问题
在开发过程中，整个数据流向为：
爬虫抓取数据->数据中端进行数据清洗->入库Web端定义的业务表

由于整个流程比较长，而且由于爬虫开发的不稳定性以及数据统计的复杂度，完整的开发往往不能完全异步进行，因为最后面向业务的Web端需要等待清洗入库的数据进行测试。

一般来说，如果Web端需要的业务数据比较简单，开发自测的时候都可以手动生成INSERT等SQL模拟假数据，但是如果业务复杂的时候，往往需要十余个Table联动的数据，手动INSERT比较麻烦，开发效率低。

思考
模拟数据的难处主要有：
1.涉及地方多，如10多个表逐一写入对应数据
2.表与表之间的对应关系，如测试的时候需要从表1取10条数据，从表2取这10条数据对应的一周内各日的数据一共10 * 7条

3.编写测试SQL费事效率低，缺少开箱即用的数据生成器

为此需要有一款工具：
1.根据Django的models字段随机生成数据
2.支持指定数据内容，如指定数据的id，方便联表查询的时候能够正确JOIN出结果
3.支持filter、get等常用方法，支持聚合查询
4.无需写入数据库，返回QuerySet

5.方便开关，Mock与测试真正数据之间任意切换

实现
将以上问题逐一分析：
随机生成对应类型数据
Django的Models常用的数据类型有：
CharField、IntegerField、DateTimeField、TextField、DecimalField、DateField
其余类型在开发中不常用，因此先实现这几种类型的随机生成器

CharField
CharField对应Varchar和Char类型，目标是在有提供选项的时候随机返回选项中的内容，没提供选项的时候随机出0-max_length范围内的字符串，因此采用英文字母进行随机即可。

import string
from random import choice, randint

def charfield_generator(min_length=0, max_length=20, choices=[]):
    if not choices:
        return ''.join(choice(string.ascii_letters) for i in range(randint(min_length, max_length)))
    else:
        return choice(choices)

IntegerField
IntegerField可以对应各类整数类型，包括SmallInt、TinyInt等均可共用同一个生成器通过限制长度来控制返回值。

f integerfield_generator(min_value, max_value, choices=[]):
    if not choices:
        return randint(min_value, max_value)
    else:
        return choice(choices)

TextField
TextField在要求不严格的情况下也可以和CharField共用生成器。业务上一般超长的内容会使用TextField，如文章正文。

DatetimeField
DatetimeField生成对应的时间对象，考虑生成一个大于起始时间(start_dt)小于结束时间(end_dt)的datetime对象。

f datetime_generator(start_dt=datetime.now(), end_dt=datetime.now()):
    dt_delta = end_dt - start_dt
    return start_dt + timedelta(seconds=randint(0, 24 * 3600 * dt_delta.days + dt_delta.seconds))

简单执行一下看看第一版效果：

for i in range(10):
    print('-------------- GENERATING SET %s -------------- ' % i)
    print(charfield_generator())
    print(integerfield_generator(0, 1000))
    print(datetime_generator(datetime.strptime('2018-09-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
    print('-------------- GENERATED SET %s -------------- ' % i, '\n')

GENERATING SET 0 -------------- 
I
196
2018-09-30 13:22:31
-------------- GENERATED SET 0 --------------  

-------------- GENERATING SET 1 -------------- 
XBFGGdpVwmlMMbCT
168
2018-11-16 09:02:16
-------------- GENERATED SET 1 --------------  

-------------- GENERATING SET 2 -------------- 
ZgU
293
2018-12-04 08:44:08
-------------- GENERATED SET 2 --------------  

-------------- GENERATING SET 3 -------------- 
TsUkylUiC
791
2018-10-01 03:48:16
-------------- GENERATED SET 3 --------------  

-------------- GENERATING SET 4 -------------- 
IusHQZsKYFtKi
909
2019-04-22 02:02:27
-------------- GENERATED SET 4 --------------  

-------------- GENERATING SET 5 -------------- 
ScRcj
505
2019-02-21 16:16:51
-------------- GENERATED SET 5 --------------  

-------------- GENERATING SET 6 -------------- 
OLmbMrZImnvaF
500
2018-12-24 22:20:47
-------------- GENERATED SET 6 --------------  

-------------- GENERATING SET 7 -------------- 
rNaRvAYSgxVzwLAe
664
2019-08-01 12:43:00
-------------- GENERATED SET 7 --------------  

-------------- GENERATING SET 8 -------------- 
rtLks
532
2019-03-14 07:38:53
-------------- GENERATED SET 8 --------------  

-------------- GENERATING SET 9 -------------- 
oIDFdOUKs
700
2018-09-21 19:59:06
-------------- GENERATED SET 9 --------------  

[Finished in 0.2s]

有了模拟数据之后，需要做几件事：
1.将假数据映射到对应的Models上，实例化成QuerySet，由多个QuerySet组成iterative的QuerySet List
2.需要支持指定QuerySet List长度，因此可以实现计算页数、分页等操作

f model_generator(models, length):
    """
    : models Models.model :
    : length int :
    : rtype QuerySet List :
    """
    return []