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从现有结构生成测试数据

为 SQLite 和 PostgreSQL 生成有关联的测试数据。

sqlseed 向已有表填充数据，自动推断姓名、邮箱等常见字段规则，也支持用 Python 或 YAML 定义业务取值与表间关系。核心引擎离线运行，AI 按需使用。

了解 Web 工作台 从 Python 开始

选择使用方式

在 Python 3.10+ 虚拟环境中安装需要的入口即可。 四个入口插件共用离线核心，安装时会自动带上核心包。

  • Python 接口

    通过 Python 或 YAML 规则，用离线核心生成数据。

    python -m pip install sqlseed

    查看 API 参考 →

  • Web 工作台

    在浏览器中编辑规则、预览数据并查看运行记录。

    python -m pip install sqlseed-web

    查看工作台指南 →

  • 命令行

    检查结构、预览、生成数据、创建模板与重放快照。

    python -m pip install sqlseed-cli

    查看命令参考 →

  • AI 辅助

    让模型建议、分析或修复规则，再由用户确认使用。

    python -m pip install sqlseed-ai

    配置 AI 服务 →

  • MCP 工具

    通过 MCP 客户端生成规则式 YAML，并执行数据填充。

    python -m pip install mcp-server-sqlseed

    配置 MCP →

  • 支持范围与限制

    了解数据库支持、约束处理、写入行为与复现条件。

    适用于所有入口，建议在写入数据前阅读。

    查看支持说明 →

AI 插件会安装 CLI，以提供扩展命令；Web 的常规流程无需 AI。 模型辅助的 MCP 工具由 sqlseed-ai[mcp] 提供，是独立入口； mcp-server-sqlseed 本身不需要模型服务。

本文档介绍 0.2.6，沿用 0.2.4 引入的五包结构。 发布状态见 发布记录。 从旧版迁移请先读升级说明；源码候选与可选依赖见安装指南。

第一次生成数据

安装 sqlseed 后，在新目录将以下代码保存为 demo.py，运行 python demo.py。 它创建 SQLite 表并追加 100 条用户记录，无需克隆仓库或准备数据库服务器：

import sqlite3
from contextlib import closing

import sqlseed

with closing(sqlite3.connect("demo.db")) as conn:
    conn.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            name TEXT NOT NULL,
            email TEXT NOT NULL
        )
    """)
    conn.commit()

result = sqlseed.fill(
    "demo.db",
    table="users",
    count=100,
    provider="faker",
    seed=42,
)
print(result.count, result.errors)  # 100 []

Faker 随核心包安装。每次运行都会追加 100 行，不会清空原表。 请同时检查 count 和 errors：失败时可能保留先前批次已提交的数据。 约束支持、写入行为和复现条件见支持范围与限制。

体验浏览器或命令行

安装 sqlseed-web 后运行：

sqlseed-web

打开 http://127.0.0.1:8630，连接 demo.db，选择表，编辑规则，先预览再生成。 启动命令随包提供，无需额外启动脚本。工作台支持保存配置、检查表间关系，以及从运行记录查看逐表结果。 界面提供简体中文、英文以及浅色、深色外观。

sqlseed-web 0.2.5 中文工作台，浅色外观

0.2.5 正式界面的实际截图。查看原尺寸 PNG， 或查看深色主题下的只读样例预览。 安装与操作步骤见 Web 工作台指南。

安装 sqlseed-cli 后，可以对同一个数据库运行：

sqlseed inspect demo.db --table users --show-mapping
sqlseed preview demo.db -t users -n 5 --provider faker
sqlseed fill demo.db -t users -n 100 --provider faker --no-ai

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