local-fake

Un générateur open source de fausses données (Faker) localisées pour l'Afrique, conçu pour tester les applications avec les réalités du terrain (Mobile Money, formats d'adresses textuelles, numérotations locales, et KYC).

Pays disponibles : Côte d'Ivoire (ci), Burkina Faso (bf), Bénin (bj). Les formats de documents (CNI, passeport, NIF, RCCM, ...) sont plausibles et cohérents entre eux, mais n'ont pas fait l'objet d'une vérification officielle auprès des administrations concernées — à valider avant un usage KYC réel.

pip install local-fake              # cœur de la librairie (données uniquement)
pip install local-fake[files]       # + génération de fichiers PDF/Word/PNG/Excel

local.file.svg() fonctionne sans l'extra [files] (texte pur, aucune dépendance tierce). Les 4 autres méthodes de local.file.* (excel/word/pdf/png) nécessitent openpyxl/python-docx/fpdf2/Pillow respectivement et lèvent MissingOptionalDependencyError avec un message explicite si l'extra n'est pas installé — plutôt que de forcer ces dépendances à tout le monde, y compris qui n'a besoin que de données.

import local_fake
from local_fake import LocalFake

local_fake.seed(42)          # ou : LocalFake(seed=42)
local = LocalFake()

seed() fixe le générateur interne partagé de local-fake (comme Faker.seed()) : deux exécutions avec la même graine produisent la même séquence de données, quel que soit le nombre d'instances LocalFake() créées. Il n'affecte pas le module random global du process — seul le code de local-fake est concerné.

Ceci couvre toutes les données (first_name(), phone_number(), etc.) ainsi que les fichiers générés par local.file.*, à une nuance près : svg(), pdf() et word() sont reproductibles à l'octet près ; excel() garantit la reproductibilité de la donnée (cellules, en-têtes — vérifiable en réouvrant le fichier), mais pas l'identité binaire exacte du .xlsx, à cause d'un ordre de sérialisation interne à openpyxl indépendant de toute graine (probablement lié à un hachage par identité d'objets de style, sensible à ce qui a été alloué plus tôt dans le même process).

from local_fake import LocalFake

local = LocalFake()

local.first_name()             # un prénom, peu importe le pays
local.ci.first_name()          # un prénom ivoirien
local.unique.ci.first_name()   # un prénom ivoirien, garanti unique
local.unique.first_name()      # un prénom générique, garanti unique

local.ci.phone_number()        # un numéro ivoirien conforme aux préfixes opérateurs
local.ci.cni_number()          # un numéro de CNI conforme au format du pays
local.ci.passport_number()     # un numéro de passeport conforme au format du pays
local.ci.password()            # un mot de passe conforme aux exigences du pays
local.ci.address()             # une adresse textuelle : "quartier, repère, ville"

Certaines méthodes lèvent MissingCountryDataError si le pays n'a pas la section YAML correspondante : elle est optionnelle, contrairement à country, person et telecom. C'est le cas pour toutes les méthodes marquées (optionnel) ci-dessous.

Toutes ces méthodes existent aussi sous local.unique.* et local.unique.<code>.* (garanties uniques), et sur local.* directement pour un pays tiré au hasard parmi ceux enregistrés (délégation).

local.file génère des fichiers de test (PDF, Word, PNG, SVG, Excel), indépendamment de tout pays — combinable avec les générateurs ci-dessus.

local.file.svg()                          # SVG minimal, taille par défaut
local.file.png(width=800, height=600)      # PNG de bruit aléatoire, dimensions imposées
local.file.pdf(min_size=50_000)            # PDF d'au moins 50 Ko (rempli de pages de texte)
local.file.word(max_size=100_000)          # Word d'au plus 100 Ko
local.file.excel()                          # classeur vide

local.file.excel(data=["Nom", "Prénom", "Téléphone"])  # une seule ligne d'en-tête

local.file.excel(data={                     # en-têtes = clés, lignes = valeurs
    "Nom": [local.ci.last_name() for _ in range(20)],
    "Téléphone": [local.ci.phone_number() for _ in range(20)],
})

local.file.pdf(path="rapport.pdf")           # écrit aussi sur disque en plus de retourner les bytes

• Chaque méthode retourne des bytes ; path= (optionnel) écrit en plus le résultat sur disque.
• min_size/max_size sont optionnels et définissent un intervalle (pas une taille exacte — pas réaliste pour des formats binaires structurés) ; sans eux, un intervalle standard par format est utilisé. Le fichier est amené dans l'intervalle en ajoutant du contenu de remplissage (pages, paragraphes, lignes, ou dimensions pour le PNG), jamais en tronquant des octets qui casseraient la structure du fichier.
• Si l'intervalle demandé est irréalisable (ex: max_size plus petit que le poids incompressible du format, ~36 Ko pour un .docx vide côté python-docx), InvalidFileSizeError est levée avec une explication.
• Pour excel(data=...) : une list[str] devient la ligne d'en-tête (sans données) ; un dict[str, list] a ses clés comme en-têtes de colonnes et ses valeurs comme lignes — les colonnes plus courtes sont complétées par des cellules vides.

Cas courant — aucune règle spécifique au pays :

Créer src/local_fake/data/countries/<code>.yaml en respectant la structure minimale (country, person, telecom.operators) — voir ci.yaml comme référence. Des sections additionnelles (address, ...) peuvent être ajoutées librement. C'est tout : SupraProvider découvre automatiquement le fichier au démarrage et expose local.xx.* / local.unique.xx.* avec un provider générique (xx = le nom du fichier sans l'extension, qui devient aussi le country_code par défaut).

Cas avancé — une réalité locale demande de surcharger une méthode :

Créer en plus src/local_fake/providers/countries/<code>.py :

from local_fake.providers.base import BaseProvider

class ProviderXX(BaseProvider):
    yaml_file = "xx.yaml"
    country_code = "XX"
    # surcharger ici une méthode si les réalités du pays le demandent

SupraProvider détecte ce fichier et utilise cette classe à la place du provider générique — toujours sans rien déclarer ailleurs.

Sections YAML optionnelles reconnues (activent des méthodes supplémentaires, voir le catalogue ci-dessus) : person.occupations, address (+ sous-champs regions, gps_bounds), telecom.landline_prefixes, documents (mapping libre nom: regex, ex. nif, cnps, driver_license, birth_certificate, rccm, ifu), finance (currency, banks, mobile_money_operators), company (suffixes). Voir ci.yaml pour un exemple complet. Toute autre section reste libre et accessible via CountryData.extra.

src/local_fake/
    local_fake.py          # classe LocalFake (point d'entrée)
    cache.py                # UniqueCache : mémorisation des valeurs déjà servies
    proxy.py                # UniqueProxy : implémente .unique
    exceptions.py
    data/countries/          # un YAML par pays
    engine/
        loader.py             # chargement + validation + cache des YAML
        models.py              # CountryData et modèles associés
    validators/
        schema.py              # structure minimale exigée d'un YAML de pays
        pattern.py              # validation d'une valeur contre une regex
    generators/
        person.py, telecom.py, identity.py, security.py, pattern.py,
        address.py, contact.py, dates.py, finance.py, company.py
    providers/
        base.py                 # BaseProvider : générateurs génériques + délégation
        supra.py                 # SupraProvider : registre de tous les pays
        countries/<code>.py      # un provider par pays, hérite de BaseProvider
    files/
        provider.py              # FileProvider, exposé comme local.file
        sizing.py                # respect de [min_size, max_size] par remplissage
        svg.py, image.py, pdf.py, word.py, excel.py
    utils/
        random_utils.py          # pick, digits, shuffled