# Utiliser un champ Faker

Pour générer un champs dans un dataset il est possible d'utiliser les types de base

* string&#x20;
* integer
* float
* bool
* date
* id
* array / object

Mais il est aussi possible d'utilser la librarie [Faker](https://pypi.org/project/Faker/) qui permet de générer champs des réalistes aléatoire comme des mails IBAN , prénom, nom d'entreprises ....

L'outils étant basé sur python nous utilisons donc l'ensembles méthodes issu de Faker (lien ci dessus). Voici la page répertoriant les types fakers possibles intégrable dans l'outil.



**Pour générer un champs  de type faker sur un dataset cela prend toujours la même forme**

```yaml
// Exemple de champs générés

-
      
- fieldName : email field
  fakerType : email
  domain : "free.fr" # Ce paramètre est un paramètre de la fonction fakerType
  # résultat yann.chartier@free.fr
  #         yann.chartier@free.fr   
  
```

à la place de type on ajoute simplement fakerType puis le nom de la fonction que l'on veut, ici la fonction email et on ajoute si l'on souhaite le paramètre en desous avec sa valeur.&#x20;

On peut voir en dessous un screenshot de la documentation de Faker python montrant les différents paramètre de la méthode email

<figure><img src="https://3763218555-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F9mzeIRtUuJluqBDxXXkx%2Fuploads%2FJAMpEy1wj3mVRpdE4fCV%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=62895b10-7732-4c48-ad04-d0703a483717" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="danger" %}
Attention les types Faker ne prennent pas de condition et d'objet [rules](interactive-blocks) : cette notion est abordé plus loin dans la documentation
{% endhint %}

