В современной разработке программного обеспечения для авиационной индустрии и тревел-технологий качество автоматизированного тестирования напрямую зависит от достоверности используемых входных параметров. Библиотека mock-jutsu предлагает мощный инструментарий для создания реалистичных наборов информации, среди которых особое место занимает функция pnr_code. Эта функция предназначена для генерации уникальных локаторов записей о регистрации пассажиров (Passenger Name Record), которые являются фундаментальным идентификатором в любой системе бронирования, управления рейсами или инвенторных системах авиакомпаний.
Код PNR, генерируемый функцией pnr_code, представляет собой шестизначную буквенно-цифровую строку в верхнем регистре. Алгоритм mock-jutsu строго следует индустриальным стандартам глобальных распределительных систем (GDS), таких как Amadeus, Sabre или Galileo. Одной из ключевых особенностей реализации является автоматическое исключение неоднозначных символов (например, нулей и букв O, единиц и букв I), которые могут быть неверно интерпретированы при чтении или ручном вводе. Это гарантирует, что сгенерированные мок-данные будут не только синтаксически верными, но и пригодными для использования в пользовательских интерфейсах, где важна читаемость и отсутствие ошибок человеческого фактора.
Использование функции pnr_code открывает широкие возможности для различных сценариев тестирования. Разработчики и QA-инженеры могут применять эти тестовые данные для проверки корректности работы поисковых алгоритмов, валидации форм регистрации на рейс и тестирования модулей обработки электронных билетов. Благодаря поддержке нескольких интерфейсов, таких как Python SDK, командная строка (CLI) и расширение для JMeter, интеграция генератора в существующий CI/CD пайплайн или нагрузочный тест происходит мгновенно. Например, в JMeter достаточно использовать конструкцию ${__mockjutsu(pnr_code,)}, чтобы наполнить нагрузочный сценарий тысячами уникальных и валидных локаторов.
Основное преимущество mock-jutsu заключается в том, что она избавляет команды от необходимости вручную проектировать сложные генераторы или использовать конфиденциальную информацию из реальных производственных баз данных. Применяя pnr_code, вы обеспечиваете полную безопасность и соответствие стандартам защиты данных, исключая риск утечки реальных бронирований. Гибкость библиотеки позволяет быстро переключаться между задачами: от написания простых юнит-тестов на Python до создания масштабных интеграционных стендов. В конечном итоге это существенно повышает скорость разработки и надежность авиационных систем, минимизируя вероятность ошибок при обработке реальных полетных данных.
mockjutsu generate pnr_codemockjutsu bulk pnr_code --count 10mockjutsu export pnr_code --count 10 --format jsonmockjutsu export pnr_code --count 10 --format csvmockjutsu export pnr_code --count 10 --format sql# --mask: regulation-compliant output (PCI DSS / GDPR / KVKK)mockjutsu generate pnr_code --maskmockjutsu bulk pnr_code --count 5 --maskfrom mockjutsu import jutsujutsu.generate('pnr_code')jutsu.bulk('pnr_code', count=10)jutsu.template(['pnr_code'], count=5)# mask=True: regulation-compliant outputjutsu.generate('pnr_code', mask=True)jutsu.bulk('pnr_code', count=5, mask=True)${__mockjutsu_aviation(pnr_code)}# JMeter Function: __mockjutsu_aviation# Parameter 1: pnr_code# Parameter 2: (not required for this function)# Add 'mask' keyword to get a regulation-compliant masked value${__mockjutsu_aviation(pnr_code,mask)}GET /generate/pnr_code# → {"type":"pnr_code","result":"...","status":"ok"}GET /bulk/pnr_code?count=10POST /template {"types":["pnr_code"],"count":1}# mask=true: regulation-compliant outputGET /generate/pnr_code?mask=trueGET /bulk/pnr_code?count=5&mask=true| Параметр | Значения | Описание |
|---|---|---|
| --mask | true | false | Return a regulation-compliant masked value (PCI DSS, GDPR, KVKK…) |