Mimesis: идеальное решение для генерации данных

Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий. Кроме того, правила конфиденциальности влияют на способы использования или распространения набора данных. По всем этим причинам использование синтетических данных является хорошей альтернативой, поскольку с их помощью можно удовлетворить те же потребности без особых усилий.

В этой статье мы рассмотрим один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.

Что такое Mimesis?

Mimesis (/mɪˈmiːsɪs) — это высокопроизводительный генератор синтетических данных различных типов, включая личную информацию, даты, адреса и многое другое. Данная библиотека предназначена для генерации реалистичных и точных данных для использования в средах тестирования и разработки. Ее также можно использовать для анонимизации и аугментации данных.

Почему Mimesis?

Предлагает простой дизайн и понятную документацию для упрощения генерации данных.
Может генерировать данные на 34 языках, включая русский.
Самый быстрый генератор данных среди решений на Python.
Предоставляет данные, специфичные для определенных регионов.
Не требует никаких модулей, кроме стандартной библиотеки Python.

Установка

Чтобы установить mimesis, просто используйте pip:

pip install mimesis

У Mimesis нет жестких зависимостей, но чтобы добавить поддержку часовых поясов для некоторых методов провайдера Datetime, необходимо установить pytz.

С чего начать?

Процесс использования Mimesis включает импорт необходимого провайдера, локали и перечислений (если требуется). Затем создается экземпляр провайдера и вызывается нужный метод с соответствующими параметрами.

from mimesis import Person from mimesis.locales import Locale from mimesis.enums import Gender person = Person(Locale.EN)  person.full_name(gender=Gender.FEMALE) # Output: 'Antonetta Garrison'  person.full_name(gender=Gender.MALE) # Output: 'Jordon Hall'

Что сделал приведенный выше код?

Импорт провайдера Person из mimesis. Экземпляр этого класса будет служить провайдером персональных данных.
Импорт объекта Locale, который используется в качестве параметра для провайдеров данных, зависящих от местности. В данном случае (Locale.EN) — English (United States).
Импорт Gender из mimesis.enum модуля, который используется в качестве параметра для full_name()
Генерация случайного женское полного имени.
Генерация случайного мужского полного имени.

Класс Generic

Если требуются данные на каком-либо одном языке, то предпочтительнее использовать класс Generic, предоставляющий доступ ко всем провайдерам класса через один объект, а не через несколько отдельных провайдеров класса. Использование Generic позволяет избавиться от нескольких лишних строк кода.

from mimesis import Generic from mimesis.locales import Locale generic = Generic(locale=Locale.EN)  generic.person.username() # Output: 'sherley3354'  generic.datetime.date() # Output: '14-05-2007'

Подробнее про локали

При создании провайдеров можно указать локаль, и они будут возвращать данные, соответствующие языку или стране, связанной с этой локалью:

from mimesis import Address  #импорт провайдера  from mimesis.locales import Locale #импорт объекта Locale  de = Address(locale=Locale.DE) #немецкий ru = Address(locale=Locale.RU) #русский  de.region() # Output: 'Brandenburg'  ru.federal_subject() # Output: 'Алтайский край'  de.address() # Output: 'Mainzer Landstraße 912'  ru.address() # Output: 'ул. Пехотная 125'

В настоящее время Mimesis включает поддержку 34 различных языков:

from mimesis import Locale, Person  for locale in Locale:     persona = Person(locale)     print(f"{persona.locale}: {persona.full_name()}")  # Output:      # cs: Kolombín Sviták # da: Tønnes Just # de: Hubert Schuster # de-at: Leni Dylus # de-ch: Urs Zenklusen # el: Κώστας Μήτζου # en: Floria Potts # en-au: Elvina Medina # en-ca: Lucas Padilla # en-gb: Shanelle Harvey # es: Marcos Izquierdo # es-mx: Camila Hernández # et: Urvo Smirnov # fa: نیشا شیرازی # fi: Ulla Koponen # fr: Lou-Anne Groleau # hu: Dusánka Cziffra # is: Arndór Siguroddsdóttir # it: Arrigo Altavilla # ja: 未来 又吉 # kk: Адырбай Қамалова # ko: 세영 동방 # nl: Saar Grevinck # nl-be: Nine Pauwels # no: Anved Andresen # pl: Michał Borowski # pt: Parcidio Fernandes # pt-br: Loela Carmo # ru: Ава Булгакова # sk: Emil Nagy # sv: Offe Hussein # tr: Zümrüt Kutlay # uk: Ія Баленко # zh: 煜桐 通

Data Providers

Mimesis поддерживает более двадцати различных провайдеров данных, которые могут предоставлять данные, связанные с едой, людьми, компьютерным оборудованием, транспортом, адресами и многим другим.

Существует два типа провайдеров:

Локально-зависимые провайдеры (эти провайдеры предлагают данные, характерные для конкретного населенного пункта/страны).
Локально-независимые провайдеры (эти провайдеры предлагают данные, которые являются универсальными и применимы для всех стран).

Вот пример провайдера, зависящего от локали:

from mimesis import Person from mimesis.locales import Locale  person = Person(locale=Locale.EN)  person.name() # Output: 'John'

*Если не указать локаль, то по дефолту будет использоваться Locale.EN.

Локально-независимые провайдеры не требуют указания локали:

from mimesis import Code  code = Code()  code.imei() # Output: '353918052107063'

Для генерации данных, характерных для определенных стран, есть built-in провайдеры с локально специфичными данными в специальном подпакете mimesis.builtins

from mimesis.builtins import USASpecProvider from mimesis.builtins import BrazilSpecProvider from mimesis.builtins import RussiaSpecProvider from mimesis.enums import Gender  us = USASpecProvider() print(f"ssn:{us.ssn()}") # ssn - номер социального страхования в США # Output: ssn:561-67-8858    br = BrazilSpecProvider() print(f"CPF:{br.cpf()}") # cpf - индивидуальный номер налогоплательщика в Бразилии # Output: CPF:194.331.779-83   ru = RussiaSpecProvider() print(f"Отчество:{ru.patronymic(gender=Gender.FEMALE)}") # Output: Отчество: Владимировна

Генерация структурированных данных

Field и Schema

Для генерации данных по схеме необходимо создать экземпляр объекта Field, который принимает любую строку, представляющую имя провайдера данных. После этого описать схему в лямбда-функции (или любом другом вызываемом объекте), передать ее объекту Schema и вызвать метод create().

from mimesis import Field, Fieldset, Schema from mimesis.enums import Gender, TimestampFormat from mimesis.locales import Locale  field = Field(locale=Locale.EN) fieldset = Fieldset(locale=Locale.EN)  schema = Schema(     schema=lambda: {         "pk": field("increment"),         "uid": field("uuid"),         "name": field("text.word"),         "version": field("version", pre_release=True),         "timestamp": field("timestamp", fmt=TimestampFormat.POSIX),         "owner": {             "email": field("person.email", domains=["mimesis.name"]),             "token": field("token_hex"),             "creator": field("full_name", gender=Gender.FEMALE),         },         "apps": fieldset(             "text.word", i=5, key=lambda name: {"name": name, "id": field("uuid")}         ),     },     iterations=2, ) schema.create()

Schema представляет собой итератор, поэтому по ней можно перебираться, например так:

from mimesis import Schema, Field from mimesis.locales import Locale  field = Field(Locale.DE)  schema = Schema(     schema=lambda: {         "pk": field("increment"),         "name": field("full_name"),         "email": field("email", domains=["example.org"]),     },     iterations=100, )   for obj in schema:     print(obj)

Fieldset и Pandas

Основное различие между Field и Fieldset заключается в том, что Fieldset генерирует набор (на самом деле list) значений для данного поля, в то время как Field генерирует одно значение.

С помощью Fieldset можно создавать pandas датафреймы:

import pandas as pd from mimesis import Fieldset from mimesis.locales import Locale  fs = Fieldset(locale=Locale.EN, i=5)  df = pd.DataFrame.from_dict({     "ID": fs("increment"),     "Name": fs("person.full_name"),     "Email": fs("email"),     "Phone": fs("telephone", mask="+1 (###) #5#-7#9#"), })  print(df)

Output:

ID             Name                          Email              Phone 1     Jamal Woodard              ford1925@live.com  +1 (202) 752-7396 2       Loma Farley               seq1926@live.com  +1 (762) 655-7893 3  Kiersten Barrera      relationship1991@duck.com  +1 (588) 956-7099 4   Jesus Frederick  troubleshooting1901@gmail.com  +1 (514) 255-7091 5   Blondell Bolton       strongly2081@example.com  +1 (327) 952-7799

Export

Данные могут быть экспортированы в форматах JSON, CSV, OBJ:

from mimesis.enums import TimestampFormat from mimesis.locales import Locale from mimesis.keys import maybe from mimesis.schema import Field, Schema  field = Field(locale=Locale.EN) schema = Schema(     schema=lambda: {         "pk": field("increment"),         "name": field("text.word", key=maybe("N/A", probability=0.2)),         "version": field("version"),         "timestamp": field("timestamp", TimestampFormat.RFC_3339),     },     iterations=1000 ) schema.to_csv(file_path='data.csv') schema.to_json(file_path='data.json') schema.to_pickle(file_path='data.obj')

Заключение

Использование Mimesis — это эффективный способ генерации синтетических наборов данных. Данная статья — это лишь знакомство с данной библиотекой. Для более глубокого понимания советую ознакомиться с официальной документацией.

Также оставляю несколько ссылок с информацией об основных генераторах данных:

Спасибо за внимание!

ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/771950/