# Comment générer un champ sur un dataset

La forme de la génération d'un champ sur un dataset est toujours la même.

```yaml
// Exemple de champs générés

- fieldName : Nom du champ
  type : integer
  rules:
    range :
      min: 12
      max: 22
      
- fieldName : email field
  fakerType : email
  domain : "free.fr" # Ce paramètre est un paramètre de la fonction fakerType
  
```

### FieldName

Le champ « fieldName » est obligatoire et permet de nommer le champ. Il tolère les espaces, les accents et les caractères spéciaux.

### Type et FakerType

type : Pour les types simples (integer, string, boolean, etc.)

fakerType : Pour générer automatiquement des données (e.g. email, company, firstname)

```yaml
fakerType : email
domain : 'test.com'
```

{% hint style="info" %}
Les fakerType peuvent prendre des paramètres conçus par leurs fonctions comme le cas ci dessus. Cela ne concerne que les cas de bases (voir menu ci-dessus ainsi que le lien vers la documentation officielle de [Faker python](https://faker.readthedocs.io/en/stable/providers.html))
{% endhint %}

{% tabs %}
{% tab title="type" %}

| type    |
| ------- |
| integer |
| float   |
| string  |
| array   |
| object  |
| boolean |
| id      |

{% endtab %}

{% tab title="fakerType" %}
TBD
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% hint style="warning" %}
Avec le champ "type", uniquement la clé "rules" permet d'ajouter des paramètres de range sur certaines valeurs que nous verrons plus tard dans la documentation.
{% endhint %}

### Rules

Liste des types compatibles avec Rules (voir la doc [Rules et Range](/dataset-generation-doc/interactive-blocks.md))

1. float 
2. integer
3. boolean
4. string

Le champ rules est un paramètre optionnel, permettant d'ajouter des paramètres aux types de bases présent dans la liste type ci-dessus.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://dataset-generation-doc.gitbook.io/dataset-generation-doc/yaml/comment-generer-un-champ-sur-un-dataset.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.