Générateur de données de test
Définissez les champs, choisissez un nombre de lignes, téléchargez un fichier : des noms, e-mails, adresses, entreprises, dates et nombres factices mais réalistes, en CSV, JSON ou INSERT SQL. Généré localement dans votre navigateur — la bibliothèque de fausses données ne se charge que lorsque vous cliquez sur Générer, jamais sur la page d’accueil.
Champs
Pourquoi les fausses données battent un tableur de données réelles
Tout développeur a déjà collé un dump de production dans une base de préproduction et l’a regretté : les vrais e-mails reçoivent du vrai courrier, les vrais numéros de téléphone reçoivent de vrais appels, et une capture d’écran dans une démo ou un rapport de bug publie discrètement les coordonnées de quelqu’un. Les fausses données suppriment toute cette classe d’accidents. Les noms ressemblent à des noms, les e-mails à des e-mails, les adresses s’analysent comme des adresses — la mise en page, la validation et le code d’import sont donc exercés de façon réaliste —, mais aucune ligne ne correspond à une personne, et il n’y a rien à nettoyer ensuite.
Le générateur couvre les types de champs qui remplissent la plupart des tables : noms complets, e-mails, villes, adresses postales, numéros de téléphone, noms d’entreprise, dates, entiers, décimaux, booléens et UUID. Combinez-les à la forme de la table que vous construisez, réglez le nombre de lignes et téléchargez. Cent lignes suffisent pour vérifier une mise en page ; dix mille suffisent pour savoir si une vue en liste, un index de recherche ou un script d’import survit au contact du volume. L’option de graine rend la sortie reproductible, de sorte qu’un cas de test qui échoue peut être recréé exactement au lieu d’être décrit approximativement.
À quoi servent les formats
Le CSV est l’échange universel : les tableurs, les assistants d’import de bases de données et les outils de données le lisent tous, et c’est le moyen le plus rapide de mettre une table réaliste dans une démo. Le JSON convient aux API et aux scripts d’amorçage — un tableau d’objets, un par ligne, avec des clés exactement comme vous avez nommé les champs. Les INSERT SQL vont directement dans une base de données : choisissez le nom de la table, et l’export écrit un INSERT par ligne, avec les chaînes entre guillemets et les nombres et booléens bruts. Les trois sont assemblés localement à partir des mêmes lignes générées, donc changer de format ne change jamais les données, seulement leur emballage.
Les données de test sont générées localement avec @faker-js/faker (licence MIT). La bibliothèque se charge à votre premier clic sur Générer, et uniquement sur cette page.
Questions fréquentes
Les données générées sont-elles réelles ?
Non — chaque valeur est inventée : les noms, e-mails, adresses, entreprises et nombres proviennent d’une bibliothèque de fausses données, et non d’une personne réelle ou d’un jeu de données. C’est ce qui permet de les coller en toute sécurité dans des captures d’écran, des démos, des tests et des bases de préproduction.
Pourquoi la première génération prend-elle un moment ?
La bibliothèque de fausses données ne se charge que lorsque vous cliquez sur Générer, et jamais sur la page d’accueil ni sur aucune autre page. Le premier clic la récupère ; les générations suivantes au cours de la même visite sont instantanées.
À quoi sert la graine ?
Une graine rend la sortie reproductible : la même graine et les mêmes champs produisent toujours les mêmes lignes. Laissez le champ vide pour un ensemble aléatoire nouveau à chaque fois, ou définissez-la lorsque vous avez besoin d’un fixture de test qui ne change pas d’une exécution à l’autre.
Combien de lignes puis-je générer ?
Jusqu’à 10 000 lignes en une seule exécution. Au-delà, l’onglet du navigateur commence à peiner avec le tableau d’aperçu et l’assemblage du téléchargement ; générez par lots si vous en avez besoin de davantage.
Quel dialecte SQL l’export utilise-t-il ?
De simples instructions INSERT avec un nom de table que vous choisissez, des valeurs de chaîne entre guillemets et des nombres et booléens bruts. Elles s’exécutent telles quelles sur MySQL, PostgreSQL et SQLite pour les types de colonnes courants ; ajustez la définition de la table à votre schéma.