标签：Mock 数据
共 2 篇文章
#工具矩阵 80
#CSS 41
#前端开发 32
#设计工具 22
#渐进增强 16
#前端 16
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#安全 12
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开发者随机性工具链实战：从唯一标识到二维码分发的端到端工作流
从开发者真实遇到的「UUID v4 无序导致数据库索引碎片、密码字符集受限实际熵值远低于理论值、Lorem 占位文本与真实数据分布差异导致布局测试失真、Math.random 抽样存在取模偏差、二维码容量与数据类型不匹配导致编码失败」场景切入，系统讲解标识生成、凭证生成、内容生成、数据抽样、可视化编码五道工序的正确顺序与衔接陷阱（UUID 版本与数据库索引的隐性关系、密码熵值的字符集陷阱、Lorem 文本的布局误导、随机抽样的取模偏差、QR 容量与编码模式匹配），覆盖用户注册流程测试、电商商品页原型、API Mock 数据生成、A/B 测试分组、活动二维码批量生成五大典型场景，给出端到端工作流与工具矩阵协同建议，适用于后端工程师、前端开发者、测试工程师、数据分析师、产品原型设计者的随机数据生成工作流参考。
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CSV 数据 ETL 全链路实战：从格式归一化到类型生成与 Mock 测试的端到端工作流
从数据工程师的真实 ETL 场景切入，系统讲解 CSV 转 JSON、JSON Schema 推断与校验、JSONPath 查询提取、TypeScript 类型生成、Mock 数据测试五个工序的正确顺序与衔接陷阱（先转换还是先校验、Schema 漂移导致校验失效、JSONPath 查询在嵌套层级变化时失效、TS 类型与 Schema 的 nullable 不一致、Mock 数据不符合 Schema 约束），覆盖日志分析、配置导入、API 数据迁移、报表生成、测试数据准备、多源数据合并六大典型场景，给出端到端 ETL 工作流与工具矩阵协同建议，适用于数据工程师、后端工程师、全栈开发者的 CSV 数据管道设计参考。