field_type == “日期”: min_val = st.date_input(“最小值”, value=field_min, key=f”min_date_i}”) max_val = st.date_input(“最大值”, value=field_max, key=f”max_date_i}”)
4. 生成测试数据
用户点击按钮后，根据字段配置生成测试数据。
if st.button(“&x1f680; 生成数据”): generated_data = [] for _ in range(num_rows): row_data = } for field in st.session_state.fields: type_ = field[‘type’] name = field[‘name’] 根据字段类型生成数据 if type_ == “整数”: data = fake.random_int(min=field[‘min’], max=field[‘max’]) elif type_ == “浮点数”: data = round(fake.pyfloat(min_value=field[‘min’], max_value=field[‘max’], right_digits=field[‘decimal’]), field[‘decimal’]) elif type_ == “日期”: data = fake.date_between_dates(date_start=field[‘min’], date_end=field[‘max’]).isoformat() elif type_ == “邮箱”: data = fake.email() 其他类型… row_data[name] = data generated_data.append(row_data)??????? df = pd.DataFrame(generated_data) st.dataframe(df)
5. 数据导出
支持将生成的数据导出为 JSON、Excel、YAML、Markdown 文件。
JSON 导出json_export = df.to_json(orient=’records’, force_ascii=False)st.download_button(label=”&x1f4e5; 下载 JSON”, data=json_export, file_name=”data.json”, mime=”application/json”) Excel 导出excel_buffer = BytesIO()with pd.ExcelWriter(excel_buffer, engine=’openpyxl’) as writer: df.to_excel(writer, index=False)st.download_button(label=”&x1f4e5; 下载 Excel”, data=excel_buffer.getvalue(), file_name=”data.xlsx”, mime=”application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet”)
提供多种格式，满足不同测试场景需求。
三、落地场景
接口测试：生成模拟 JSON 数据，快速测试接口的边界和异常处理能力。
性能测试：批量生成大规模数据，用于测试体系的性能瓶颈。
功能测试：生成覆盖多种场景的数据，验证体系的业务逻辑。
如果将其与 DeepSeek（假设为一个深度搜索与分析平台）结合，则可以进一步提升工具的智能化程度和效率，尤其是在数据挖掘和复杂场景的处理上。
四、结合 DeepSeek 的潜在优势
在传统的测试数据生成器中，数据来源和生成逻辑通常是基于制度的。然而，测试需求可能更加复杂，例如：
生成符合特定制度的复杂数据（如跨字段关联的数据）。
从诚实数据中提取模式，生成更加贴近实际业务的数据。
深入分析生成的数据，确保其在覆盖率和逻辑上的完整性。
结合 DeepSeek，可以实现下面内容功能突破：
1. 智能数据生成：基于诚实数据的深度进修
DeepSeek 可以小编认为一个数据挖掘和模式识别引擎，帮助生成更贴近实际场景的数据。
怎样实现：
- 提供诚实业务数据作为训练集，例如用户行为日志、订单数据等。
- DeepSeek 通过模式挖掘和分析，生成符合实际分布的数据生成制度。
- 测试数据生成器调用 DeepSeek 的 API，根据用户配置的字段类型，从制度中生成更加逼真的测试数据。
场景示例：
- 生成符合复杂分布的用户行为数据（如用户访问的时刻间隔、购买频率等）。
- 模拟特定用户群的订单数据（如高消费用户与低消费用户的特征完全不同）。
2. 动态数据扩充：融合外部数据源
DeepSeek 可以实时搜索和分析外部数据源，为测试数据生成提供更多上下文信息。
怎样实现：
- 当用户配置字段时，允许选择“动态扩展数据”模式。
- DeepSeek 搜索和提取相关数据（如行业标准数据集、公开数据等）。
- 将提取的数据注入生成器中，作为测试数据的基础。
场景示例：
- 生成包含诚实地名、地址的物流测试数据。
- 提取公开的金融数据（如股票价格、汇率）生成金融测试数据。
3. 跨字段关联：复杂制度的数据生成
在传统生成器中，字段往往是独立生成的，但实际业务中，字段之间可能存在复杂的逻辑关系。
怎样实现：
- DeepSeek 构建跨字段的制度引擎，用户可以通过简单的配置实现字段间的逻辑关联。
- 测试数据生成器调用 DeepSeek 的制度引擎，动态生成符合逻辑的数据。
场景示例：
- 生成订单数据时，确保“下单时刻”早于“发货时刻”。
- 生成用户数据时，确保“年龄”符合与“职业”之间的常识性匹配。
4. 智能化数据验证与分析
DeepSeek 的分析力可以用于验证生成数据的质量，确保测试覆盖率和逻辑完整性。
怎样实现：
- 生成数据后，将其传递给 DeepSeek 进行分析。
- DeepSeek 提供数据统计、分布可视化等功能，帮助用户发现潜在难题。
- 根据分析结局，动态调整生成制度。
场景示例：
- 验证是否生成了足够的边界值（如最小值和最大值）。
- 检查数据是否符合业务分布（如电商订单量的高峰时段是否合理）。
5. 实时场景模拟：从搜索到生成
DeepSeek 的实时搜索能力可以帮助用户快速创建特定场景的测试数据。
怎样实现：
- 用户输入特定场景描述（如“模拟双十一的电商订单”）。
- DeepSeek 通过搜索和分析，领会场景需求，并生成测试数据生成制度。
- 测试数据生成器调用这些制度，生成符合场景的数据。
场景示例：
- 模拟高并发场景下的用户登录数据。
- 模拟节假日促销期间的交易数据。
6. 隐私保护的数据生成
当测试数据涉及敏感信息（如用户数据）时，DeepSeek 可以通过隐私保护技术（如差分隐私或联邦进修）生成脱敏数据。
怎样实现：
- 将敏感数据传递给 DeepSeek，利用隐私技术生成符合分布的合成数据。
- 测试数据生成器基于这些合成数据生成测试集。
场景示例：
生成脱敏的医疗数据，用于测试医疗体系。
生成加噪处理的用户数据，用于数据分析工具测试。
五、结合 DeepSeek 的改进架构
结合 DeepSeek 后的测试数据生成器架构如下：
用户输入：
- 配置字段类型、字段名、制度（如范围、格式）。
- 选择是否使用 DeepSeek 的高质量功能（如诚实数据生成、跨字段关联、隐私保护等）。
DeepSeek 联动：
- 根据用户需求，DeepSeek 提供模式挖掘、制度生成或外部数据。
- 测试数据生成器调用 DeepSeek 的 API，动态调整生成逻辑。
数据生成：
基于用户配置和 DeepSeek 提供的制度，生成测试数据。
数据验证与导出：
DeepSeek 提供生成数据的分析报告。
用户导出数据为 JSON、Excel、YAML 或 Markdown。
五、拓展资料
通过结合 DeepSeek，测试数据生成器可以从制度驱动进化到智能驱动，从而实现更高效、更精准的数据生成。这种结合不仅能满足复杂的测试需求，还能在数据生成、验证、分析等环节提供全方位支持。对于测试工程师而言，这将是一款不可或缺的智能化工具。
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