Faker Gem : fausse génération de données dans Ruby

Les gemmes sont des bibliothèques dans Rails qui vous permettent généralement d'écrire le code de l'application plus rapidement et ainsi de créer un excellent produit en beaucoup moins de temps. Habituellement, chaque fois que nous commençons à développer une application, il arrive un moment où nous avons besoin de données que nous pouvons utiliser pour voir comment l'application se comportera lors de tests de charge ou à quoi elle ressemblerait lorsque nous la déployons en production. Le processus manuel de création des données peut être intimidant. Faker Gem sert à éliminer cette douleur en générant les fausses données juste au besoin et en nous épargnant tout le temps et les efforts autrement gaspillés dans le processus manuel de génération de données.

Il peut générer presque tous les types de données adaptées à notre application. Par exemple, il peut générer de fausses données pour des champs tels que le nom, l'e-mail, les mots de passe, les numéros de téléphone, les paragraphes, etc. C'est donc un excellent moyen de remplir le modèle (qui est une couche de base de données dans Rails)

Jetons un coup d'œil à ce joyau en créant un exemple de projet.
Gemme fausse

Ouvrez le Gemfile à partir du répertoire de l'application et ajoutez 'faux de pierres précieuses' comme indiqué ci-dessous.

Nom du fichier : Gemfile

bijou faux 2

Exécutez la commande 'installation groupée' comme toujours.
faker bundle install

Juste pour confirmer et voir si les gemmes ont été installées avec succès.
bijou de faux 3

So, the installation was successful! Now, let’s create a model for which we will do the data
population using faker gem. We will call our sample model as PersonDetail & it will have the following fields:

  1. Prénom
  2. Nom de famille
  3. Age
  4. Email
  5. Phone Number
  6. Company Info

bijou faux 4

Comme nous avons utilisé l'échafaudage pour une démonstration plus rapide, la table portant le nom ''personne_détails'' avec les champs mentionnés seront créés après la migration de la base de données.

bijou faux 5

À ce stade, nous devrions créer le tableau avec les champs mentionnés. Nous pouvons vérifier la structure réelle de ce tableau dans fichier schéma.rb

Nom du fichier : db/schema.rb

bijou faux 6

Maintenant, il y a un fichier appelé graines.rb présent dans les répertoires d'applications 'db' folder. There are
Some examples already available (the commented part) in this file that demonstrates how to make use of this file.
We can also go ahead on the same lines and try to create data for defined fields in "personne_détails" table by using Faker gem.

THE ACTUAL USAGE OF FAKER STARTS FROM HERE!

We have some common fields such as FIRST_NAME, LAST_NAME, EMAIL, PHONE_NUMBER, etc. in our table. For these fields, the usage is, as shown below:

Faker::Name.first_name                         →    first_name
Faker::Name.last_name                         →    last_name
Faker::Number.number(2)                      →    age
Faker::Internet.email                              →    email
Faker::PhoneNumber.phone_number    →    phone_number
Faker::Company.name                           →    company_info

All these values will be generated in random ways to achieve considerable uniqueness in the data generated.
Combining all of these fields, we can make it to create as many number of rows as we want in personne_détails tableau.

Nom du fichier : db/seeds.rb

bijou faux 7

Et voici la dernière étape de la génération des données :

bijou faux 8

Nous pouvons démarrer le serveur comme "serveur Rails" et entrez l'itinéraire comme

gemme 1

Et voilà ! Nous pouvons voir que 5 lignes distinctes sont créées et affichées sur la page de liste d'index :

gemme 2

Désormais, alors que Faker génère les informations de manière aléatoire, les données générées par défaut peuvent ou non être complètement uniques à tout moment. Pour garantir que les données générées soient à tout moment uniques, nous pouvons utiliser 'unique' juste avant l'appel sur le terrain proprement dit :

gemme 3

Il existe de nombreux champs de ce type pour lesquels nous pouvons avoir de fausses données. Vous pouvez en trouver une liste exhaustive ici :

https://github.com/stympy/faker

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