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import random
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import string
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from datetime import datetime
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import pandas as pd
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# 常用姓氏和名字
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surnames = ['王', '李', '张', '刘', '陈', '杨', '黄', '赵', '周', '吴', '徐', '孙', '马', '胡', '朱', '郭', '何', '罗', '高', '林']
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given_names = ['伟', '芳', '娜', '敏', '静', '丽', '强', '磊', '军', '洋', '勇', '艳', '杰', '娟', '涛', '明', '超', '秀英', '霞', '平', '刚', '桂英', '玉兰', '萍', '毅', '浩', '宇', '轩', '然', '凯']
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# 人员类型
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person_types = ['中介', '职业背债人', '房产中介']
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person_sub_types = ['本人', '配偶', '子女', '其他']
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genders = ['M', 'F', 'O']
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id_types = ['身份证', '护照', '港澳通行证', '台胞证', '军官证']
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relation_types = ['配偶', '子女', '父母', '兄弟姐妹', '其他']
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# 常用地址
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provinces = ['北京市', '上海市', '广东省', '浙江省', '江苏省', '四川省', '湖北省', '河南省', '山东省', '福建省']
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cities = ['朝阳区', '海淀区', '浦东新区', '黄浦区', '天河区', '福田区', '西湖区', '滨江区', '鼓楼区', '玄武区']
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districts = ['街道1号', '大道2号', '路3号', '巷4号', '小区5栋', '花园6号', '广场7号', '大厦8号楼']
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# 公司和职位
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companies = ['房产中介有限公司', '置业咨询公司', '房产经纪公司', '地产代理公司', '不动产咨询公司', '房屋租赁公司', '物业管理公司', '投资咨询公司']
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positions = ['房产经纪人', '销售经理', '业务员', '置业顾问', '店长', '区域经理', '高级经纪人', '项目经理']
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# 生成身份证号码（简化版，仅用于测试）
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def generate_id_card():
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# 地区码（前6位）
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area_code = f"{random.randint(110000, 650000):06d}"
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# 出生日期（8位）
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birth_year = random.randint(1960, 2000)
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birth_month = f"{random.randint(1, 12):02d}"
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birth_day = f"{random.randint(1, 28):02d}"
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birth_date = f"{birth_year}{birth_month}{birth_day}"
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# 顺序码（3位）
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sequence = f"{random.randint(1, 999):03d}"
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# 校验码（1位）
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check_code = random.randint(0, 9)
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return f"{area_code}{birth_date}{sequence}{check_code}"
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# 生成手机号
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def generate_phone():
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second_digits = ['3', '5', '7', '8', '9']
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second = random.choice(second_digits)
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return f"1{second}{''.join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)])}"
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# 生成统一信用代码
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def generate_credit_code():
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return f"91{''.join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(16)])}"
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# 生成微信号
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def generate_wechat():
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return f"wx_{''.join([random.choice(string.ascii_lowercase + string.digits) for _ in range(8)])}"
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# 生成单条数据
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def generate_person(index):
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person_type = random.choice(person_types)
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gender = random.choice(genders)
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# 根据性别选择更合适的名字
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if gender == 'M':
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name = random.choice(surnames) + random.choice(['伟', '强', '磊', '军', '勇', '杰', '涛', '明', '超', '毅', '浩', '宇', '轩'])
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else:
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name = random.choice(surnames) + random.choice(['芳', '娜', '敏', '静', '丽', '艳', '娟', '秀英', '霞', '平', '桂英', '玉兰', '萍'])
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id_type = random.choice(id_types)
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id_card = generate_id_card() if id_type == '身份证' else f"{random.randint(10000000, 99999999):08d}"
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return {
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'姓名': name,
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'人员类型': person_type,
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'人员子类型': random.choice(person_sub_types),
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'性别': gender,
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'证件类型': id_type,
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'证件号码': id_card,
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'手机号码': generate_phone(),
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'微信号': generate_wechat() if random.random() > 0.3 else '',
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'联系地址': f"{random.choice(provinces)}{random.choice(cities)}{random.choice(districts)}",
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'所在公司': random.choice(companies) if random.random() > 0.2 else '',
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||
'企业统一信用码': generate_credit_code() if random.random() > 0.5 else '',
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'职位': random.choice(positions) if random.random() > 0.3 else '',
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||
'关联人员ID': f"ID{random.randint(10000, 99999)}" if random.random() > 0.6 else '',
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'关系类型': random.choice(relation_types) if random.random() > 0.6 else '',
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'备注': f'测试数据{index}' if random.random() > 0.5 else ''
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}
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# 生成1000条数据
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print("正在生成1000条个人中介黑名单数据...")
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data = [generate_person(i) for i in range(1, 1001)]
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df = pd.DataFrame(data)
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# 保存第一个文件
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output1 = r'D:\ccdi\ccdi\doc\test-data\intermediary\个人中介黑名单测试数据_1000条_第1批.xlsx'
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df.to_excel(output1, index=False)
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print(f"已生成第一个文件: {output1}")
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# 生成第二个1000条数据
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print("正在生成第二批1000条个人中介黑名单数据...")
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data2 = [generate_person(i) for i in range(1, 1001)]
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df2 = pd.DataFrame(data2)
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# 保存第二个文件
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output2 = r'D:\ccdi\ccdi\doc\test-data\intermediary\个人中介黑名单测试数据_1000条_第2批.xlsx'
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df2.to_excel(output2, index=False)
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print(f"已生成第二个文件: {output2}")
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print("\n生成完成！")
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print(f"文件1: {output1}")
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print(f"文件2: {output2}")
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print(f"\n每个文件包含1000条测试数据")
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