在 Python 中创建 Stripe 测试数据

wufei123 2025-01-05 阅读:11 评论:0
本教程演示如何通过一个简单的python脚本,快速在stripe沙盒环境中生成测试数据,用于构建基于supabase和openai的ai聊天机器人。此方法避免了复杂命令行工具的安装,降低了学习门槛。 许多AI数据课程需要预先加载的测试数据...

本教程演示如何通过一个简单的python脚本,快速在stripe沙盒环境中生成测试数据,用于构建基于supabase和openai的ai聊天机器人。此方法避免了复杂命令行工具的安装,降低了学习门槛。

在 Python 中创建 Stripe 测试数据

许多AI数据课程需要预先加载的测试数据,但Stripe沙盒环境并未提供。虽然可以使用命令行工具加载示例数据集,但这对初学者来说过于复杂。因此,本教程采用Python脚本,结合Stripe API和Google Colab,生成足够数量的客户、产品和购买数据。

首先,需要安装Stripe Python库并配置测试密钥:!pip install stripe,然后在Google Colab中设置Stripe测试密钥。 脚本使用随机名称生成客户和产品信息,并为产品设置随机价格,最后模拟随机的购买行为。

以下代码片段展示了关键函数:

import stripe
import random
from google.colab import userdata

# ... (first_names, last_names, clothing_names, colors  定义部分略) ...

def create_customers(count=5):
    # ... (创建客户函数略) ...

def create_products(count=3):
    # ... (创建产品函数略) ...

def create_prices(products, min_price=500, max_price=5000):
    # ... (创建价格函数略) ...

def create_purchases(customers, prices, max_purchases_per_customer=5):
    # ... (创建购买记录函数略) ...

# ... (main函数略) ...

运行main()函数后,脚本会在Stripe沙盒中生成指定数量的测试数据。 生成的客户、产品和购买数据足够支持AI聊天机器人的基本测试。

在 Python 中创建 Stripe 测试数据

数据生成完成后,利用Airbyte连接器将数据同步到Supabase只需几分钟。 本教程提供了一种便捷高效的方法,帮助开发者快速搭建AI应用的测试环境。 这种“数据源>数据迁移与嵌入生成>矢量数据库>OpenAI应用”的模式,适用于各种类似的AI数据应用场景。

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