通过使用Python语言批量生成Excel格式的测试数据

目录

• 一、源码
• 二、代码分析
  • 2.1导入模块和库
  • 2.2 生成指定行数的随机数据
  • 2.3随机生成姓名
  • 2.4随机生成手机号
  • 2.5生成随机地址
  • 2.6生成随机邮箱
  • 2.7生成一批数据
  • 2.8保存数据到Excel
  • 2.9生成数据并保存
  • 2.10主程序
• 三、函数和方法分析
  • 3.1DataGenerator
  • 3.2@staticmethod / generate_name
  • 3.3generate_phone_number
  • 3.4 generate_address
  • 3.5generate_email
  • 3.6generate_data_batch
  • 3.7save_to_excel
  • 3.8generate_and_save_batch
  • 3.9主程序
• 四、整体分析
• 五、代码维护和更新
  • 5.1 需要增加列或者其他信息
  • 5.2确保代码的兼容性和稳定性
  • 5.3示例演示

一、源码

import os
import random
import time

import pandas as pd
from tqdm import tqdm


class DataGenerator:
    def __init__(self, rows, batch_size=1000):
        """数据生成器类，用于生成指定行数的随机数据。

        Args:
            rows (int): 要生成的数据行数。
            batch_size (int, optional): 每批次生成的数据量，默认为 1000。
        """
        self.rows = rows
        self.batch_size = batch_size

    @staticmethod
    def generate_name():
        """生成随机姓名。

        Returns:
            str: 随机生成的姓名。
        """
        first_names = ['赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '诸葛', '东方']
        last_names = ['舒梅', '莉梦', '素艺', '玲羽', '爽莉', '淑玥', '静洁', '瑶茜', '琴瑶', '洁颖', '岳毅', '龙力',
                      '胜康', '铭怀', '鑫晖', '奇国', '晨畅', '玮熠', '朔凝', '逸敏']

        # 随机选择姓和名
        first_name = random.choice(first_names)
        max_last_name_length = min(4, 5 - len(first_name))
        last_name_length = random.randint(1, max_last_name_length)
        last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))

        full_name = first_name + last_name
        # 随机生成的姓名长度不能超过4个字符
        while len(full_name) > 4:
            last_name_length -= 1
            if last_name_length < 1:
                break
            last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))
            full_name = first_name + last_name

        return full_name

    @staticmethod
    def generate_phone_number():
        """生成随机手机号码。

        Returns:
            str: 随机生成的手机号码。
        """
        second = random.randint(1, 9)
        third = random.randint(1, 9)
        suffix = random.randint(10000000, 99999999)
        return f"1{second}{third}{suffix}"

    @staticmethod
    def generate_address():
        """生成随机地址。

        Returns:
            str: 随机生成的地址。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        district = random.randint(1, 20)
        street = random.randint(1, 1000)
        return f"{random.choice(cities)}市{district}区{street}号"

    @staticmethod
    def generate_email():
        """生成随机邮箱。

        Returns:
            str: 随机生成的邮箱。
        """
        domains = ["@qq.com", "@dingtalk.com", "@163.com", "@139.com", "@outlook.com", "@sohu.com", "@aliyun.com"]
        username = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', k=10))
        domain = random.choice(domains)
        return f"{username}{domain}"

    def generate_data_batch(self, batch_size, generated_rows):
        """生成一批次的数据。

        Args:
            batch_size (int): 批次的数据量。
            generated_rows (int): 已生成的总行数。

        Returns:
            list: 生成的数据列表。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        genders = ["男", "女"]
        ages = [i for i in range(1, 101)]
        jobs = ["学生", "老师", "社会人员"]
        educations = ["小学毕业", "初中毕业", "高中毕业", "高职学历", "大学专科", "大学本科", "硕士学历",
                      "博士学历", "博士以上"]

        data = []

        for _ in range(batch_size):
            if generated_rows + self.batch_size > self.rows:
                current_batch_size = self.rows - generated_rows
                if current_batch_size <= 0:
                    break
            else:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)

            current_row = len(data) + 1
            name = self.generate_name()
            age = random.choice(ages)
            city = random.choice(cities)
            gender = random.choice(genders)
            job = random.choice(jobs)
            email = self.generate_email()
            phone_number = self.generate_phone_number()
            address = self.generate_address()
            education = random.choice(educations)

            data.append([
                current_row, name, age, city, gender, job, email, phone_number, address, education
            ])

        return data

    @staticmethod
    def save_to_excel(data, file_path):
        """将数据保存到Excel文件中。

        Args:
            data (list): 要保存的数据列表。
            file_path (str): 文件路径。
        """
        df = pd.DataFrame(
            data,
            columns=["编号", "姓名", "年龄", "城市", "性别", "职业", "邮箱", "电话", "地址", "学历"]
        )
        df.to_excel(file_path, index=False)

    def generate_and_save_batch(self, folder_path):
        """生成并保存数据批次。

        Args:
            folder_path (str): 文件夹路径。

        Returns:
            str: 生成的Excel文件路径。
        """
        if self.rows <= 0:
            print("请输入大于0的行数")
            return

        total_batches = (self.rows - 1) // self.batch_size + 1

        file_name = f"data_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.xlsx"
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

        with tqdm(total=self.rows, desc=f"数据生成进度：0/{self.rows}") as pbar:
            generated_rows = 0

            data = []
            while generated_rows < self.rows:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)
                batch_data = self.generate_data_batch(current_batch_size, generated_rows)
                generated_rows += current_batch_size
                data.extend(batch_data)

                self.save_to_excel(data, file_path)
                pbar.set_description(f"数据生成进度：{generated_rows}/{self.rows}")
                pbar.update(current_batch_size)
                time.sleep(0.1)

        return file_path


if __name__ == "__main__":
    rows = int(input("请输入要生成的行数："))
    folder_path = input("请输入文件夹路径：")

    try:
        if folder_path:
            os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)
    except OSError:
        print("创建文件夹失败")
        exit(1)

    start_time = time.time()

    print("\n数据生成进度：")

    data_generator = DataGenerator(rows)
    generated_file = data_generator.generate_and_save_batch(folder_path)

    end_time = time.time()

    print(f"\nExcel数据已成功生成并保存到文件：{os.path.abspath(generated_file)}")
    print(f"共生成 {rows} 行数据，总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
    print(f"文件名：{os.path.basename(generated_file)}")

二、代码分析

2.1导入模块和库

import os
import random
import time

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

这段代码使用了Python的内置模块os、random和time，以及第三方库pandas和tqdm。

import os语句导入了os模块，它提供了与操作系统进行交互的功能，例如创建文件夹、列出目录中的文件等。

import random语句导入了random模块，它提供了生成随机数的功能，例如生成随机整数、随机选择列表中的元素等。

import time语句导入了time模块，它提供了与时间相关的功能，例如获取当前时间、暂停程序执行等。

import pandas as pd语句导入了pandas库，并将其简化为pd，pandas是一个用于数据分析和处理的强大工具，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

from tqdm import tqdm语句导入了tqdm库中的tqdm函数，它提供了在循环中显示进度条的功能，可以让程序执行过程更加可视化。

总结：该代码段导入了一些常用的Python模块和库，它们提供了操作系统交互、随机数生成、时间处理、数据分析以及显示进度条的功能。

2.2 生成指定行数的随机数据

class DataGenerator:
    def __init__(self, rows, batch_size=1000):
        """数据生成器类，用于生成指定行数的随机数据。

        Args:
            rows (int): 要生成的数据行数。
            batch_size (int, optional): 每批次生成的数据量，默认为 1000。
        """
        self.rows = rows
        self.batch_size = batch_size

这段代码定义了一个名为DataGenerator的类，用于生成指定行数的随机数据。

在类的__init__方法中，接受两个参数：rows和batch_size。rows是要生成的数据行数，batch_size是每批次生成的数据量，默认为1000。

在方法体内，self.rows = rows将传入的rows赋值给实例变量self.rows，以便后续可在类的其他方法中使用。self.batch_size = batch_size将传入的batch_size赋值给实例变量self.batch_size。

该类的作用是根据指定的行数和批次大小生成随机数据，可以通过实例化该类并调用相应的方法来使用。

2.3随机生成姓名

 @staticmethod
    def generate_name():
        """生成随机姓名。

        Returns:
            str: 随机生成的姓名。
        """
        first_names = ['赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '诸葛', '东方']
        last_names = ['舒梅', '莉梦', '素艺', '玲羽', '爽莉', '淑玥', '静洁', '瑶茜', '琴瑶', '洁颖', '岳毅', '龙力',
                      '胜康', '铭怀', '鑫晖', '奇国', '晨畅', '玮熠', '朔凝', '逸敏']

        # 随机选择姓和名
        first_name = random.choice(first_names)
        max_last_name_length = min(4, 5 - len(first_name))
        last_name_length = random.randint(1, max_last_name_length)
        last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))

        full_name = first_name + last_name
        # 随机生成的姓名长度不能超过4个字符
        while len(full_name) > 4:
            last_name_length -= 1
            if last_name_length < 1:
                break
            last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))
            full_name = first_name + last_name

        return full_name

这段代码定义了一个名为generate_name的静态方法，用于生成随机的姓名。

在方法体内，首先定义了一个first_names列表，其中包含了一些姓氏，例如'赵'、'钱'、'孙'等。接着定义了一个last_names列表，其中包含了一些名字的部分，如'舒梅'、'莉梦'、'素艺'等。

然后通过以下步骤生成随机的姓名：

1. 从first_names列表中随机选择一个姓氏，赋值给first_name变量。
2. 计算可选名字的最大长度，取4与5减去first_name长度的较小值。将其赋值给max_last_name_length变量。
3. 生成一个随机整数，范围在1到max_last_name_length之间，表示名字的长度。将其赋值给last_name_length变量。
4. 使用列表推导式和random.choice函数，从last_names列表中随机选择last_name_length个名字的部分，并将它们连接成一个字符串，赋值给last_name变量。
5. 将first_name和last_name拼接到一起，得到完整的姓名，赋值给full_name变量。
6. 如果生成的姓名长度超过4个字符，则进入循环，每次将last_name_length减1，并重新生成last_name和full_name，直到长度不超过4个字符或者last_name_length小于1为止。

最后，返回生成的完整姓名。

该静态方法可以直接通过类名调用，例如DataGenerator.generate_name()，它会返回一个随机生成的姓名。

2.4随机生成手机号

 @staticmethod
    def generate_phone_number():
        """生成随机手机号码。

        Returns:
            str: 随机生成的手机号码。
        """
        second = random.randint(1, 9)
        third = random.randint(1, 9)
        suffix = random.randint(10000000, 99999999)
        return f"1{second}{third}{suffix}"

当调用generate_phone_number方法时，会执行以下步骤：

1. 使用random.randint(1, 9)生成一个1到9之间的随机整数，将它赋值给变量second。这个数字表示手机号码的第二位。
2. 使用random.randint(1, 9)再次生成一个1到9之间的随机整数，将它赋值给变量third。这个数字表示手机号码的第三位。
3. 使用random.randint(10000000, 99999999)生成一个8位数的随机整数，该整数作为手机号码后缀部分，将它赋值给变量suffix。
4. 使用格式化字符串（f-string）将second、third和suffix拼接成一个完整的手机号码字符串。格式为"1{second}{third}{suffix}"。其中，'1'表示手机号码的开头。
5. 返回生成的手机号码字符串。

该静态方法可以直接通过类名调用，通过调用DataGenerator.generate_phone_number()，可以随机生成一个手机号码。例如，可能返回"13812345678"或"15198765432"等不同的手机号码。

2.5生成随机地址

@staticmethod
    def generate_address():
        """生成随机地址。

        Returns:
            str: 随机生成的地址。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        district = random.randint(1, 20)
        street = random.randint(1, 1000)
        return f"{random.choice(cities)}市{district}区{street}号"

这段代码定义了一个名为generate_address的静态方法，用于生成随机的地址。

在方法体内，首先定义了一个cities列表，其中包含了一些城市名称，例如"北京"、"上海"、"南京"、"天津"和"深圳"。

接着使用random.randint(1, 20)函数生成一个1到20之间的随机整数，表示地址的区（district）部分，将其赋值给变量district。

然后使用random.randint(1, 1000)函数生成一个1到1000之间的随机整数，表示地址的街道（street）部分，将其赋值给变量street。

最后，使用格式化字符串（f-string）将随机选择的城市、区和街道拼接成一个完整的地址字符串，格式为"{random.choice(cities)}市{district}区{street}号"。其中，{random.choice(cities)}会从cities列表中随机选择一个城市名称。

返回生成的随机地址字符串。

该静态方法可以直接通过类名调用，例如DataGenerator.generate_address()，它会返回一个随机生成的地址。例如，可能返回"上海市15区567号"、"南京市8区233号"等不同的地址。

2.6生成随机邮箱

 @staticmethod
    def generate_email():
        """生成随机邮箱。

        Returns:
            str: 随机生成的邮箱。
        """
        domains = ["@qq.com", "@dingtalk.com", "@163.com", "@139.com", "@outlook.com", "@sohu.com", "@aliyun.com"]
        username = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', k=10))
        domain = random.choice(domains)
        return f"{username}{domain}"

这段代码定义了一个名为generate_email的静态方法，用于生成随机的邮箱地址。

在方法体内，首先定义了一个domains列表，其中包含了一些常见的邮箱域名，例如"@qq.com"、"@dingtalk.com"、"@163.com"等。

接着使用random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', k=10)函数生成一个长度为10的随机字符串，由小写字母和数字组成，将它赋值给变量username，表示邮箱的用户名部分。

然后使用random.choice(domains)函数从domains列表中随机选择一个邮箱域名，将它赋值给变量domain，表示邮箱的域名部分。

最后，使用格式化字符串（f-string）将随机生成的用户名和邮箱域名拼接成一个完整的邮箱地址字符串，格式为"{username}{domain}"。

返回生成的随机邮箱地址字符串。

该静态方法可以直接通过类名调用，例如DataGenerator.generate_email()，它会返回一个随机生成的邮箱地址。例如，可能返回"abc123xyz@qq.com"、"helloworld@163.com"等不同的邮箱地址。

2.7生成一批数据

    def generate_data_batch(self, batch_size, generated_rows):
        """生成一批次的数据。

        Args:
            batch_size (int): 批次的数据量。
            generated_rows (int): 已生成的总行数。

        Returns:
            list: 生成的数据列表。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        genders = ["男", "女"]
        ages = [i for i in range(1, 101)]
        jobs = ["学生", "老师", "社会人员"]
        educations = ["小学毕业", "初中毕业", "高中毕业", "高职学历", "大学专科", "大学本科", "硕士学历",
                      "博士学历", "博士以上"]

        data = []

        for _ in range(batch_size):
            if generated_rows + self.batch_size > self.rows:
                current_batch_size = self.rows - generated_rows
                if current_batch_size <= 0:
                    break
            else:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)

            current_row = len(data) + 1
            name = self.generate_name()
            age = random.choice(ages)
            city = random.choice(cities)
            gender = random.choice(genders)
            job = random.choice(jobs)
            email = self.generate_email()
            phone_number = self.generate_phone_number()
            address = self.generate_address()
            education = random.choice(educations)

            data.append([
                current_row, name, age, city, gender, job, email, phone_number, address, education
            ])

        return data

这段代码定义了一个名为generate_data_batch的方法，用于生成一批次的数据。下面是对代码的详细分析：

1. generate_data_batch(self, batch_size, generated_rows)：生成一批次数据的方法。接收两个参数，batch_size表示批次的数据量，generated_rows表示已生成的总行数。

2. 定义了几个属性选项的列表，如cities、genders、ages、jobs和educations等，用于随机选择生成数据的属性值。

3. 创建一个空列表data，用于存储生成的数据。

4. 进行batch_size次循环，每次循环生成一行数据。

5. 在循环开始前，判断剩余行数是否小于等于当前批次数据量。若是，则将当前批次数据量调整为剩余行数。

6. 获取当前行号current_row，此处通过len(data) + 1获取。

7. 根据相应的方法生成其他属性值，如name、age、city、gender、job、email、phone_number、address和education。

8. 将生成的数据作为一个列表添加到data列表中。

9. 返回生成的数据列表data。

经过分析，该方法的功能是生成一批次指定数量的数据，并将生成的数据以列表形式返回。生成的数据包括行号、姓名、年龄、城市、性别、职业、邮箱、电话号码、地址和教育程度等信息。

需要注意的是，代码中的self.batch_size应该修改为batch_size，因为方法的参数已经提供了批次的数据量。

1. 在循环开始前，通过判断 generated_rows + batch_size 是否大于总行数 self.rows，来确定当前批次的数据量 current_batch_size。如果已生成的总行数和当前批次数据量之和超过了总行数，则将当前批次数据量调整为总行数减去已生成的总行数。

2. 在每一次循环中，生成一行数据，并将其添加到 data 列表中。

3. 生成的一行数据包括以下内容：

   • current_row：当前行号，从 1 开始，逐行递增。
   • name：通过调用 generate_name() 方法生成的姓名。
   • age：随机选择一个年龄属性值，从 ages 列表中选取。
   • city：随机选择一个城市属性值，从 cities 列表中选取。
   • gender：随机选择一个性别属性值，从 genders 列表中选取。
   • job：随机选择一个职业属性值，从 jobs 列表中选取。
   • email：通过调用 generate_email() 方法生成的邮箱地址。
   • phone_number：通过调用 generate_phone_number() 方法生成的电话号码。
   • address：通过调用 generate_address() 方法生成的地址。
   • education：随机选择一个教育程度属性值，从 educations 列表中选取。

4. 循环结束后，返回生成的数据列表 data。

2.8保存数据到Excel

 @staticmethod
    def save_to_excel(data, file_path):
        """将数据保存到Excel文件中。

        Args:
            data (list): 要保存的数据列表。
            file_path (str): 文件路径。
        """
        df = pd.DataFrame(
            data,
            columns=["编号", "姓名", "年龄", "城市", "性别", "职业", "邮箱", "电话", "地址", "学历"]
        )
        df.to_excel(file_path, index=False)

这是一个静态方法 save_to_excel，用于将数据保存到 Excel 文件中。下面是对方法的分析：

1. 方法的参数有两个：data 是要保存的数据列表，file_path 是文件路径。

2. 在方法内部，首先使用 pd.DataFrame 创建一个 DataFrame 对象 df。data 列表包含了要保存的数据，而 columns 参数指定了每一列的名称，包括编号、姓名、年龄、城市、性别、职业、邮箱、电话、地址和学历。

3. 调用 df.to_excel 方法将 DataFrame 对象保存为 Excel 文件。file_path 参数指定了文件保存的路径，index=False 参数表示不将 DataFrame 的索引写入 Excel 文件。

总结起来，这个静态方法将给定的数据保存到 Excel 文件中，并指定了每一列的列名。你可以传入一个数据列表和一个文件路径，然后调用这个方法来保存数据。

2.9生成数据并保存

    def generate_and_save_batch(self, folder_path):
        """生成并保存数据批次。

        Args:
            folder_path (str): 文件夹路径。

        Returns:
            str: 生成的Excel文件路径。
        """
        if self.rows <= 0:
            print("请输入大于0的行数")
            return

        total_batches = (self.rows - 1) // self.batch_size + 1

        file_name = f"data_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.xlsx"
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

        with tqdm(total=self.rows, desc=f"数据生成进度：0/{self.rows}") as pbar:
            generated_rows = 0

            data = []
            while generated_rows < self.rows:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)
                batch_data = self.generate_data_batch(current_batch_size, generated_rows)
                generated_rows += current_batch_size
                data.extend(batch_data)

                self.save_to_excel(data, file_path)
                pbar.set_description(f"数据生成进度：{generated_rows}/{self.rows}")
                pbar.update(current_batch_size)
                time.sleep(0.1)

        return file_path

这是一个方法 generate_and_save_batch，用于生成并保存数据批次。下面是对方法的分析：

1. 方法的参数有一个：folder_path 是文件夹路径，指定要保存生成的 Excel 文件的文件夹。

2. 首先，检查生成数据的行数是否大于0。如果不是，则打印提示信息并返回。

3. 计算总共需要生成的批次数 total_batches。通过将行数减1除以每批次的大小，再加上1来计算。这样可以确保即使最后一批数据不足每批次的大小，也会生成。

4. 生成文件名 file_name，使用当前时间来为文件名添加时间戳，格式为年月日时分秒，如 "data_20210809123456.xlsx"。

5. 构建完整的文件路径 file_path，通过使用 os.path.join 方法将文件夹路径和文件名连接起来。

6. 使用 tqdm 创建进度条，并设置总共的数据行数为进度条的总数。描述中显示当前生成进度为 0/总行数。

7. 初始化 generated_rows 为0，用于记录已生成的数据行数。

8. 创建空列表 data，用于存储生成的数据。

9. 在 while 循环中，当已生成的数据行数小于总行数时，执行以下步骤：

• 计算当前批次的大小 current_batch_size，为每批次的大小和剩余行数之间的较小值。
• 调用 generate_data_batch 方法生成当前批次大小的数据，并将它们存储在 batch_data 中。
• 将已生成的数据行数增加当前批次的大小 current_batch_size。
• 将当前批次的数据添加到 data 列表中。
• 调用 save_to_excel 方法将当前的所有数据保存到 Excel 文件中，使用之前构建的文件路径 file_path。
• 更新进度条的描述，显示当前生成进度为已生成的数据行数/总行数。
• 更新进度条的进度，增加当前批次的大小。
• 暂停0.1秒，以避免进度条刷新过快。

10. 循环结束后，返回生成的 Excel 文件的完整路径 file_path。

综上所述，这个方法用于生成指定行数的数据，并将数据保存到指定文件夹下的 Excel 文件中。方法会根据每批次的大小进行分批生成，并在生成过程中显示进度条。最后返回生成的 Excel 文件的路径。

2.10主程序

if __name__ == "__main__":
    rows = int(input("请输入要生成的行数："))
    folder_path = input("请输入文件夹路径：")

    try:
        if folder_path:
            os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)
    except OSError:
        print("创建文件夹失败")
        exit(1)

    start_time = time.time()

    print("\n数据生成进度：")

    data_generator = DataGenerator(rows)
    generated_file = data_generator.generate_and_save_batch(folder_path)

    end_time = time.time()

    print(f"\nExcel数据已成功生成并保存到文件：{os.path.abspath(generated_file)}")
    print(f"共生成 {rows} 行数据，总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
    print(f"文件名：{os.path.basename(generated_file)}")

这段代码是一个主程序，执行数据生成和保存的过程，并输出相关信息。下面是对代码的分析：

1. 首先判断当前模块是否为主模块，即是否直接运行本文件。通过 if __name__ == "__main__": 判断条件来实现。

2. 使用 input 函数获取用户输入要生成的行数和文件夹路径。

3. 在 try-except 块中，尝试创建文件夹。如果文件夹路径不为空，则使用 os.makedirs 方法创建文件夹。exist_ok=True 参数表示如果文件夹已存在，则不会引发异常。如果创建文件夹失败，则打印提示信息并退出程序。

4. 记录开始时间 start_time，使用 time.time() 函数获取当前时间。

5. 打印提示信息 "数据生成进度："。

6. 创建 DataGenerator 实例 data_generator，将用户输入的行数作为参数传入。

7. 调用 generate_and_save_batch 方法生成并保存数据批次，传入文件夹路径作为参数。生成的 Excel 文件的完整路径存储在 generated_file 中。

8. 记录结束时间 end_time，使用 time.time() 函数获取当前时间。

9. 打印生成成功的提示信息，包括生成的 Excel 文件的完整路径、生成的行数和总耗时。

10. 打印生成的文件名，使用 os.path.basename 函数获取文件路径中的文件名部分。

综上所述，这段代码执行了数据生成和保存的过程，并输出了相应的提示信息，包括生成的 Excel 文件的路径、生成的行数和总耗时。

三、函数和方法分析

3.1DataGenerator

class DataGenerator:
    def __init__(self, rows, batch_size=1000):
        """数据生成器类，用于生成指定行数的随机数据。

        Args:
            rows (int): 要生成的数据行数。
            batch_size (int, optional): 每批次生成的数据量，默认为 1000。
        """
        self.rows = rows
        self.batch_size = batch_size

该类的__init__方法是类的构造函数，用于初始化类的属性。

• rows参数表示要生成的数据行数，是一个整数。
• batch_size参数表示每批次生成的数据量，默认为1000，也是一个整数。

在该方法中，使用self.rows = rows将传入的rows赋值给类的属性self.rows，使用self.batch_size = batch_size将传入的batch_size赋值给类的属性self.batch_size。

该方法没有返回值。

通过初始化方法，可以在创建DataGenerator对象时指定要生成的数据行数和每批次生成的数据量。

在DataGenerator类中，除了 __init__ 方法之外，还定义了以下几个静态方法：

1. generate_name()

   • 生成随机姓名。
   • 返回值为随机生成的姓名字符串。

2. generate_phone_number()

   • 生成随机手机号码。
   • 返回值为随机生成的手机号码字符串。

3. generate_address()

   • 生成随机地址。
   • 返回值为随机生成的地址字符串。

4. generate_email()

   • 生成随机邮箱。
   • 返回值为随机生成的邮箱字符串。

这些静态方法都是独立于类的实例的，可以通过类名直接调用。

另外，DataGenerator类还定义了以下实例方法：

5. generate_data_batch(batch_size, generated_rows)

   • 生成一批次的数据。
   • 参数 batch_size 表示批次的数据量，generated_rows 表示已生成的总行数。
   • 返回值为生成的数据列表。

6. save_to_excel(data, file_path)

   • 将数据保存到 Excel 文件中。
   • 参数 data 是要保存的数据列表，file_path 是文件路径。
   • 该方法将数据转换为 DataFrame 格式，并使用 pandas 库将数据保存到指定的文件路径。

7. generate_and_save_batch(folder_path)

   • 生成并保存数据批次。
   • 参数 folder_path 表示文件夹路径。
   • 返回值为生成的 Excel 文件路径。
   • 该方法根据总行数和批次大小计算需要生成的批次数，并循环生成数据并保存到 Excel 文件中。同时，使用 tqdm 库显示数据生成进度条，并在生成过程中更新进度条。

这些方法都是通过类的实例来调用的，其中 generate_and_save_batch 方法将会调用其他方法来生成数据和保存文件。

3.2@staticmethod / generate_name

 @staticmethod
    def generate_name():
        """生成随机姓名。

        Returns:
            str: 随机生成的姓名。
        """
        first_names = ['赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '诸葛', '东方']
        last_names = ['舒梅', '莉梦', '素艺', '玲羽', '爽莉', '淑玥', '静洁', '瑶茜', '琴瑶', '洁颖', '岳毅', '龙力',
                      '胜康', '铭怀', '鑫晖', '奇国', '晨畅', '玮熠', '朔凝', '逸敏']

        # 随机选择姓和名
        first_name = random.choice(first_names)
        max_last_name_length = min(4, 5 - len(first_name))
        last_name_length = random.randint(1, max_last_name_length)
        last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))

        full_name = first_name + last_name
        # 随机生成的姓名长度不能超过4个字符
        while len(full_name) > 4:
            last_name_length -= 1
            if last_name_length < 1:
                break
            last_name = ''.join(random.choice(last_names) for _ in range(last_name_length))
            full_name = first_name + last_name

        return full_name

这是一个静态方法 generate_name()，用于生成随机姓名。下面对该方法进行详细分析：

1. 定义了 first_names 和 last_names 两个列表，分别存储姓和名的候选项。

2. 随机选择一个姓（first_name）：

   • 调用 random.choice() 方法从 first_names 列表中随机选择一个元素作为姓。

3. 计算可选的名字长度（max_last_name_length）：

   • 名字长度不能超过4个字符（限制条件：5个字符总长度-姓长度），为了保证名字长度合适，需要计算可选的最大名字长度。

4. 随机确定名字长度（last_name_length）：

   • 利用 random.randint() 方法在范围 [1, max_last_name_length] 内生成一个随机整数，表示名字的长度。

5. 随机选择名字（last_name）：

   • 使用列表推导式和 random.choice() 方法生成指定长度的随机名字。

6. 组合姓和名为完整的姓名（full_name）。

7. 检查名字长度是否超过4个字符：

   • 如果名字长度超过4个字符，则减少名字长度，重新生成名字，直到名字长度不超过4个字符，或者不能再减少名字长度。

8. 返回随机生成的姓名（full_name）。

3.3generate_phone_number

@staticmethod
    def generate_phone_number():
        """生成随机手机号码。

        Returns:
            str: 随机生成的手机号码。
        """
        second = random.randint(1, 9)
        third = random.randint(1, 9)
        suffix = random.randint(10000000, 99999999)
        return f"1{second}{third}{suffix}"

这是一个静态方法 generate_phone_number()，用于生成随机手机号码。下面对该方法进行详细分析：

1. 随机生成第二位数（second）：

   • 调用 random.randint() 方法生成一个范围在 [1, 9] 内的随机整数，表示手机号码的第二位数。

2. 随机生成第三位数（third）：

   • 调用 random.randint() 方法生成一个范围在 [1, 9] 内的随机整数，表示手机号码的第三位数。

3. 随机生成后缀（suffix）：

   • 调用 random.randint() 方法生成一个范围在 [10000000, 99999999] 内的随机整数，表示手机号码的后八位。

4. 组合各部分数字为完整的手机号码（"1" + second + third + suffix）。

5. 返回随机生成的手机号码。

3.4 generate_address

    @staticmethod
    def generate_address():
        """生成随机地址。

        Returns:
            str: 随机生成的地址。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        district = random.randint(1, 20)
        street = random.randint(1, 1000)
        return f"{random.choice(cities)}市{district}区{street}号"

这是一个静态方法 generate_address()，用于生成随机地址。下面对该方法进行详细分析：

1. 定义了 cities 列表，存储一些城市名字作为地址的候选项。

2. 随机选择一个城市（random.choice(cities)）：

   • 调用 random.choice() 方法从 cities 列表中随机选择一个城市名字作为生成地址的城市。

3. 随机生成区号（district）：

   • 调用 random.randint() 方法生成一个范围在 [1, 20] 内的随机整数，表示地址的区号。

4. 随机生成街道号（street）：

   • 调用 random.randint() 方法生成一个范围在 [1, 1000] 内的随机整数，表示地址的街道号。

5. 组合城市、区号和街道号为完整的地址字符串（"{random.choice(cities)}市{district}区{street}号"）。

6. 返回随机生成的地址。

3.5generate_email

@staticmethod
    def generate_email():
        """生成随机邮箱。

        Returns:
            str: 随机生成的邮箱。
        """
        domains = ["@qq.com", "@dingtalk.com", "@163.com", "@139.com", "@outlook.com", "@sohu.com", "@aliyun.com"]
        username = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', k=10))
        domain = random.choice(domains)
        return f"{username}{domain}"

这是一个静态方法 generate_email()，用于生成随机邮箱。下面对该方法进行详细分析：

1. 定义了 domains 列表，存储一些常见邮箱域名作为邮箱的候选项。

2. 随机生成用户名（username）：

   • 调用 random.choices() 方法从可选字符集合中随机选择10个字符来构建用户名。
   • 可选字符集合为小写字母和数字的组合（'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'）。
   • 使用 ''.join() 方法将10个字符连接在一起。

3. 随机选择一个邮箱域名（random.choice(domains)）：

   • 调用 random.choice() 方法从 domains 列表中随机选择一个邮箱域名作为生成邮箱的域名。

4. 组合用户名和域名为完整的邮箱地址字符串（"{username}{domain}"）。

5. 返回随机生成的邮箱地址。

3.6generate_data_batch

    def generate_data_batch(self, batch_size, generated_rows):
        """生成一批次的数据。

        Args:
            batch_size (int): 批次的数据量。
            generated_rows (int): 已生成的总行数。

        Returns:
            list: 生成的数据列表。
        """
        cities = ["北京", "上海", "南京", "天津", "深圳"]
        genders = ["男", "女"]
        ages = [i for i in range(1, 101)]
        jobs = ["学生", "老师", "社会人员"]
        educations = ["小学毕业", "初中毕业", "高中毕业", "高职学历", "大学专科", "大学本科", "硕士学历",
                      "博士学历", "博士以上"]

        data = []

        for _ in range(batch_size):
            if generated_rows + self.batch_size > self.rows:
                current_batch_size = self.rows - generated_rows
                if current_batch_size <= 0:
                    break
            else:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)

            current_row = len(data) + 1
            name = self.generate_name()
            age = random.choice(ages)
            city = random.choice(cities)
            gender = random.choice(genders)
            job = random.choice(jobs)
            email = self.generate_email()
            phone_number = self.generate_phone_number()
            address = self.generate_address()
            education = random.choice(educations)

            data.append([
                current_row, name, age, city, gender, job, email, phone_number, address, education
            ])

        return data

这是一个定义在类中的方法 generate_data_batch()，用于生成一批次的数据。下面对该方法进行详细分析：

1. 定义了一些常量列表：

   • cities：存储了一些城市名作为地址的候选项。
   • genders：存储了两个性别选项（"男"和"女"）。
   • ages：存储了一个包含从1到100的整数的列表，表示年龄的候选项。
   • jobs：存储了一些职业选项（"学生"、"老师"和"社会人员"）。
   • educations：存储了一些学历选项。

2. 创建一个空的 data 列表用于存储生成的数据。

3. 使用循环来生成指定数量的数据行：

   • 检查是否剩余的可生成行数小于批次的数据量，如果是则将当前批次的大小设为剩余的行数。
   • 如果剩余的可生成行数小于等于0，则跳出循环。
   • 否则，将当前批次的大小设为当前批次大小与剩余行数中较小的值。

4. 生成每一行的数据：

   • 计算当前行号（current_row），通过获取 data 列表的长度加1得到。
   • 调用 self.generate_name() 方法生成姓名。
   • 从 ages 列表中随机选择一个年龄作为生成的年龄。
   • 从 cities 列表中随机选择一个城市作为生成的城市。
   • 从 genders 列表中随机选择一个性别作为生成的性别。
   • 从 jobs 列表中随机选择一个职业作为生成的职业。
   • 调用 self.generate_email() 方法生成邮箱地址。
   • 调用 self.generate_phone_number() 方法生成电话号码。
   • 调用 self.generate_address() 方法生成地址。
   • 从 educations 列表中随机选择一个学历作为生成的学历。

5. 将当前行的数据以列表的形式添加到 data 列表中。

6. 返回生成的数据列表。

3.7save_to_excel

@staticmethod
    def save_to_excel(data, file_path):
        """将数据保存到Excel文件中。

        Args:
            data (list): 要保存的数据列表。
            file_path (str): 文件路径。
        """
        df = pd.DataFrame(
            data,
            columns=["编号", "姓名", "年龄", "城市", "性别", "职业", "邮箱", "电话", "地址", "学历"]
        )
        df.to_excel(file_path, index=False)

这是一个定义在类外部的静态方法 save_to_excel()，用于将数据保存到 Excel 文件中。下面对该方法进行详细分析：

1. 接收两个参数：

   • data：要保存的数据列表。
   • file_path：文件的路径，表示保存到哪个 Excel 文件中。

2. 使用 pd.DataFrame() 函数创建一个 DataFrame 对象 df，并传入以下参数：

   • data：要保存的数据列表。
   • columns：指定 DataFrame 的列名，包括 "编号"、"姓名"、"年龄"、"城市"、"性别"、"职业"、"邮箱"、"电话"、"地址" 和 "学历"。

3. 调用 DataFrame 对象的 to_excel() 方法，将 DataFrame 写入 Excel 文件中。

   • file_path：指定保存的文件路径。
   • index=False：指定不保存行索引。

注意：在使用该静态方法之前，需要确保已经导入了 pandas 库，并且分配给它别名 pd。

3.8generate_and_save_batch

    def generate_and_save_batch(self, folder_path):
        """生成并保存数据批次。

        Args:
            folder_path (str): 文件夹路径。

        Returns:
            str: 生成的Excel文件路径。
        """
        if self.rows <= 0:
            print("请输入大于0的行数")
            return

        total_batches = (self.rows - 1) // self.batch_size + 1

        file_name = f"data_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.xlsx"
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)

        with tqdm(total=self.rows, desc=f"数据生成进度：0/{self.rows}") as pbar:
            generated_rows = 0

            data = []
            while generated_rows < self.rows:
                current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)
                batch_data = self.generate_data_batch(current_batch_size, generated_rows)
                generated_rows += current_batch_size
                data.extend(batch_data)

                self.save_to_excel(data, file_path)
                pbar.set_description(f"数据生成进度：{generated_rows}/{self.rows}")
                pbar.update(current_batch_size)
                time.sleep(0.1)

        return file_path

这段代码定义了一个名为generate_and_save_batch的方法，用于生成并保存数据批次。下面对代码中的函数和方法进行详细分析：

1. def generate_and_save_batch(self, folder_path):：定义了一个方法generate_and_save_batch，接受一个参数folder_path表示文件夹路径。

2. if self.rows <= 0:：检查属性self.rows是否小于等于0。如果是，则打印提示信息"请输入大于0的行数"，并返回。

3. total_batches = (self.rows - 1) // self.batch_size + 1：计算要生成的数据批次的总数。通过计算(self.rows - 1) // self.batch_size + 1得到，使用整除和加一的方式确保所有的行都被处理。

4. file_name = f"data_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.xlsx"：根据当前时间生成一个文件名。文件名格式为"data_年月日时分秒.xlsx"，例如"data_20230809065518.xlsx"。

5. file_path = os.path.join(folder_path, file_name)：使用os.path.join()方法将文件夹路径folder_path和文件名file_name拼接起来，得到完整的文件路径file_path，表示新生成的Excel文件的路径。

6. with tqdm(total=self.rows, desc=f"数据生成进度：0/{self.rows}") as pbar:：使用tqdm创建一个进度条，总共需要处理self.rows个数据，进度条的描述为"数据生成进度：0/总行数"。

7. generated_rows = 0：初始化变量generated_rows为0，表示已生成的行数。

8. data = []：创建一个空列表data，用于存储生成的数据。

9. while generated_rows < self.rows:：使用循环生成数据批次，直到生成的行数达到或超过指定的总行数self.rows。

10. current_batch_size = min(self.batch_size, self.rows - generated_rows)：计算当前批次的大小。取self.batch_size和剩余行数self.rows - generated_rows中较小的值作为当前批次的大小。

11. batch_data = self.generate_data_batch(current_batch_size, generated_rows)：调用self.generate_data_batch()方法生成指定批次大小的数据，并传入已生成的行数generated_rows，返回批次数据batch_data。

12. generated_rows += current_batch_size：将当前批次的大小添加到已生成的行数中。

13. data.extend(batch_data)：将批次数据batch_data添加到data列表中。

14. self.save_to_excel(data, file_path)：调用self.save_to_excel()方法，将生成的数据保存到Excel文件中。传入数据列表data和文件路径file_path。

15. pbar.set_description(f"数据生成进度：{generated_rows}/{self.rows}")：更新进度条的描述，表示当前已生成的行数和总行数的进度。

16. pbar.update(current_batch_size)：更新进度条的进度，增加当前批次的大小。

17. time.sleep(0.1)：通过time.sleep(0.1)函数暂停一段时间，以便显示更新的进度条。

18. return file_path：返回生成的Excel文件的路径file_path。

需要注意的是，在使用该方法之前，需要确保已经导入了os、time模块，并且已经定义了generate_data_batch()和save_to_excel()方法。

3.9主程序

if __name__ == "__main__":
    rows = int(input("请输入要生成的行数："))
    folder_path = input("请输入文件夹路径：")

    try:
        if folder_path:
            os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)
    except OSError:
        print("创建文件夹失败")
        exit(1)

    start_time = time.time()

    print("\n数据生成进度：")

    data_generator = DataGenerator(rows)
    generated_file = data_generator.generate_and_save_batch(folder_path)

    end_time = time.time()

    print(f"\nExcel数据已成功生成并保存到文件：{os.path.abspath(generated_file)}")
    print(f"共生成 {rows} 行数据，总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
    print(f"文件名：{os.path.basename(generated_file)}")

这段代码是一个主程序，用于生成并保存数据批次，并输出相关信息。下面对代码的各部分进行详细分析：

1. if __name__ == "__main__":：主程序的入口，当直接运行该文件时执行以下代码。

2. rows = int(input("请输入要生成的行数："))：通过输入函数获取用户输入的要生成的行数，并将其转换为整数类型赋值给变量rows。

3. folder_path = input("请输入文件夹路径：")：通过输入函数获取用户输入的文件夹路径，并赋值给变量folder_path。

4. try:：使用try-except块捕获可能出现的异常。

5. if folder_path:：判断用户输入的文件夹路径是否非空。如果非空，则进入下一步；否则跳过创建文件夹的步骤。

6. os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)：使用os.makedirs()函数创建指定的文件夹路径。参数exist_ok=True表示如果文件夹已存在，则不会引发异常。

7. except OSError:：捕获OSError异常，表示创建文件夹时出错。

8. print("创建文件夹失败")：打印提示信息"创建文件夹失败"。

9. exit(1)：退出程序，参数1表示以非零状态码退出。

10. start_time = time.time()：记录程序开始执行的时间点，使用time.time()函数获取当前时间。

11. print("\n数据生成进度：")：打印提示信息"数据生成进度："，表示接下来会输出数据生成的进度。

12. data_generator = DataGenerator(rows)：实例化一个DataGenerator对象data_generator，将用户输入的行数rows作为参数传递给构造函数。

13. generated_file = data_generator.generate_and_save_batch(folder_path)：调用data_generator对象的generate_and_save_batch()方法，生成并保存数据批次。将返回的生成的Excel文件的路径赋值给变量generated_file。

14. end_time = time.time()：记录程序执行结束的时间点，使用time.time()函数获取当前时间。

15. print(f"\nExcel数据已成功生成并保存到文件：{os.path.abspath(generated_file)}")：打印提示信息，表示Excel数据已经成功生成并保存到文件，输出生成的文件的绝对路径。

16. print(f"共生成 {rows} 行数据，总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")：打印提示信息，表示一共生成了多少行数据，并输出程序执行的总耗时，保留小数点后两位。

17. print(f"文件名：{os.path.basename(generated_file)}")：打印提示信息，表示生成的文件的文件名，通过os.path.basename()函数获取。

该主程序首先获取用户输入的行数和文件夹路径，然后根据用户的输入进行相应的处理，最后输出生成数据的相关信息。

四、整体分析

1. 代码能做什么？

这段Python代码可以生成指定行数的随机数据并将其保存为Excel文件。

2. 代码实现的逻辑是什么？

首先，定义了一个名为DataGenerator的类，该类包含了多个方法，可以生成随机的姓名、手机号码、地址、邮箱等数据，以及生成一批次数据和将数据保存到Excel文件中的方法。

在生成数据的过程中，使用了Python内置的random模块和choices()函数，可以随机选择姓名的姓氏和名字、手机号码的前三位、地址中的城市、性别、职业、邮箱等信息。同时，为了避免生成的姓名过长，代码中限制了姓名长度不超过4个字符。

对于生成一批次数据的方法generate_data_batch()，输入参数包括批次数据的数量和已生成的总行数，输出结果为生成的数据列表。在该方法中，使用了Python内置的列表推导式，将生成的数据添加到列表中。

在数据生成完成之后，调用了save_to_excel()方法将数据保存为Excel文件。在该方法中，使用了Pandas库中的DataFrame对象和to_excel()方法，将数据存储到Excel文件中。

主函数中，首先通过输入命令行参数获取要生成的数据行数和Excel文件保存的路径，创建一个DataGenerator对象，并调用generate_and_save_batch()方法生成并保存数据。同时，使用tqdm库可以显示生成数据的进度条。

3.涉及到IO流相关的操作？

该代码涉及到了IO流的相关操作。在save_to_excel()方法中，将生成的数据写入Excel文件中，需要使用文件IO流的相关方法。同时，在主函数中，需要获取用户输入的Excel文件保存路径，并根据该路径创建文件夹，也需要使用文件IO流的相关方法。

4. 其他方面的代码分析。

该代码中使用了Python的多个标准库和第三方库，如os、random、time、pandas和tqdm等，这些库能够实现各种常见的操作和功能。同时，代码还利用了Python的面向对象编程能力，通过类的封装实现了数据生成和Excel文件保存的功能。代码的可读性较好，使用了较多的注释和命名规范，便于其他开发者理解和维护代码。

五、代码维护和更新

5.1 需要增加列或者其他信息

如果您需要增加列或者其他信息，可以按照以下步骤进行：

1. 修改DataGenerator类中的属性：如果您需要增加列，可以在DataGenerator类中添加新的属性，例如job_title、company等。如果您需要修改已有属性，可以直接修改DataGenerator类中相应的属性。

2. 修改生成数据方法：如果您需要生成新的数据，可以在DataGenerator类中添加新的生成数据方法，例如generate_job_title()、generate_company()等。在这些方法中使用Python内置的random模块和choices()函数生成随机数据。

3. 修改Excel文件保存方法：如果您需要将新的数据保存到Excel文件中，可以在DataGenerator类中修改save_to_excel()方法。在该方法中，您需要调整Pandas库中的DataFrame对象和to_excel()方法，将新的数据写入Excel文件中。

4. 修改主函数：如果您需要生成新的数据并保存到Excel文件中，可以在主函数中调用新的生成数据方法和Excel文件保存方法。同时，需要修改命令行参数的解析方式，例如增加新的参数。

总之，如果您需要向代码中增加新的功能，需要在DataGenerator类中添加新的属性和方法，同时修改Excel文件保存方法和主函数。需要注意的是，修改代码时需要确保代码的兼容性和稳定性。

5.2确保代码的兼容性和稳定性

当您向代码中添加新的信息或者修改已有信息时，需要确保代码的兼容性和稳定性。以下是具体的步骤：

1. 首先，您需要在DataGenerator类中添加新的属性，例如job_title、company等。同时，如果您需要修改已有属性，需要确保修改不会影响原有的代码和功能。

2. 然后，您需要修改生成数据方法，添加新的生成数据方法，例如generate_job_title()、generate_company()等。在这些方法中使用Python内置的random模块和choices()函数生成随机数据，并将新的数据添加到数据生成列表中。

3. 接下来，您需要修改Excel文件保存方法，将新的数据写入Excel文件中。在该方法中，需要调整Pandas库中的DataFrame对象和to_excel()方法，以便将新的数据写入Excel文件中。

4. 最后，您需要修改主函数，调用新的生成数据方法和Excel文件保存方法。如果您需要增加新的参数，需要修改命令行参数的解析方式，例如使用Python内置的argparse模块等。

在修改代码的过程中，需要进行测试和验证，确保代码的兼容性和稳定性。可以使用单元测试和集成测试等测试方法，以便发现和解决代码中的问题。同时，需要及时更新代码注释和文档，以便其他开发人员更好地理解代码。

5.3示例演示

假设您需要添加职位、公司等字段，那么您需要按照以下步骤进行修改：

1. 在DataGenerator类中添加新的属性job_title和company：

class DataGenerator:

    def __init__(self):
        self.first_names = ['John', 'Jane', 'Michael', 'Emily', 'William', 'Sophia']
        self.last_names = ['Smith', 'Johnson', 'Brown', 'Lee', 'Taylor', 'Davis']
        self.cities = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix', 'Philadelphia']
        self.genders = ['Male', 'Female']
        self.education = ['Associate Degree', 'Bachelor’s Degree', 'Master’s Degree', 'PhD']
        self.email_domains = ['gmail.com', 'yahoo.com', 'hotmail.com', 'outlook.com']
        self.phone_number_prefixes = ['800', '888', '877', '866', '855', '844', '833']
        self.addresses = ['123 Main St', '456 Elm St', '789 Oak St', '12 Pine St', '345 Maple St']
        self.job_title = ['Software Engineer', 'Data Analyst', 'Product Manager', 'Marketing Specialist']
        self.company = ['Google', 'Amazon', 'Microsoft', 'Apple']

2. 在DataGenerator类中添加新的生成数据方法generate_job_title()和generate_company()：

class DataGenerator:

    def __init__(self):
        # ...

    def generate_job_title(self):
        return random.choice(self.job_title)

    def generate_company(self):
        return random.choice(self.company)

3. 在DataGenerator类中的方法generate_data()中，添加职位和公司字段：

class DataGenerator:

    def __init__(self):
        # ...

    def generate_data(self, num_rows):
        data = []
        for i in range(num_rows):
            first_name = self.generate_first_name()
            last_name = self.generate_last_name()
            city = self.generate_city()
            gender = self.generate_gender()
            education = self.generate_education()
            email = self.generate_email(first_name, last_name)
            phone_number = self.generate_phone_number()
            address = self.generate_address()
            job_title = self.generate_job_title()
            company = self.generate_company()
            row = [first_name, last_name, city, gender, education, email, phone_number, address, job_title, company]
            data.append(row)
        return data

4. 在DataGenerator类中修改Excel文件保存方法save_to_excel()，将新的数据写入Excel文件中：

class DataGenerator:

    def __init__(self):
        # ...

    def save_to_excel(self, data, file_path):
        df = pd.DataFrame(data, columns=['First Name', 'Last Name', 'City', 'Gender', 'Education', 'Email', 'Phone Number', 'Address', 'Job Title', 'Company'])
        df.to_excel(file_path, index=False)

5. 在主函数中调用新的生成数据方法generate_job_title()和generate_company()，并且修改命令行参数的解析方式：

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Generate random data and save to Excel file')
    parser.add_argument('num_rows', type=int, help='Number of rows to generate')
    parser.add_argument('file_path', type=str, help='File path to save Excel file')
    args = parser.parse_args()

    data_generator = DataGenerator()
    data = data_generator.generate_data(args.num_rows)
    data_generator.save_to_excel(data, args.file_path)

通过以上步骤，您就可以完成新增职位和公司字段的功能，同时保证了代码的兼容性和稳定性。