测试 Java优雅的生成测试数据

前言

在日常的测试中，我们经常需要提前准备一大堆测试数据，用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。但是对于一个比较复杂的类，或者参数的格式有特殊要求的时候，Random 就不适用了，这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。

相关框架

我在实际调研中，找到了 2 个在个人看来还不错的生成框架，他们分别是：

1. jmockdata[1]

2. java-faker[2]

下面我将一个一个地介绍这些框架的优缺点以及适用场景。话不多说，直接开始撸代码。

JmockData

首先出场的是 JmockData 框架，它是官方定义如下：

一款实现模拟JAVA类型或对象的实例化并随机初始化对象的数据的工具框架。

依赖

1.  
     <dependency>
2.  
        <groupId>com.github.jsonzou</groupId>
3.  
        <artifactId>jmockdata</artifactId>
4.  
        <version>4.2.0</version>
5.  
      </dependency>

基础类型数据生成

1.  
       @Test
2.  
       public void testBaseType(){
3.  
           // 基础数据类型
4.  
           System.out.println(JMockData.mock(byte.class));
5.  
           System.out.println(JMockData.mock(int.class));
6.  
           System.out.println(JMockData.mock(long.class));
7.  
           System.out.println(JMockData.mock(double.class));
8.  
           System.out.println(JMockData.mock(float.class));
9.  
           System.out.println(JMockData.mock(String.class));
10.  
            System.out.println(JMockData.mock(BigDecimal.class));
11.  
     
12.  
            // 基础数据类型的数组
13.  
            System.out.println(JMockData.mock(byte[].class));
14.  
            System.out.println(JMockData.mock(int[].class));
15.  
            System.out.println(JMockData.mock(long[].class));
16.  
            System.out.println(JMockData.mock(double[].class));
17.  
            System.out.println(JMockData.mock(float[].class));
18.  
            System.out.println(JMockData.mock(String[].class));
19.  
            System.out.println(JMockData.mock(BigDecimal[].class));
20.  
        }

运行结果

1.  
   0
2.  
   2610
3.  
   3401
4.  
   8582.18
5.  
   7194.44
6.  
   5Xu7
7.  
   9051.92
8.  
   [B@7fbe847c
9.  
   [I@41975e01
10.  
    [J@c2e1f26
11.  
    [D@dcf3e99
12.  
    [F@6d9c638
13.  
    [Ljava.lang.String;@7dc5e7b4
14.  
    [Ljava.math.BigDecimal;@1ee0005

JavaBean 类型数据生成

1.  
       /**
2.  
        * java bean 测试
3.  
        */
4.  
       @Test
5.  
       public void testJavaBean(){
6.  
           Person mock = JMockData.mock(Person.class);
7.  
           System.out.println(mock);
8.  
       }

运行结果

Person[address=RrayfQIK,age=5863,idCard=SDn,name=j]

这里可以看到，使用 JMockdata.mock(xx.class); 可以很容易的生成一个 JavaBean。框架通过反射，在底层遍历获得类的属性与类型，然后填充数据。

但是与此同时，大家也发现了，虽然我们可以的的确确的生成了一个 Person 类，也给它的每个属性都填充了值，但是生成的数据只是根据类型简单生成的，比如 age 字段被填充的是 5863。如果数据有现实含义，没有规则的随机就很容易出现乌龙。

要解决这个问题，我们就要限制随机数据的范围，可以通过它的配置功能实现。

使用随机配置

1.  
       @Test
2.  
       public void testJavaBeanWithConfig() {
3.  
    
4.  
           MockConfig mockConfig =
5.  
                   new MockConfig()
6.  
                           .subConfig("age")
7.  
                           // 设置 int 的范围
8.  
                           .intRange(1, 100)
9.  
                           .subConfig("email")
10.  
                            // 设置生成邮箱正则
11.  
                            .stringRegex("[a-z0-9]{5,15}\\@\\w{3,5}\\.[a-z]{2,3}")
12.  
                            .globalConfig();
13.  
     
14.  
            Person mock = JMockData.mock(Person.class, mockConfig);
15.  
            System.out.println(mock);
16.  
        }

运行结果

Person[address=hXttj2s,age=2,email=w14hnn@UvFB9.kt,idCard=V5bBdX,name=KM8]

可以看到 age 跟 email 已经正常了，可以通过他强大的配置功能对于数据进行生成的限制，但是你也发现了，对于一些有简单边界的数据，这样做可以，否则就像 address 、 name 这样的数据，很难通过简单规则去生成。

而对于有现实意义的数据生成，可以使用 java-faker 框架。

Java-faker

依赖

1.  
   <dependency>
2.  
       <groupId>com.github.javafaker</groupId>
3.  
       <artifactId>javafaker</artifactId>
4.  
       <version>1.0.2</version>
5.  
   </dependency>

数据生成

1.  
       @Test
2.  
       public void testRandomName() {
3.  
           Faker faker = new Faker();
4.  
           final Name name = faker.name();
5.  
           System.out.println("firstName : "   name.firstName());
6.  
           System.out.println("username : "   name.username());
7.  
           System.out.println("bloodGroup : "   name.bloodGroup());
8.  
           System.out.println("suffix : "   name.suffix());
9.  
           System.out.println("title : "   name.title());
10.  
            System.out.println("lastName : "   name.lastName());
11.  
            System.out.println("nameWithMiddle : "   name.nameWithMiddle());
12.  
            System.out.println("fullName : "   name.fullName());
13.  
            System.out.println("name : "   name.name());
14.  
            System.out.println("prefix : "   name.prefix());
15.  
        }

生成结果

1.  
   firstName : Hollis
2.  
   username : cristy.white
3.  
   bloodGroup : O-
4.  
   suffix : Sr.
5.  
   title : Product Implementation Specialist
6.  
   lastName : Johnston
7.  
   nameWithMiddle : Alesia Hagenes Kiehn
8.  
   fullName : Dr. Pat Marvin
9.  
   name : Ms. Jamal Rau
10.  
    prefix : Mr.

可以看到 java-faker 生成数据特别的方便，基本格式如下：

1.  
           Faker faker = new Faker();
2.  
           final Xx xx = faker.xx();
3.  
     xx.yyyy;

步骤：

1. 创建 faker 对象

2. 通过 faker 对象获得要生成的实体对象

3. 调用实体对象获得对于生成的部分

这里的实体对象，对应上面的 name，也就说我们要生成姓名相关的数据，拿到实体对象后还可以只获得其中的部分数据，比如姓名中的姓或名，还有前缀，甚至血型，可以说是非常全面。

而且 java-faker 支持的实体对象特别的多，如下：

• Address

• Ancient

• Animal

• App

• Aqua Teen Hunger Force

• Artist

• Avatar

• Back To The Future

• Aviation

• Basketball

• Beer

• Bojack Horseman

• Book

• Bool

• Business

• ChuckNorris

• Cat

• Code

• Coin

• Color

• Commerce

• Company

• Crypto

• DateAndTime

• Demographic

• Disease

• Dog

• DragonBall

• Dune

• Educator

• Esports

• File

• Finance

• Food

• Friends

• FunnyName

• GameOfThrones

• Gender

• Hacker

• HarryPotter

• Hipster

• HitchhikersGuideToTheGalaxy

• Hobbit

• HowIMetYourMother

• IdNumber

• Internet

• Job

• Kaamelott

• LeagueOfLegends

• Lebowski

• LordOfTheRings

• Lorem

• Matz

• Music

• Name

• Nation

• Number

• Options

• Overwatch

• PhoneNumber

• Pokemon

• Princess Bride

• Relationship Terms

• RickAndMorty

• Robin

• RockBand

• Shakespeare

• SlackEmoji

• Space

• StarTrek

• Stock

• Superhero

• Team

• TwinPeaks

• University

• Weather

• Witcher

• Yoda

• Zelda

从身份证到姓名再到地址、动物、书籍、头像、职位等等，基本上覆盖了我们生活中的方方页面。

另外，java-faker 更贴心的是帮我们实现了国际化，可能刚才看了姓名的例子，有些朋友觉得这个框架好看但不好用，就拿生成姓名来说，生成都是 Johnston、Tom、Kiwi 之类英文名，在国内很少用到这些数据。其实java-faker 已经考虑到这个问题。而且只要改一行代码就可以了。

修改后的代码

1.  
     // 原代码 Faker faker = new Faker();
2.  
     // 新代码
3.  
           Faker faker = new Faker(Locale.CHINA);
4.  
           final Name name = faker.name();
5.  
           System.out.println("firstName : "   name.firstName());
6.  
           System.out.println("username : "   name.username());
7.  
           System.out.println("bloodGroup : "   name.bloodGroup());
8.  
           System.out.println("suffix : "   name.suffix());
9.  
           System.out.println("title : "   name.title());
10.  
            System.out.println("lastName : "   name.lastName());
11.  
            System.out.println("nameWithMiddle : "   name.nameWithMiddle());
12.  
            System.out.println("fullName : "   name.fullName());
13.  
            System.out.println("name : "   name.name());
14.  
            System.out.println("prefix : "   name.prefix());

生成结果

1.  
   firstName : 熠彤
2.  
   username : 烨霖.龙
3.  
   bloodGroup : A-
4.  
   suffix : IV
5.  
   title : Investor Division Engineer
6.  
   lastName : 范
7.  
   nameWithMiddle : 胡思
8.  
   fullName : 孟鸿涛
9.  
   name : 黎航
10.  
    prefix : Miss

只需要，把之前的 Faker faker = new Faker(); 改成 Faker faker = new Faker(Locale.CHINA); 即可。如果你想生成其它国家的内容也是可以的，java-faker 支持的国家如下：

• bg

• ca

• ca-CAT

• da-DK

• de

• de-AT

• de-CH

• en

• en-AU

• en-au-ocker

• en-BORK

• en-CA

• en-GB

• en-IND

• en-MS

• en-NEP

• en-NG

• en-NZ

• en-PAK

• en-SG

• en-UG

• en-US

• en-ZA

• es

• es-MX

• fa

• fi-FI

• fr

• he

• hu

• in-ID

• it

• ja

• ko

• nb-NO

• nl

• pl

• pt

• pt-BR

• ru

• sk

• sv

• sv-SE

• tr

• uk

• vi

• zh-CN

• zh-TW

 

总结

JmockData

个人感觉它是 plus 版的 Random 类，方便简单的按类型生成数据，也可以自己给定配置与规则去生成，缺点，上文也说了，生成的数据没有太多实际意义，简单数据还好，如果像姓名、地址等有现实意义的数据，就不太合适了。

Java-faker

java-faker 其实是迁移自 ruby 中大名鼎鼎的 faker。很多语言都有他的对应迁移，比如 python、java。所以数据量和功能是很完善并且经过考验的，使用起来也很方便。实际工作中，可以优化使用。如果要说缺点，个人觉得他有些地方国际化的并不全面，比如车牌、身份证之类的。如果对于这些数据有比较严格的要求，推荐另一个项目 yindz/common-random: 简单易用的随机数据生成器。[3]这个项目对于本地化数据，做了很多处理，基本够用。

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