Mockerena¶
Mockerena allows anyone to mock data files through customized json schemas and provides routes for external systems to retrieve from it.
Getting Started¶
Install through git:
git clone https://github.com/FanThreeSixty/mockerena
Either you can install the project yourself or you can use the prepared scripts
To use the prepared scripts use:
cd mockerena
script/setup
To install dependencies yourself:
cd mockerena
# For Unix environments
virtualenv -p python3 venv
source venv/bin/activate
# For Windows environments
python -m venv venv/
venv/Scripts/activate.bat
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
To run the project either use:
script/server
Or manually through:
python mockerena/app.py
Development¶
Generating documentation¶
You can either use makefile:
cd docs
make html
Or you can use autobuild:
cd docs
sphinx-autobuild . _build/html/
Or you can use the script:
script/docs
Linting project¶
You can run pylint yourself:
pylint mockerena
Or you can use the script:
script/lint
Running tests¶
Testing requires 3 python libraries to be installed prior to running. If you use the test script you can avoid installing these dependencies yourself.
To install dependencies run:
pip install pytest pytest-cov pytest-flask
Once the dependencies are installed you can run pytest yourself:
pytest tests/
Or you can use the script:
script/test
Updating dependencies¶
You can run pip update yourself:
pip install -U -r requirements.txt
Or you can use the script:
script/update
Deployment¶
Deploy to AWS¶
First you’ll need to install the AWS CLI and configure. For more information on these steps, please visit Amazon’s documentation for further details. Once the CLI is installed you’ll need to install the serverless cli:
npm install -g serverless
Afterwards, to deploy simply run:
serverless deploy
Once the deploy is complete, run sls info to get the endpoint:
sls info
Docker deployment¶
docker build -t mockerena .
docker run -it -p 5000:5000 mockerena
# Or using docker compose
docker-compose up -d
Local deployment¶
To run a serverless setup locally, run:
sls wsgi serve
Navigate to localhost:5000 to see your app running locally.
Or you can deploy manually running this command in your init.d or systemctl scripts:
gunicorn3 --config gunicorn_config.py mockerena.app:app
Configuration¶
To configure Mockerena, inside settings.py there are a few settings:
HOST = os.environ.get('MOCKERENA_HOST', 'localhost')
PORT = os.environ.get('MOCKERENA_PORT', 9000)
BASE_PATH = os.environ.get('MOCKERENA_BASE_PATH', '')
DEBUG = os.environ.get('MOCKERENA_DEBUG', False)
SECRET_KEY = os.environ.get('MOCKERENA_SECRET_KEY', None)
ENV = os.environ.get('MOCKERENA_ENV', 'development')
At a minimum at least update MOCKERENA_HOST and MOCKERENA_PORT to whatever the new host and port will be
and MOCKERENA_SECRET_KEY to a random hash.
There are also settings for configuring Mongo with mockerena. Update these as necessary:
# Database settings
MONGO_HOST = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_HOST', 'localhost')
MONGO_PORT = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_PORT', 27017)
MONGO_DBNAME = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_DBNAME', 'mockerena')
MONGO_AUTH_SOURCE = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_AUTH_SOURCE', 'mockerena')
MONGO_USERNAME = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_USERNAME', '')
MONGO_PASSWORD = os.environ.get('MOCKERENA_MONGO_PASSWORD', '')
For more configuration options visit Eve’s documentation
Using Mockerena¶
To generate fake data you can either:
Save schemas and generate data using an id or
You can generate data on-the-fly.
To save a schema, POST to /api/schema:
{
"schema": "mock_example",
"num_rows": 10,
"file_format": "csv",
"file_name": "mock_{}_example",
"include_header": true,
"delimiter": ",",
"quote_character": "'",
"columns": [
{
"name": "foo",
"truncate": false,
"type": "word",
"description": "First column",
"percent_empty": 0.2
},
{
"name": "bar",
"type": "random_element",
"description": "Second column",
"truncate": false,
"args": {
"elements": ["that"]
},
"function": "this + this"
}
]
}
To breakdown what is happening at the schema-level above, here are what each item means:
schema - The name of the schema
num_rows - The default number of records to return
file_format - The default format of the file
file_name - The name of the file that is generated. {} is used to insert a datetime
include_header - Include the header for the CSV
exclude_null - Squash nulls for JSON formats
is_nested - Generate nested JSON
delimiter - CSV column separator
quote_character - Quoting character for CSV or TSV
On a column-level:
name - Column header name
type - Faker data type. See
/api/typesfor a list of all typesdescription - A description of what what the column is for
truncate - Drop column after generation
percent_empty - Likeliness that the column will be empty. 0 to 1, 1 being 100%
args - Arguments passed into type
function - Post-processing function (see below)
format - Date format (use standard python date format strings)
To generate data, GET to /api/schema/{schema_id}/generate. You should receive something like this:
foo,bar
lose,thatthat
now,thatthat
and,thatthat
,thatthat
such,thatthat
government,thatthat
around,thatthat
room,thatthat
behind,thatthat
television,thatthat
You can optionally POST to /api/schema/generate directly to generate data without having to permanently save the schema.
Functions¶
Mockerena mostly uses Faker providers to generate random data.
Click here for the full list of providers from Faker.
With Mockerena, we’ve supplied a few additional providers that are available here.
You can also use the types endpoint /api/types to retrieve a complete list of all provider types.
Templates¶
Mockerena gives users the flexibility to define return types that aren’t listed as options for file_format. Any file format that isn’t immediately recognized, requires a template. So for example:
{
"schema": "mock_example",
"num_rows": 10,
"file_format": "xml",
"file_name": "mock_{}_example",
"template": "<root>{% for r in records %}<record><foo>{{r['foo']}}</foo><bar>{{r['bar']}}</bar></record>{% endfor %}</root>"
"columns": [
{
"name": "foo",
"truncate": false,
"type": "word",
"description": "First column",
"percent_empty": 0.2
},
{
"name": "bar",
"type": "random_element",
"description": "Second column",
"truncate": false,
"args": {
"elements": ["that"]
},
"function": "this + this"
}
]
}
Would return and XML response like:
<root>
<record>
<foo>lose</foo>
<bar>thatthat</bar>
</record>
<record>
<foo>now</foo>
<bar>thatthat</bar>
</record>
<record>
<foo>and</foo>
<bar>thatthat</bar>
</record>
<record>
<foo></foo>
<bar>thatthat</bar>
</record>
....
</root>
And since Mockerena uses Jinja2 as the templating engine, you can leverage their robust set of filters and tests to further control how data populates the template.
Responses¶
Added v1.1.0
Responses allow for custom responses to be randomly returned For example:
{
"schema": "mock_example",
"file_format": "csv",
"file_name": "mock_{}_example",
"columns": [
{
"name": "foo",
"type": "word"
}
],
"responses": [
{
"status_code": 201,
"weight": 2
},
{
"status_code": 502,
"data": "",
"content_type": "text/plain",
"headers": {
"Last-Modified": "Thur, 19 Sep 2019 19:25:10 GMT"
},
"weight": 1
}
]
}
To breakdown what is happening:
status_code - Override response code returned. Default is 200
data - Override data returned. Default is usual dataset
content_type - Override content type. Default is based off file_format, or “text/plain”
headers - Override response headers
weight - Probability response is returned. For example, a response with a weight of 2 is twice as likely to return than a response with a weight of 1
So in the example approximately 2 out of 3 attempts will return the normal response with a status code of 201, but 1 out of 3 attempts will return a response with a status code of 502, empty content and a last modified header with the timestamp “Thur, 19 Sep 2019 19:25:10 GMT”.
Providers¶
base¶
fake.bothify(text="## ??", letters="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
# '70 SY'
fake.hexify(text="^^^^", upper=False)
# '5d05'
fake.language_code()
# 'kk'
fake.lexify(text="????", letters="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
# 'ueZW'
fake.locale()
# 'fi_FI'
fake.numerify(text="###")
# '928'
fake.random_choices(elements=('a', 'b', 'c'), length=None)
# ['a', 'b']
fake.random_digit()
# 2
fake.random_digit_not_null()
# 7
fake.random_digit_not_null_or_empty()
# 1
fake.random_digit_or_empty()
# 0
fake.random_element(elements=('a', 'b', 'c'))
# 'a'
fake.random_elements(elements=('a', 'b', 'c'), length=None, unique=False)
# ['b']
fake.random_int(min=0, max=9999, step=1)
# 3825
fake.random_letter()
# 'A'
fake.random_letters(length=16)
# ['k', 'f', 'y', 'g', 'c', 'J', 'x', 'f', 'H', 'K', 'M', 'O', 'm', 'b', 'w', 'm']
fake.random_lowercase_letter()
# 'n'
fake.random_number(digits=None, fix_len=False)
# 6
fake.random_sample(elements=('a', 'b', 'c'), length=None)
# ['b']
fake.random_uppercase_letter()
# 'Z'
fake.randomize_nb_elements(number=10, le=False, ge=False, min=None, max=None)
# 11
address¶
fake.address()
# '965 Walker Row\nMichelemouth, FL 07740'
fake.building_number()
# '84727'
fake.city()
# 'Alexandertown'
fake.city_prefix()
# 'Lake'
fake.city_suffix()
# 'view'
fake.country()
# 'Saint Kitts and Nevis'
fake.country_code(representation="alpha-2")
# 'AU'
fake.military_apo()
# 'PSC 4280, Box 6638'
fake.military_dpo()
# 'Unit 0439 Box 9077'
fake.military_ship()
# 'USS'
fake.military_state()
# 'AE'
fake.postalcode()
# '18280'
fake.postalcode_in_state(state_abbr=None)
# '83233'
fake.postalcode_plus4()
# '10416-7532'
fake.postcode()
# '87410'
fake.postcode_in_state(state_abbr=None)
# '49524'
fake.secondary_address()
# 'Suite 580'
fake.state()
# 'New York'
fake.state_abbr(include_territories=True)
# 'FL'
fake.street_address()
# '1539 Michael Street'
fake.street_name()
# 'Dominguez Ports'
fake.street_suffix()
# 'Glen'
fake.zipcode()
# '11597'
fake.zipcode_in_state(state_abbr=None)
# '68022'
fake.zipcode_plus4()
# '12001-1983'
automotive¶
fake.license_plate()
# 'PBT 123'
bank¶
fake.bank_country()
# 'GB'
fake.bban()
# 'SCWM84334472954709'
fake.iban()
# 'GB11NJRO54900269409826'
barcode¶
fake.ean(length=13)
# '4003832285771'
fake.ean13(leading_zero=None)
# '9620020275212'
fake.ean8()
# '17726313'
fake.upc_a(upc_ae_mode=False, base=None, number_system_digit=None)
# '915865094906'
fake.upc_e(base=None, number_system_digit=None, safe_mode=True)
# '12356247'
color¶
fake.color(hue=None, luminosity=None, color_format="hex")
# '#c888f7'
fake.color_name()
# 'DarkGoldenRod'
fake.hex_color()
# '#95fcdf'
fake.rgb_color()
# '72,32,89'
fake.rgb_css_color()
# 'rgb(102,242,176)'
fake.safe_color_name()
# 'maroon'
fake.safe_hex_color()
# '#ccbb00'
company¶
fake.bs()
# 'implement revolutionary supply-chains'
fake.catch_phrase()
# 'Business-focused logistical attitude'
fake.company()
# 'Clay Group'
fake.company_suffix()
# 'LLC'
credit_card¶
fake.credit_card_expire(start="now", end="+10y", date_format="%m/%y")
# '09/25'
fake.credit_card_full(card_type=None)
# 'Discover\nDavid Taylor\n6011910416230682 07/24\nCVC: 814\n'
fake.credit_card_number(card_type=None)
# '4991269195116524'
fake.credit_card_provider(card_type=None)
# 'JCB 16 digit'
fake.credit_card_security_code(card_type=None)
# '4299'
currency¶
fake.cryptocurrency()
# ('ZCL', 'Zclassic')
fake.cryptocurrency_code()
# 'ZCL'
fake.cryptocurrency_name()
# 'BlackCoin'
fake.currency()
# ('BMD', 'Bermudian dollar')
fake.currency_code()
# 'BMD'
fake.currency_name()
# 'Haitian gourde'
date_time¶
fake.am_pm()
# 'AM'
fake.century()
# 'II'
fake.date(pattern="%Y-%m-%d", end_datetime=None)
# '1992-05-08'
fake.date_between(start_date="-30y", end_date="today")
# datetime.date(1996, 3, 11)
fake.date_between_dates(date_start=None, date_end=None)
# datetime.date(2019, 12, 17)
fake.date_object(end_datetime=None)
# datetime.date(1970, 4, 28)
fake.date_of_birth(tzinfo=None, minimum_age=0, maximum_age=115)
# datetime.date(1974, 8, 27)
fake.date_this_century(before_today=True, after_today=False)
# datetime.date(2014, 3, 15)
fake.date_this_decade(before_today=True, after_today=False)
# datetime.date(2017, 7, 10)
fake.date_this_month(before_today=True, after_today=False)
# datetime.date(2019, 12, 5)
fake.date_this_year(before_today=True, after_today=False)
# datetime.date(2019, 3, 14)
fake.date_time(tzinfo=None, end_datetime=None)
# datetime.datetime(2009, 5, 31, 19, 30)
fake.date_time_ad(tzinfo=None, end_datetime=None, start_datetime=None)
# datetime.datetime(717, 8, 11, 11, 16, 48)
fake.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None)
# datetime.datetime(2005, 6, 14, 13, 37, 29)
fake.date_time_between_dates(datetime_start=None, datetime_end=None, tzinfo=None)
# datetime.datetime(2019, 12, 17, 15, 40, 47)
fake.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)
# datetime.datetime(2001, 1, 5, 21, 12, 31)
fake.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)
# datetime.datetime(2013, 11, 26, 18, 38, 11)
fake.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)
# datetime.datetime(2019, 12, 2, 23, 26, 7)
fake.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None)
# datetime.datetime(2019, 10, 9, 20, 38, 9)
fake.day_of_month()
# '30'
fake.day_of_week()
# 'Thursday'
fake.future_date(end_date="+30d", tzinfo=None)
# datetime.date(2020, 1, 12)
fake.future_datetime(end_date="+30d", tzinfo=None)
# datetime.datetime(2020, 1, 3, 3, 48, 8)
fake.iso8601(tzinfo=None, end_datetime=None)
# '1985-06-24T10:08:04'
fake.month()
# '09'
fake.month_name()
# 'March'
fake.past_date(start_date="-30d", tzinfo=None)
# datetime.date(2019, 11, 29)
fake.past_datetime(start_date="-30d", tzinfo=None)
# datetime.datetime(2019, 12, 7, 0, 2, 27)
fake.time(pattern="%H:%M:%S", end_datetime=None)
# '06:57:15'
fake.time_delta(end_datetime=None)
# datetime.timedelta(0)
fake.time_object(end_datetime=None)
# datetime.time(14, 29, 53)
fake.time_series(start_date="-30d", end_date="now", precision=None, distrib=None, tzinfo=None)
# <generator object Provider.time_series at 0x7f3d78a484f8>
fake.timezone()
# 'Asia/Jerusalem'
fake.unix_time(end_datetime=None, start_datetime=None)
# 1437575659
fake.year()
# '1971'
file¶
fake.file_extension(category=None)
# 'json'
fake.file_name(category=None, extension=None)
# 'amount.js'
fake.file_path(depth=1, category=None, extension=None)
# '/we/war.webm'
fake.mime_type(category=None)
# 'image/pjpeg'
fake.unix_device(prefix=None)
# '/dev/vdm'
fake.unix_partition(prefix=None)
# '/dev/sdi9'
geo¶
fake.coordinate(center=None, radius=0.001)
# Decimal('-103.020900')
fake.latitude()
# Decimal('46.895312')
fake.latlng()
# (Decimal('62.242791'), Decimal('-131.954833'))
fake.local_latlng(country_code="US", coords_only=False)
# ('38.96372', '-76.99081', 'Chillum', 'US', 'America/New_York')
fake.location_on_land(coords_only=False)
# ('30.76468', '74.12286', 'Kanganpur', 'PK', 'Asia/Karachi')
fake.longitude()
# Decimal('87.180878')
internet¶
fake.ascii_company_email(*args, **kwargs)
# 'michael17@lynn.net'
fake.ascii_email(*args, **kwargs)
# 'harrylloyd@hotmail.com'
fake.ascii_free_email(*args, **kwargs)
# 'landryjennifer@hotmail.com'
fake.ascii_safe_email(*args, **kwargs)
# 'sweeneydorothy@example.com'
fake.company_email(*args, **kwargs)
# 'whitney09@lowe.com'
fake.domain_name(*args, **kwargs)
# 'smith.com'
fake.domain_word(*args, **kwargs)
# 'wilson'
fake.email(*args, **kwargs)
# 'bradyadam@hotmail.com'
fake.free_email(*args, **kwargs)
# 'ecolon@gmail.com'
fake.free_email_domain(*args, **kwargs)
# 'gmail.com'
fake.hostname(*args, **kwargs)
# 'email-49.peterson.com'
fake.image_url(width=None, height=None)
# 'https://placekitten.com/748/98'
fake.ipv4(network=False, address_class=None, private=None)
# '150.231.191.162'
fake.ipv4_network_class()
# 'b'
fake.ipv4_private(network=False, address_class=None)
# '192.168.232.118'
fake.ipv4_public(network=False, address_class=None)
# '11.123.139.156'
fake.ipv6(network=False)
# '4a9f:dc70:9aba:53a:a0b1:d050:6d07:9b80'
fake.mac_address()
# '65:ec:40:78:62:92'
fake.safe_email(*args, **kwargs)
# 'owenswilliam@example.net'
fake.slug(*args, **kwargs)
# 'off-study-western'
fake.tld()
# 'org'
fake.uri()
# 'https://chambers-mcgee.com/search.htm'
fake.uri_extension()
# '.htm'
fake.uri_page()
# 'home'
fake.uri_path(deep=None)
# 'list/main/search'
fake.url(schemes=None)
# 'https://foster.info/'
fake.user_name(*args, **kwargs)
# 'michael98'
isbn¶
fake.isbn10(separator="-")
# '1-9759-1075-3'
fake.isbn13(separator="-")
# '978-0-915231-14-0'
job¶
fake.job()
# 'Contracting civil engineer'
lorem¶
fake.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True, ext_word_list=None)
# ('Social scientist rock owner. Write visit him adult various. Throw fish guess '
# 'civil gun middle interview.')
fake.paragraphs(nb=3, ext_word_list=None)
# [ 'Be involve push water. Pass my type report. Sure scientist economy '
# 'religious water.',
# 'Seat value decision professional month Mr hit war. Too PM resource '
# 'protect media or product address. Even central consumer. Choice speech '
# 'stop idea.',
# 'Past sit remember car. Especially sign chair about trouble.']
fake.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True, ext_word_list=None)
# 'Although building mention might.'
fake.sentences(nb=3, ext_word_list=None)
# [ 'Father radio business social religious.',
# 'Fly life various little.',
# 'Modern nothing what well prove cold page.']
fake.text(max_nb_chars=200, ext_word_list=None)
# ('Into strategy young economy though big.\n'
# 'Democratic crime compare. Maintain see inside. Remember general practice '
# 'international risk.')
fake.texts(nb_texts=3, max_nb_chars=200, ext_word_list=None)
# [ 'Bit child generation task local such. Election oil sea central buy level '
# 'everything. Eat specific central president brother this.',
# 'Deep police national exist rise. During off doctor cost begin actually. '
# 'Property read tend.\n'
# 'Power land part with none maintain wrong. Sound section tax dark teacher.',
# 'Street game such. Way or Mrs win tree arrive.\n'
# 'Central consider real oil they career. Story model stand I respond '
# 'throughout program. Collection three amount you.']
fake.word(ext_word_list=None)
# 'forget'
fake.words(nb=3, ext_word_list=None, unique=False)
# ['in', 'part', 'forward']
misc¶
fake.binary(length=1048576)
# (b'<[\xca\xb6\x1d\xca\xa7$%j\xfb\xa1\x08\xa7\xe8\xfb\x15\xac\xa4\xde'
# b't\x17\xc6\x805\xbdrF\x06E\xa2Ns\x1c\xd9bMU{R\xb1\x8d\xceu\xcb\x97a\xa8'
# b'\xac\xe6y\xe1\xec\x12\xd3dI\x92\xe3;g\x8f\xc1\xd8\x15\x98\xc5\x7f'
# b'\xc5a\x84\xa0\x1dD\xa0\xde\xd3\x7fF[\x7f\x06\xdc$F\x8c\xb7y\x8f\xb7:\xb5'
# b'3\xa7\xd7\xef\xb6\x10=9\xb8\x13F\x1e_\xdf\xd6 \xafd<\xa0)\x1cXb'
# b'\n\x94\xfc\xb2\xe3\xa3\xf0~\xf8e\x82\x1f\xd5~\xb2\x1f\xba\xda\xf5\xf9'
# b'U\xd3\xa5\x06\xe5\xbdm\xa2\xcaA\x19f\xf5\xec|\x8eN,\xdc*\x13|\xa6\xfb'
# b'T\x0e\xf8\xf8\x9b\xd9\xc1\x94_*+\xad6\x93\xc9\x8d\x91#\xc7N\x85\xaf\x96\x8a'
# b'\xae\xa4xP\xc9\xa0\x9fDI&\xa7\xaa/\xa0\xeb\xecj\x02-\x8a\rN\xa7t\x938\x14R'
# b'\x85\xdc\xf3\xec\xea\xd3\xd8\x1d\x99\xe4Jf\\\x9e\xb2\xfdS\xd7?P\xe0\x0e;\xe3'
# b"_\x90''\xbd\x8c\xd3#\xd4\xd586\x83#\x01\x9a8v3\xb8\x7fb\xa3\xf5"
# b'\xb5\xcd\xf8\x8e\x7f\x8b\x1e\xea\xa8\xc9j\xce\xec\x83L\xde\xdf\x01\x0e\x9b'
# b'\xcb\xcf\xcc/\xbd\x99g\xc5C\x14\xd3\x8a\x01\xdf\xc6t\xd0\xe8\xf5pWU\xe6\x8f'
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# b'\xd3\xf9F-^i\xb2\x1d\x9f\x91Ipl\x12\x0c\xbfM\x90V\x1ew^\xb7\xd0\xea%\xfe\xe6'
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# ('"Robert Flores","90985 Brandy Harbors Suite 473\n'
# 'Glennfurt, MD 32820"\r\n'
# '"Michelle Cook","451 Jackson Plain Apt. 667\n'
# 'Lake Shellybury, WI 99379"\r\n'
# '"Steven Austin","Unit 4061 Box 2565\n'
# 'DPO AA 70115"\r\n'
# '"Joshua Campos","79660 Steven Centers Suite 057\n'
# 'Thompsonport, IN 46331"\r\n'
# '"Jasmine Rivera","1048 Robinson Trail Suite 466\n'
# 'Bethfurt, MA 18903"\r\n'
# '"Victoria Williams","Unit 3065 Box 3409\n'
# 'DPO AA 18553"\r\n'
# '"James Weber","99405 Michelle Road\n'
# 'Christopherfurt, CA 72695"\r\n'
# '"Caitlin Meyer","6788 Martin Falls\n'
# 'Andreashire, ME 18973"\r\n'
# '"Stacey Mccall","408 Anderson Bypass\n'
# 'Marymouth, WV 30000"\r\n'
# '"Jeffrey Garcia","7272 Fleming Union Apt. 724\n'
# 'Jeremyhaven, CT 83619"\r\n')
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# ('"James Kelley","USCGC Flores\n'
# 'FPO AP 08562"\r\n'
# '"Angela Cook","1250 Amanda Lodge Suite 976\n'
# 'East Brandonfurt, ND 08108"\r\n'
# '"Brian Mcgee","1368 Roger Fall\n'
# 'Christopherberg, MA 15108"\r\n'
# '"Clarence Schneider","616 Andrew Orchard\n'
# 'Huertamouth, NC 05178"\r\n'
# '"Crystal Macias","78135 Forbes Walk Apt. 430\n'
# 'North Allison, NM 05724"\r\n'
# '"Mary Barry","58307 Terry Courts Suite 467\n'
# 'Danaville, IL 57530"\r\n'
# '"Caroline Fleming","1822 Natasha Square Suite 719\n'
# 'Kristentown, ND 31125"\r\n'
# '"John Garcia","179 Rojas Knoll Suite 157\n'
# 'Port Benjamin, SD 77938"\r\n'
# '"Rachel Crane","599 Elizabeth Creek\n'
# 'Tinahaven, NM 63923"\r\n'
# '"Melanie Bryant","4092 Sheri Brooks\n'
# 'New Matthew, MT 88070"\r\n')
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# ('"Harold West"|"024 Cathy Flats Apt. 468\n'
# 'Toddland, OR 03155"\r\n'
# '"Susan Haney"|"889 Tina Ville Apt. 304\n'
# 'Ebonyborough, NV 65304"\r\n'
# '"Dr. Melissa Lewis DDS"|"921 Stephens Burg\n'
# 'North Brandonside, FL 95364"\r\n'
# '"Meredith Lee"|"1163 Diaz Spur\n'
# 'North Sheila, NJ 46975"\r\n'
# '"Carol Miller"|"6754 James Keys\n'
# 'West Brian, FL 74293"\r\n'
# '"Mrs. Valerie Cohen"|"USCGC Wiley\n'
# 'FPO AE 77391"\r\n'
# '"Joe Gibson"|"2336 Shannon Corners Suite 513\n'
# 'West Deborahfort, DC 05254"\r\n'
# '"James Hicks"|"242 Mcintosh Expressway\n'
# 'Davisland, HI 73887"\r\n'
# '"Joshua Watson"|"6428 Willis Forest Apt. 314\n'
# 'Port Mario, HI 76028"\r\n'
# '"Victor Wagner"|"USNS Dunn\n'
# 'FPO AP 04670"\r\n')
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# '646dc2d66134502153ca17eb6e880dc0c2d28193'
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# 'Port Jenna, NV 75502"\r\n'
# '"Pamela Mullen"\t"08508 Matthew Shoal\n'
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# '"Angela Rocha"\t"99943 Crane Ports Apt. 916\n'
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# '"Courtney White"\t"4316 Hamilton Centers\n'
# 'North Angelaside, VA 35989"\r\n'
# '"Lori Smith"\t"838 Wendy Street\n'
# 'New Mckenzietown, WV 72501"\r\n')
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# b'n\xdb\xa9[\x07[\xf7NqE\xb5\x98\xf9\xf2S\xdf\xcb\xedW\xab\x94\x9aL\xf0\xf3czv'
# b'."\x80\xf3C\xdc>)\xe2\xb1-%\xdao35\xfd\xe1Q\xa9m\xd1U\xd2\xef\x8d\xe2H'
# b'\x03\x05\xac\xee\xfbA\x903\xe7\xef*T!\x98\xe3\xac\xf3\x1d\xbb\xcc3\x99U\x97'
# b'\xdb\xca\x9a\xaboR,ln\x15\xe6#\xd9\xc5\x98;\x17\xf6!!D|X\xfc\xb0\xfd\xf2~'
# b'\x9d\xfb\xc4#JC\x1d\xea\x93E3\xf2\xb4)\x86U\xb3\xef_\x83\xbc\xd6\x1eP'
# b"K\x01\x02\x14\x03\x14\x00\x00\x00\x00\x00\x17}\x91Ow\x05'\x8b\x00"
# b'\x04\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
# b'\x00\x00\x00\x80\x01\x00\x00\x00\x00XUZjvleGBUGDhmAAcdcX1PK\x05\x06\x00\x00'
# b'\x00\x00\x01\x00\x01\x00C\x00\x00\x003\x04\x00\x00\x00\x00')
mockerena¶
fake.empty()
# ''
fake.price(minimum=0, maximum=20)
# 16.78
fake.regex(expression='[a-zA-Z0-9]{12}')
# 'd79eSfd98Sz2'
fake.weighted_choice(elements=['a', 'b', 'c'], weights=[10, 2, 1])
# 'a'
person¶
fake.first_name()
# 'Monica'
fake.first_name_female()
# 'Catherine'
fake.first_name_male()
# 'Howard'
fake.last_name()
# 'Monroe'
fake.last_name_female()
# 'Davis'
fake.last_name_male()
# 'Peterson'
fake.name()
# 'Kimberly Hayes'
fake.name_female()
# 'Kimberly Simpson'
fake.name_male()
# 'Guy Robinson'
fake.prefix()
# 'Mrs.'
fake.prefix_female()
# 'Mrs.'
fake.prefix_male()
# 'Mr.'
fake.suffix()
# 'DDS'
fake.suffix_female()
# 'DDS'
fake.suffix_male()
# 'DVM'
phone_number¶
fake.msisdn()
# '1871519920248'
fake.phone_number()
# '425.060.2679x171'
profile¶
fake.profile(fields=None, sex=None)
# { 'address': '450 Bell Plain Suite 835\nMitchellshire, CT 90095',
# 'birthdate': datetime.date(1974, 12, 4),
# 'blood_group': 'B-',
# 'company': 'Jacobson-Elliott',
# 'current_location': (Decimal('11.6389045'), Decimal('-5.498963')),
# 'job': 'Furniture conservator/restorer',
# 'mail': 'vanessa06@yahoo.com',
# 'name': 'Lindsey Moore',
# 'residence': '28190 Mark Road\nEast Jonbury, AK 59940',
# 'sex': 'F',
# 'ssn': '575-51-4586',
# 'username': 'kknight',
# 'website': ['https://www.sutton.com/', 'http://gonzalez.org/']}
fake.simple_profile(sex=None)
# { 'address': '492 Felicia Coves Suite 951\nNew Keithtown, WY 72377',
# 'birthdate': datetime.date(1952, 1, 18),
# 'mail': 'mcleangregory@yahoo.com',
# 'name': 'Rachel Lawrence',
# 'sex': 'F',
# 'username': 'robertking'}
python¶
fake.pybool()
# False
fake.pydecimal(left_digits=None, right_digits=None, positive=False, min_value=None, max_value=None)
# Decimal('39.382069')
fake.pydict(nb_elements=10, variable_nb_elements=True, *value_types)
# { 'any': 'bIEWImVSeilExvfVzAQt',
# 'anything': 'sarah38@coleman.info',
# 'could': 'reeseshirley@peterson-baker.com',
# 'country': -88977.0,
# 'decade': 'drew86@kelley.com',
# 'do': 'http://hendrix-smith.com/tag/register.html',
# 'face': 3725,
# 'full': 'eUgYmsfBwJpsFyWEfeLA',
# 'own': 'http://www.turner.com/about/',
# 'reach': 'https://schneider.info/tags/about.html',
# 'soon': 'http://deleon.com/terms.asp',
# 'wall': 'TaiIVervjjrQwFaajGOs',
# 'worry': 'https://www.wu.biz/main/author.html'}
fake.pyfloat(left_digits=None, right_digits=None, positive=False, min_value=None, max_value=None)
# -67743.0
fake.pyint(min_value=0, max_value=9999, step=1)
# 3053
fake.pyiterable(nb_elements=10, variable_nb_elements=True, *value_types)
# ( 'GldbKzKOMarKaMFqQDmb',
# 'http://www.ford-williams.com/main/',
# 'vYQaVmyaQrcvJzhJgihZ',
# 'KJyejdinuwiDDUqoCnoJ',
# datetime.datetime(2008, 4, 15, 16, 47, 16),
# datetime.datetime(1981, 10, 2, 1, 51, 11),
# 'YzXjwbpKihNWeRCyTVzu',
# Decimal('8014.687'),
# 'vgwjrqxVgMgrXThstPQG',
# Decimal('-598068520.484'))
fake.pylist(nb_elements=10, variable_nb_elements=True, *value_types)
# [ datetime.datetime(2014, 1, 21, 4, 21, 52),
# 8014,
# 681,
# 'WsSaNstwIaDHcVKmwGmR',
# datetime.datetime(1976, 11, 8, 10, 0, 35),
# 'derrick66@yahoo.com',
# 'https://smith.com/search/',
# -760473.42934]
fake.pyset(nb_elements=10, variable_nb_elements=True, *value_types)
# {1859, datetime.datetime(2011, 3, 21, 17, 20, 40), datetime.datetime(1971, 11, 27, 14, 27, 40), 'katherinecarter@hotmail.com', 'PkylXftPgKdqkcDzqObK', datetime.datetime(2010, 10, 23, 3, 35, 52), 'https://wright.com/', 4047, 7094, 'npviFeKJukhLXSFpIdxL', -7811233.3}
fake.pystr(min_chars=None, max_chars=20)
# 'WpbgERLJeDwPLNqdAQoU'
fake.pystr_format(string_format="?#-###{{random_int}}{{random_letter}}", letters="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
# 'n2-0755234c'
fake.pystruct(count=10, *value_types)
# ( [ Decimal('-13540452324169.0'),
# 'HRTLLqhfMsyBUuTwPNQt',
# 811.702,
# 'xqQhyFatECkNSIjbVpxP',
# -567370968463.22,
# 'rUwhBmMMSRrNibOLnarU',
# 'http://jackson.com/',
# 1408,
# 'rzShTqnQEfTZFwUgQFmU',
# 'BGZodRmEsmeCIYnmXLGc'],
# { 'hear': Decimal('12369.435855'),
# 'inside': 'IEtHqVPrvNUWScErsLTY',
# 'lawyer': 'http://www.brown.com/faq.html',
# 'necessary': 8257,
# 'operation': 'sBwzglaZfNFnLhBjbYqu',
# 'or': datetime.datetime(1979, 3, 27, 3, 32, 30),
# 'our': 6768,
# 'professional': 'ZlsAberdyIlJHZoCrSag',
# 'record': 8488,
# 'research': 3544},
# { 'cold': { 8: 'DnMwftNGSOdKmUtKQQxU',
# 9: [ 'vbMZtMmBkjeuzBudfpSm',
# 'RCpBHQdiphIcNNlxSxxw',
# 'ebryant@rivera-mccann.com'],
# 10: { 8: datetime.datetime(1996, 12, 18, 11, 42, 15),
# 9: 'SUYNmeCAOEjoqYBjvSat',
# 10: ['vIziFlxhKaTBYLSVnFxo', Decimal('-9105.65')]}},
# 'hour': { 7: Decimal('841271008.3'),
# 8: [ Decimal('311033719146.0'),
# datetime.datetime(2007, 7, 8, 8, 34, 45),
# 223258276.5],
# 9: { 7: 'OhyKgLnDCRXwjYnzzmoo',
# 8: 'jVsAZXLSxqaYqXkNQIvb',
# 9: ['CicHUNSAEiErymSfNkeb', 968]}},
# 'mean': { 5: 5393,
# 6: [ 'https://www.garrett.com/',
# 5269,
# datetime.datetime(2006, 1, 26, 9, 16, 23)],
# 7: { 5: Decimal('2634721280916.84'),
# 6: Decimal('846707683.27825'),
# 7: [ 'https://www.zimmerman.com/',
# 'IHvYFjdDHEGOUiEHqJAP']}},
# 'never': { 4: -834261.80146,
# 5: [ 'starkbrian@alvarez-dougherty.com',
# 3449,
# 'DOgmMaICIEoJYPgLxQDS'],
# 6: { 4: 'bUotzJfglHzxGyMblnkX',
# 5: 'sUAKifKmBpJXfWinlYEO',
# 6: [5648, 'grixWfpmMxCkrstxiUGp']}},
# 'policy': { 9: 'dOxQtYxnorjnNAylcybt',
# 10: [ 'https://www.smith.net/category/tag/posts/homepage/',
# 'UcrHiubkbwxUwuMLekpY',
# 'keithanderson@hotmail.com'],
# 11: { 9: 7038,
# 10: 'DweqThgILmtONoNwYhns',
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# Decimal('8.949')]}},
# 'rest': { 2: 'RDUEeMKSqvllYmLAdlMY',
# 3: [ 920067058.845,
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# 'https://mccarthy.com/main/list/posts/home/'],
# 4: { 2: 'MlfORxISpVlfsvuFvvto',
# 3: 'martinjohnny@lynch.org',
# 4: [ 'https://clark.com/categories/app/faq.html',
# 5619]}},
# 'significant': { 0: datetime.datetime(2018, 8, 11, 14, 1, 22),
# 1: [ 'http://www.martinez.net/',
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# 'YjVqprZmsQzZDpHuIcAY'],
# 2: { 0: -7952.5686,
# 1: 'tznlmdnqjBnsZKkBKbvB',
# 2: [ 1473,
# 'http://www.barton.com/search/list/login.php']}},
# 'strategy': { 6: 'myoder@hotmail.com',
# 7: [ 'hernandeztiffany@hotmail.com',
# 'wQMlQOkBuzsVXjgEpIZp',
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# 'wife': { 3: 8954,
# 4: [ 'EeCtgLpDddwUicuLvgui',
# 'shannonbriggs@colon.com',
# Decimal('-6937.5183')],
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# 4: 'WzjiAVybyrqzWoAqBipj',
# 5: [6294, 'OqslaYxCpZZnmpcaUzwH']}}})
fake.pytuple(nb_elements=10, variable_nb_elements=True, *value_types)
# ( 8381764.17824994,
# 'linda94@ortiz.biz',
# datetime.datetime(1978, 6, 3, 1, 56, 27),
# 'oRHkIVsefCJQpucnsYQM',
# 8259477.0,
# 'jeasMeHZAqGldPMxpeof',
# 'zCbgTRLOmQsqTyFioKpw',
# 'https://www.aguilar.com/register.htm')
ssn¶
fake.ein()
# '94-4286711'
fake.invalid_ssn()
# '678-00-1438'
fake.itin()
# '980-79-7149'
fake.ssn(taxpayer_identification_number_type="SSN")
# '444-95-7134'
user_agent¶
fake.android_platform_token()
# 'Android 2.2.3'
fake.chrome(version_from=13, version_to=63, build_from=800, build_to=899)
# ('Mozilla/5.0 (Windows NT 5.01) AppleWebKit/531.0 (KHTML, like Gecko) '
# 'Chrome/54.0.886.0 Safari/531.0')
fake.firefox()
# ('Mozilla/5.0 (Windows 98; dv-MV; rv:1.9.2.20) Gecko/2013-09-09 14:02:27 '
# 'Firefox/15.0')
fake.internet_explorer()
# 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.2; Trident/4.0)'
fake.ios_platform_token()
# 'iPad; CPU iPad OS 9_3_6 like Mac OS X'
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# 'X11; Linux i686'
fake.linux_processor()
# 'x86_64'
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# 'Macintosh; U; PPC Mac OS X 10_5_7'
fake.mac_processor()
# 'U; Intel'
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# 'Opera/8.40.(Windows NT 5.01; ig-NG) Presto/2.9.176 Version/12.00'
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# ('Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_10_1 rv:4.0; id-ID) '
# 'AppleWebKit/531.20.4 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Safari/531.20.4')
fake.user_agent()
# ('Mozilla/5.0 (Windows NT 4.0) AppleWebKit/531.0 (KHTML, like Gecko) '
# 'Chrome/44.0.881.0 Safari/531.0')
fake.windows_platform_token()
# 'Windows NT 5.1'
API Routes¶
Retrieve all schemas¶
GET
/api/schemaRetrieves one or more schema
Query params (optional):
Parameter
Description
projection
Conditional query where the user dictates which fields should be returned by the API
Store a schema¶
POST
/api/schemaStores one or more schema
Retrieve a schema¶
GET
/api/schema/{schema_id}Retrieves a schema document
Parameter
Description
schema_id
Either the name or the id of the schema
Replace a schema¶
PUT
/api/schema/{schema_id}Replaces a schema document
Parameter
Description
schema_id
Either the name or the id of the schema
Update a schema¶
PATCH
/api/schema/{schema_id}Updates a schema document
Parameter
Description
schema_id
Either the name or the id of the schema
Delete a schema¶
DELETE
/api/schema/{schema_id}Deletes a schema document
Parameter
Description
schema_id
Either the name or the id of the schema
Generate data¶
GET
/api/schema/generateGenerates sample data for a provided schema
Query params (optional):
Parameter
Description
seed
The seed to use for the data generator
numrows
The number or rows of data to generate
file_format
Format of output
include_header
Include header with CSV, TSV or template
exclude_null
Squash nulls for JSON output
Generate data¶
GET
/api/schema/{schema_id}/generateGenerates sample data from a schema
Parameter
Description
schema_id
Either the name or the id of the schema
Query params (optional):
Parameter
Description
seed
The seed to use for the data generator
numrows
The number or rows of data to generate
file_format
Format of output
include_header
Include header with CSV, TSV or template
exclude_null
Squash nulls for JSON output
Get provider types¶
DELETE
/api/typesReturns all available provider types