Que sont les données mock ?

Les données mock sont des données générées algorithmiquement et valides en format, utilisées dans le développement logiciel et les tests sans affecter les systèmes, utilisateurs ou transactions réels. Mock Jutsu génère des données de test algorithmiquement correctes sur 390+ types (IBAN, numéros de carte, SIRET et plus) instantanément et hors ligne.

Pourquoi utiliser des données mock ?

Créez un environnement de test sécurisé sans utiliser de vraies données clients
Maintenez la conformité RGPD, PCI DSS et réglementaire lors des tests
Générez des données répétables et déterministes à chaque exécution de test
Développez contre des points de terminaison ou services qui n'existent pas encore
Générez des milliers d'enregistrements uniques pour les tests de charge

Utilisation sur toutes les couches de test

Tests unitaires & d'intégration

Génère des données instantanées pour les développeurs sans base de données réelle.

Tests système & de bout en bout

Permet aux ingénieurs QA de construire des scénarios complets représentant des flux utilisateurs réels.

Tests d'acceptation

Démontrez les fonctionnalités aux parties prenantes avec des données réalistes sans toucher au système en production.

Tests de charge & de performance

Simulez une charge de production réelle en générant des milliers d'enregistrements uniques par seconde.

Utiliser dans n'importe quel environnement

CLI

Dans les terminaux et les pipelines CI/CD

mockjutsu generate siret

Python API

Dans tout projet Python via PyPI

from mockjutsu import jutsu
jutsu.generate('siret')

REST API

Indépendant du langage, comme serveur via Docker

GET /generate/siret

JMeter Plugin

Dans les tests de charge et de performance

Mock Jutsu Functions → siret()

Maven / Java

Dans les projets basés sur JVM

MockJutsu.generate("siret")

Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre les données mock et les données réelles ?

Les données mock sont des données synthétiques n'appartenant à aucun utilisateur réel, générées uniquement à des fins de test. Les données réelles comportent des risques RGPD/PCI DSS; les données mock non. Mock Jutsu génère des données valides en format et somme de contrôle sans correspondre à des personnes réelles.

En quoi Mock Jutsu diffère-t-il de Faker ?

Faker génère du texte d'apparence aléatoire; Mock Jutsu utilise de vrais algorithmes comme IBAN (MOD-97) et Luhn (numéros de carte) pour produire des données valides en format et somme de contrôle. Les données de test passent ainsi la validation dans des scénarios d'intégration réels.

Comment l'utiliser avec JMeter ?

Installez le plugin 'Mock Jutsu Functions' via le JMeter Plugins Manager. Ajoutez ensuite un Sampler JSR223 dans votre Thread Group et utilisez des fonctions comme tckn(), iban() ou cardnum().

Que signifie zéro-dépendance ?

Mock Jutsu ne nécessite aucune bibliothèque tierce. Tous les algorithmes sont implémentés en Python pur, minimisant les risques de vulnérabilités et garantissant une installation sans problème.

Les données générées peuvent-elles appartenir à une vraie personne ?

Non. Mock Jutsu génère uniquement des données synthétiques algorithmiquement valides. Les IBAN ou numéros de carte générés n'appartiennent à aucune personne réelle, mais se comportent comme de vraies données lors des tests de validation de format.