在 Python 中创建 Stripe 测试数据

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战，手把手教大家学习《在 Python 中创建 Stripe 测试数据》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

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，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。

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。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《在 Python 中创建 Stripe 测试数据》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！