Generatore di file CSV di esempio (dati fittizi)
Basta indicare i nomi delle colonne e il tipo di dato — identificativo progressivo, nome, indirizzo di posta, data, numero — per generare all'istante e scaricare dati CSV fittizi per prove e collaudi.
I tipi di dato previsti
| Tipo | Esempio generato |
|---|---|
| Identificativo progressivo | 1, 2, 3, … oppure con prefisso, come USR-0001 |
| Nome e cognome | Nomi fittizi di varia provenienza, come Marco Rossi o Emma Smith |
| Indirizzo di posta elettronica | [email protected], creato automaticamente dal nome generato |
| Numero di telefono | Un numero nel formato dei cellulari, come 090-1234-5678 |
| Data | Una data casuale nel periodo indicato, nel formato anno-mese-giorno |
| Numero intero | Un intero casuale compreso fra il minimo e il massimo indicati |
| Numero decimale | Un decimale casuale con due cifre dopo la virgola, fra il minimo e il massimo indicati |
| Valore logico | true oppure false, con etichette liberamente modificabili |
| Testo libero | Una successione di parole, come «Lorem ipsum dolor sit amet.» |
Consigli per l'uso
- Inserendo un numero qualsiasi nel campo del seme, riprodurrete quante volte volete gli stessi dati fittizi dalle stesse definizioni di colonna: comodo per condividerli in una segnalazione di difetto o come dati di partenza per le prove automatiche.
- Il file generato è conforme alla norma RFC 4180: anche i valori che contengono virgole, ritorni a capo o virgolette doppie sono correttamente racchiusi e protetti.
- La colonna degli indirizzi di posta è creata automaticamente dalla colonna dei nomi della stessa riga, purché collocata prima: usandole insieme otterrete dati coerenti.
- Tutta la generazione avviene nel navigatore e nulla viene trasmesso ad alcun servente: si tratta di dati interamente fittizi, privi di qualunque informazione personale reale.
- Si possono richiedere fino a diecimila righe. Poiché generarne molte in una volta può rallentare il navigatore, conviene provare prima con poche righe per verificare le definizioni delle colonne.
Domande frequenti
A proposito — perché nelle prove servono dati fittizi con un seme
Nello sviluppo del software è prassi diffusa collaudare con dati fittizi anziché reali. Le ragioni principali sono due: la tutela dei dati personali, cioè evitare il rischio di collocare dati reali dei clienti negli ambienti di sviluppo e di prova, e la possibilità di preparare a piacere dati che comprendano di proposito valori limite e casi anomali. È per questo che le librerie di generazione di dati fittizi sono tanto diffuse in ogni linguaggio.
I dati del tutto casuali hanno però un punto debole: non sono riproducibili. Quando una prova fallisce, distinguere se la causa sia un difetto della logica oppure un valore particolare capitato per caso diventa difficile. La soluzione è il generatore di numeri pseudocasuali con seme: indicando lo stesso seme si ottiene sempre la medesima successione, e quindi i medesimi dati, rendendo agevoli la riproduzione dei difetti e la verifica dei risultati.
L'algoritmo adottato da questo strumento, noto come mulberry32, genera successioni pseudocasuali di buona qualità con un calcolo relativamente semplice ed è molto usato negli impieghi leggeri, soprattutto in JavaScript. Non si presta alla crittografia, ma è adatto ai casi in cui contano la determinatezza e la rapidità, come appunto la generazione di dati di prova.