在软件开发和数据测试领域,生成符合业务场景的测试数据集是验证系统稳定性的关键环节。传统手工造数方式效率低下且易出错,一款名为DataFactory的CSV生成工具应运而生,其智能化数据生成机制可快速构建百万级测试数据集。
该工具内置20余种基础数据类型模板,涵盖姓名、地址、银行账号等常见字段。开发者可通过可视化界面自由组合字段,例如在生成电商订单数据时,可同时配置时间戳(2023-08-20 14:32:18)、商品编号(SKU-6583)、用户ID(UUIDv4格式)等复合型字段。特殊字段支持正则表达式定制,如要求手机号符合"176-XXXX-XXXX"的特定格式。
数据生成引擎采用动态权重分配算法,能模拟真实数据分布特征。在生成用户年龄字段时,可设置18-25岁占比40%、26-35岁占比35%的阶梯式分布,避免测试数据出现平均分布的不真实情况。针对敏感信息,工具提供数据脱敏功能,如将证号自动转换为符合校验规则的虚拟号码。
批量生成模式支持多线程并发处理,单次任务可输出包含50万行数据的CSV文件。输出文件自动进行UTF-8编码处理,确保包含中文在内的多语言数据正常显示。文件首行自动生成字段说明,便于后续数据处理时快速识别数据结构。
数据导出模块兼容多种格式转换需求,除标准CSV外,可直接导出为Excel(.xlsx)、JSON或SQL插入语句格式。时间格式支持UNIX时间戳、ISO8601等6种国际标准,数值型数据可保留指定位数小数,货币类字段自动添加$、¥等符号前缀。
工具内置异常数据注入功能,在生成正常数据流时随机插入空值、越界数值、非法字符等异常记录。这种特性特别适合测试系统的容错处理能力,例如在支付金额字段中混入负值数据,检验系统能否正确拦截异常交易。
开源社区版本已发布在GitHub平台
跨平台支持Windows/macOS/Linux系统
内存占用控制在200MB以内
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