Como baixar dados fictícios para fins de teste
Se você estiver desenvolvendo ou testando um aplicativo, um site, um banco de dados ou qualquer outro sistema que dependa de dados, talvez precise de alguns dados fictícios para simular cenários do mundo real e verificar a funcionalidade e o desempenho do seu produto. Dados fictícios são dados fictícios gerados aleatoriamente como substitutos de dados ativos em ambientes de teste. Ele pode ajudar a evitar erros, bugs e violações de dados que podem ocorrer na produção.
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Neste artigo, explicaremos o que são dados fictícios e por que você deve usá-los, como gerar dados fictícios com diferentes ferramentas e métodos e como anonimizar e embaralhar dados de produção para fins de teste. Ao final deste artigo, você entenderá melhor como baixar dados fictícios para seus próprios projetos.
O que são dados fictícios e por que usá-los?
Definição e exemplos de dados fictícios
Dados fictícios são dados fictícios gerados aleatoriamente como substitutos de dados ativos em ambientes de teste. Ele pode ter vários formatos, como CSV, JSON, SQL, Excel, XML, etc. Também pode ter tipos diferentes, como números, strings, datas, nomes, endereços, e-mails etc.
Por exemplo, se você estiver testando um novo sistema de contabilidade, poderá usar dados fictícios para garantir que suas transações sejam registradas corretamente antes de inserir contas reais. Ou, se estiver testando um novo site de comércio eletrônico, você pode usar dados fictícios para simular pedidos, pagamentos e comentários de clientes antes de lançar seu site.
Alguns exemplos de dados fictícios são:
Uma lista de nomes falsos e endereços de e-mail
Uma tabela de vendas aleatórias e dados de lucro
Um arquivo de texto lorem ipsum
Um conjunto de imagens aleatórias
Uma coleção de tweets ou posts falsos
Benefícios e casos de uso de dados fictícios
Dados fictícios têm muitos benefícios e casos de uso para desenvolvedores e testadores. Alguns deles são:
Ele ajuda você a testar seu aplicativo em condições que simulam um ambiente de produção. Você pode gerar grandes quantidades de dados fictícios que imitam o volume e a variedade de dados reais que seu aplicativo manipulará na produção. Dessa forma, você pode identificar e corrigir quaisquer problemas que possam surgir com seu código, como gargalos de desempenho, vazamentos de memória ou vulnerabilidades de segurança.
Ele ajuda você a testar seu aplicativo com dados realistas. Você pode gerar dados fictícios que se parecem com dados reais, mas não contêm nenhuma informação sensível ou confidencial. Dessa forma, você pode testar seu aplicativo com mais precisão e engajamento, sem correr o risco de violação de dados ou violação de privacidade.
Isso ajuda você a economizar tempo e recursos. Você pode gerar dados fictícios de forma rápida e fácil com várias ferramentas e métodos que não requerem nenhuma habilidade de programação ou entrada manual. Você também pode automatizar a geração e o carregamento de dados fictícios em seu ambiente de teste usando scripts ou comandos.
Ele ajuda você a criar diferentes cenários e casos extremos. Você pode gerar dados fictícios que abrangem vários cenários e casos extremos que podem ocorrer na produção. Por exemplo, você pode gerar dados fictícios que contenham erros, outliers, valores ausentes, duplicatas etc. Dessa forma, você pode testar como seu aplicativo lida com essas situações e se produz os resultados esperados.
Alguns casos de uso de dados fictícios são:
Testando um novo recurso ou funcionalidade do seu aplicativo
Testando a escalabilidade e o desempenho do seu aplicativo
Testando a segurança e a conformidade do seu aplicativo
Testando a interface do usuário e a experiência do usuário do seu aplicativo
Testando a análise de dados e a visualização de seu aplicativo
Como gerar dados fictícios com diferentes ferramentas e métodos
Existem muitas ferramentas e métodos que você pode usar para gerar dados fictícios para fins de teste.Alguns deles são:
Usando Mockaroo para gerar dados aleatórios em vários formatos
Mockaroo é uma ferramenta online gratuita que permite gerar dados aleatórios em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, Excel, XML, etc. Você pode escolher entre mais de 200 tipos de dados predefinidos, como nomes, e-mails, endereços, datas, números etc. Você pode especificar o número de linhas e colunas, o delimitador, a codificação e o final da linha de seus dados. Você também pode visualizar e baixar seus dados como um arquivo ou um URL.
Para usar o Mockaroo, siga estas etapas:
Vá para
Selecione o formato dos seus dados no menu suspenso no canto superior direito
Adicione ou remova colunas clicando nos ícones de mais ou menos no canto superior esquerdo
Para cada coluna, escolha um nome e um tipo nos menus suspensos
Se você deseja personalizar seu tipo de dados, clique no ícone de engrenagem e edite as opções
Se você deseja adicionar uma fórmula ou uma expressão regular, clique no ícone fx e insira sua expressão
Se você quiser visualizar seus dados, clique no botão Visualizar no canto inferior direito
Se você deseja baixar seus dados como um arquivo, clique no botão Download Data no canto inferior direito
Se você deseja baixar seus dados como um URL, clique no botão API no canto inferior direito e copie o URL
Usando o Power BI para baixar conjuntos de dados de amostra para análise
O Power BI é uma ferramenta de business intelligence que permite analisar e visualizar dados de várias fontes. Ele também fornece alguns conjuntos de dados de amostra que você pode baixar e usar para fins de teste. Esses conjuntos de dados cobrem vários tópicos, como vendas, finanças, marketing, recursos humanos, etc. Eles estão disponíveis no formato Excel ou CSV.
Para usar conjuntos de dados de amostra do Power BI, siga estas etapas:
Vá para
Selecione um conjunto de dados que lhe interesse na lista
Clique no link Download abaixo da descrição do conjunto de dados
Salve o arquivo em seu computador ou abra-o com Excel ou Power BI Desktop
Explore e analise os dados como desejar
Usando fsutil, Dummy File Creator ou PowerShell para criar arquivos aleatórios no Windows
Se você deseja criar arquivos aleatórios no Windows para fins de teste, pode usar alguns comandos ou ferramentas integrados disponíveis em seu sistema. Alguns deles são:
arquivo fsutil criar novo nome de arquivo size_in_bytes: Este comando cria um novo arquivo com um nome e tamanho especificados em bytes. O arquivo será preenchido com zeros. Por exemplo, arquivo fsutil createnew test.txt 1048576 criará um arquivo chamado test.txt com tamanho de 1 MB.
Dummy File Creator: Esta é uma ferramenta gratuita que permite criar arquivos fictícios com dados aleatórios ou sequenciais. Você pode especificar o nome, tamanho, localização e conteúdo de seus arquivos. Você também pode criar vários arquivos de uma só vez. Você pode baixá-lo de
New-Item -Path nome do arquivo -ItemType File -Value (Get-Random): este comando do PowerShell cria um novo arquivo com um nome especificado e um valor aleatório. Por exemplo, New-Item -Path test.txt -ItemType File -Value (Get-Random) criará um arquivo chamado test.txt com um número aleatório como conteúdo.
Usando Python, FauxFactory ou lipsum para gerar tipos de dados personalizados
Se você deseja gerar tipos de dados personalizados para fins de teste, como nomes, e-mails, endereços, datas, números etc., pode usar algumas bibliotecas ou módulos Python que podem ajudá-lo com isso. Alguns deles são:
Python: Python é uma linguagem de programação de uso geral que possui muitos módulos e funções integrados que podem gerar dados aleatórios. Por exemplo, você pode usar o aleatório módulo para gerar números aleatórios, o data hora módulo para gerar datas e horas aleatórias, o uuid módulo para gerar identificadores únicos aleatórios, etc. Você também pode usar o corda módulo para gerar strings aleatórias de caracteres.
FauxFactory: FauxFactory é uma biblioteca Python que permite gerar dados falsos para fins de teste. Ele suporta vários tipos de dados, como nomes, e-mails, endereços, datas, números, booleanos, URLs, etc. Você também pode criar seus próprios tipos de dados personalizados usando expressões ou funções regulares. Você pode instalá-lo usando instalação do pip fauxfactory e importá-lo usando importar fauxfactory.
lipsum: lipsum é um módulo Python que permite gerar texto lorem ipsum para fins de teste. Ele pode gerar parágrafos, frases, palavras ou caracteres de texto lorem ipsum. Você também pode especificar o número e o comprimento dos elementos de texto. Você pode instalá-lo usando pip install lipsum e importá-lo usando importar lábios.
Usando FakerJs, ChanceJs, CasualJs ou RandExpJs para gerar enormes dados simulados com base em um esquema
Se você deseja gerar dados simulados massivos com base em um esquema para fins de teste, como objetos JSON ou arrays, pode usar algumas bibliotecas JavaScript que podem ajudá-lo com isso. Alguns deles são:
FakerJs: FakerJs é uma biblioteca JavaScript que permite gerar dados falsos para fins de teste. Ele oferece suporte a vários tipos de dados, como nomes, e-mails, endereços, datas, números, booleanos, URLs, etc. Ele também oferece suporte a vários idiomas e localidades. Você pode instalá-lo usando npm install faker e importá-lo usando var falsificador = require('falsificador').
ChanceJs: ChanceJs é uma biblioteca JavaScript que permite gerar dados aleatórios para fins de teste. Ele oferece suporte a vários tipos de dados, como nomes, e-mails, endereços, datas, números, booleanos, URLs, etc. Ele também oferece suporte a geradores personalizados e valores de semente. Você pode instalá-lo usando chance de instalação do npm e importá-lo usando var chance = require('chance').
CasualJs: CasualJs é uma biblioteca JavaScript que permite gerar dados falsos para fins de teste. Ele oferece suporte a vários tipos de dados, como nomes, e-mails, endereços, datas, números, booleanos, URLs, etc. Ele também oferece suporte a vários idiomas e localidades.Você pode instalá-lo usando npm instala casual e importá-lo usando var casual = requer('casual').
RandExpJs: RandExpJs é uma biblioteca JavaScript que permite gerar dados aleatórios com base em expressões regulares. Ele pode gerar strings que correspondem a um determinado padrão, como endereços de e-mail, números de telefone, senhas, etc. Você também pode especificar o comprimento mínimo e máximo das strings. Você pode instalá-lo usando npm instalar randexp e importá-lo usando var RandExp = require('randexp').
Para usar essas bibliotecas, você precisa definir um esquema que descreva a estrutura e o formato de seus dados fictícios. Um esquema é um objeto JSON que contém as propriedades e os valores de seus dados. Por exemplo, se você deseja gerar um array de 10 objetos de usuário, cada um com um nome, um e-mail e uma idade, você pode definir um esquema como este:
"type": "array", "minItems": 10, "maxItems": 10, "items": "type": "object", "properties": "name": "type": "string", "faker": "name.findName" , "email": "type": "string", "format": "email", "faker": "internet.email" , "age": " tipo": "inteiro", "mínimo": 18, "máximo": 65, "chance": "natural" , "obrigatório": ["nome", "email", "idade"]
Neste esquema, usamos as palavras-chave tipo, minItems, maxItems, Unid, propriedades, obrigatório, etc. para definir a estrutura básica e o formato de nossos dados. Também usamos as palavras-chave mais falso, formatar, chance, etc. para especificar os tipos de dados e geradores que queremos usar das bibliotecas. Você pode encontrar mais palavras-chave e opções na documentação de cada biblioteca.
Para gerar dados simulados com base nesse esquema, você pode usar uma ferramenta chamada json-schema-faker, que é um wrapper para todas as bibliotecas mencionadas acima. Você pode instalá-lo usando npm instalar json-schema-faker e importá-lo usando var jsf = require('json-schema-faker'). Então, você pode usar o jsf.generate(esquema) função para gerar dados fictícios com base em seu esquema. Por exemplo:
// Defina seu esquema var schema = // Seu esquema vai aqui ; // Importa json-schema-faker var jsf = require('json-schema-faker'); // Gera dados fictícios com base em seu esquema var mockData = jsf.generate(schema); // Imprima ou salve seus dados fictícios console.log(mockData);
Como anonimizar e embaralhar dados de produção para ambientes de teste
O que é anonimização e codificação de dados e por que fazê-lo?
A anonimização e codificação de dados são técnicas que visam proteger a privacidade e a segurança dos dados de produção quando usados para fins de teste. A anonimização de dados é o processo de remoção ou substituição de qualquer informação de identificação pessoal (PII) ou dados confidenciais de dados de produção, como nomes, e-mails, endereços, números de telefone, números de cartão de crédito etc.
A anonimização e codificação de dados são importantes porque ajudam você a cumprir as leis e regulamentos de proteção de dados, como GDPR, HIPAA, PCI DSS etc.
Como replicar e iterar sobre dados de produção para torná-los anônimos
Para anonimizar os dados de produção para fins de teste, você precisa primeiro replicá-los de seu ambiente de produção para seu ambiente de teste. Isso pode ser feito usando várias ferramentas e métodos, como backup e restauração, exportação e importação, serviços de replicação, etc. Você precisa ter certeza de que possui espaço de armazenamento e largura de banda suficientes para a transferência de dados.
Depois de replicar seus dados de produção para seu ambiente de teste, você precisa iterar sobre eles e aplicar algumas técnicas de anonimização para remover ou substituir qualquer PII ou dados confidenciais. Algumas dessas técnicas são:
Mascaramento: esta técnica substitui alguns ou todos os caracteres de um valor de dados por um caractere fixo ou aleatório, como um asterisco, um traço ou uma letra. Por exemplo, você pode mascarar um endereço de e-mail como john.doe@example.com como j*.d@e.com.
Substituição: Esta técnica substitui um valor de dados por outro valor do mesmo tipo e formato, mas com um significado diferente. Por exemplo, você pode substituir um nome como John Doe por outro nome como Jane Smith.
Criptografia: Esta técnica transforma um valor de dados em um texto cifrado que só pode ser descriptografado com uma chave. Por exemplo, você pode criptografar um número de cartão de crédito como 1234-5678-9012-3456 com uma chave e obter um texto cifrado como U2FsdGVkX1+9tQ0aZ5l1yQ==.
Hashing: Esta técnica transforma um valor de dados em uma string de comprimento fixo que não pode ser revertida. Por exemplo, você pode fazer o hash de uma senha como password123 com um algoritmo e obter uma string como 482c811da5d5b4bc6d497ffa98491e38.
Generalização: esta técnica reduz a precisão ou granularidade de um valor de dados para torná-lo menos identificável. Por exemplo, você pode generalizar uma data de nascimento como 01/01/2000 para um ano como 2000.
Para iterar sobre seus dados de produção e aplicar essas técnicas, você pode usar várias ferramentas e métodos, como scripts, consultas, funções etc.
Como usar um comando ou um script pós-implantação para automatizar o processo
Para automatizar o processo de anonimização e embaralhamento dos dados de produção para fins de teste, você pode usar um comando ou um script de pós-implantação que é executado após a replicação dos dados de produção para o ambiente de teste. Um comando ou um script pós-implantação é um conjunto de instruções que são executadas automaticamente quando uma determinada condição é atendida, como a conclusão de uma transferência de dados ou a instalação de um aplicativo.
Para usar um comando ou um script de pós-implantação, você precisa primeiro criá-lo usando sua linguagem ou ferramenta de programação preferida, como PowerShell, Python, SQL etc. Você também precisa testar seu script antes de implantá-lo para garantir que funcione conforme o esperado.
Depois de criar seu script, você precisa configurá-lo para ser executado após o processo de replicação de dados. Você pode fazer isso usando várias ferramentas e métodos, como agendadores de tarefas, gatilhos, ganchos, etc. Você precisa garantir que seu script tenha as permissões e acesso adequados às suas fontes e destinos de dados.
Conclusão e perguntas frequentes
Neste artigo, aprendemos como baixar dados fictícios para fins de teste. Explicamos o que são dados fictícios e por que devemos usá-los, como gerar dados fictícios com diferentes ferramentas e métodos e como anonimizar e embaralhar dados de produção para ambientes de teste. Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender como baixar dados fictícios para seus próprios projetos.
Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre dados fictícios:
Qual é a diferença entre dados fictícios e dados de teste?
Dados fictícios e dados de teste são dados fictícios usados para fins de teste. No entanto, os dados fictícios geralmente são gerados aleatoriamente como substitutos dos dados ativos em ambientes de teste, enquanto os dados de teste geralmente são derivados de dados ativos ou baseados em requisitos ou cenários específicos em ambientes de teste.
Quais são algumas práticas recomendadas para usar dados fictícios?
Algumas práticas recomendadas para usar dados fictícios são:
Use dados fictícios realistas e relevantes que correspondam ao formato e tipo de seus dados ao vivo
Use dados fictícios grandes e diversos que cobrem vários cenários e casos extremos que podem ocorrer na produção
Use diferentes conjuntos de dados fictícios para diferentes estágios e propósitos de teste
Use dados fictícios seguros e compatíveis que não contenham nenhuma PII ou dados confidenciais
Use dados fictícios consistentes e rastreáveis que podem ser facilmente verificados e validados
Quais são alguns desafios ou riscos do uso de dados fictícios?
Alguns desafios ou riscos do uso de dados fictícios são:
Os dados fictícios podem não refletir o comportamento do mundo real ou as características dos dados ao vivo
Dados fictícios podem não cobrir todos os cenários possíveis ou casos extremos que podem ocorrer na produção
Dados fictícios podem introduzir erros ou vieses em seus resultados de teste ou análise
Dados fictícios podem ser mal utilizados ou vazados por terceiros não autorizados ou mal-intencionados
Portanto, você deve sempre usar dados fictícios com cautela e cuidado e seguir as melhores práticas e diretrizes para proteção e segurança de dados.
Onde posso encontrar mais recursos ou exemplos de dados fictícios?
Existem muitos recursos on-line e exemplos de dados fictícios que você pode usar para fins de teste. Alguns deles são:
: Uma ferramenta online gratuita que permite gerar dados aleatórios em vários formatos
: uma coleção de conjuntos de dados de amostra para análise e visualização do Power BI
: Uma ferramenta gratuita que permite criar arquivos fictícios com dados aleatórios ou sequenciais
: um site que permite gerar texto lorem ipsum para fins de teste
: uma ferramenta que permite gerar dados fictícios maciços com base em um esquema
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