mimesis

生成逼真多语言假数据，测试开发快人一步

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数据集 🍴 复刻 371 🐛 待处理 15 👀 关注 52

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GitHub 星标 ★ 4866

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源Python库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类数据集

开发团队lk-geimfari

官网地址https://mimesis.name

GitHubhttps://github.com/lk-geimfari/mimesis

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源Python库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型data,dataframe,datascience,dummy,factory,factory-boy,fake,fixtures,generator,json-generator,mimesis,mock,pandas,polars,python,relational,schema,syntetic,synthetic-data,testing

GitHub 星标★ 4866

上线时间2016-09-09 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积36.2 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数8

项目介绍

Mimesis 是一个 Python 库，用于生成逼真的假数据，支持多种语言和地区（locale）。它解决了开发、测试和演示阶段需要大量真实感测试数据的问题，无需依赖真实用户数据或手动构造。核心能力包括：提供超过 30 种语言/地区的本地化数据（如姓名、地址、电话、公司、信用卡等），内置 20 多个数据提供器（如 Person、Address、Finance、Internet 等），支持生成结构化数据（如 JSON、CSV、Pandas DataFrame、Polars DataFrame），并允许自定义数据提供器。其 API 简洁，性能高（比 Faker 快），且支持类型提示，便于 IDE 自动补全。Mimesis 特别适合数据科学、机器学习、数据库填充、API 测试等场景，可快速生成大规模、多样化的测试数据集。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 4866

技术标签

data datascience generator pandas python

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

已安装 Python（README 未指定具体版本）
已安装 pip 包管理工具
可访问 PyPI 或已配置国内镜像源

安装与启动步骤

1安装 Mimesis

README 只给出这一条安装命令，用 pip 从 PyPI 安装 Mimesis 库。建议在虚拟环境中安装。
```
pip install mimesis
```
2导入提供器

从 mimesis 导入 Person 提供器，再从 mimesis.locales 导入 Locale 地区枚举。
```
from mimesis import Person
from mimesis.locales import Locale
```
3实例化并生成数据

用 Locale.EN 指定地区创建 Person 实例，调用 full_name() 生成姓名。
```
person = Person(Locale.EN)

person.full_name()
```
4运行脚本查看结果

把上面代码保存为任意 .py 文件（示例文件名 main.py），在终端运行即可看到打印出的姓名。
```
python main.py
```