Locale es_CO

faker.providers.address

class faker.providers.address.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.address.es.Provider

address() → str
example:“Calle 1 # 2-3

11001 Bogotá D.C.”

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.address()
...
'Cl. 5 Cr. # 59R-22 Este\n547593\nConvención, Norte de Santander'
'Carrera 108 # 16C-8 Sur\n139387\nAltos del Rosario, Bolívar'
'Cl. 9ª # 91P-54 Este\nLocal 2\n252871\nGuatavita, Cundinamarca'
'Calle 12 # 24-27 Este\nLocal 97\n159659\nNuevo Colón, Boyacá'
'Avenida carrera 7ª # 87-6\n158483\nPesca, Boyacá'
administrative_unit(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Bogotá, D.C.”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.administrative_unit()
...
'Arauca'
'Putumayo'
'Bogotá, D.C.'
'Nariño'
'Vichada'
building_number() → str
Example:“2-3”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.building_number()
...
'7Y-1'
'8-78'
'67J-4'
'34-2'
'34-58'
city(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Bogotá, D.C.”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.city()
...
'Convención'
'Charta'
'Remedios'
'Quetame'
'Arauca'
city_suffix(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:‘town’
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.city_suffix()
...
'Ville'
'Ville'
'Ville'
'Ville'
'Ville'
country(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country()
...
'Letonia'
'Malawi'
'Australia'
'Gambia'
'Pakistán'
country_code(representation: str = 'alpha-2') → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_code()
...
'MV'
'PS'
'NL'
'BB'
'IL'
current_country() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.current_country()
...
'Colombia'
'Colombia'
'Colombia'
'Colombia'
'Colombia'
current_country_code() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.current_country_code()
...
'CO'
'CO'
'CO'
'CO'
'CO'
department(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Bogotá, D.C.”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.department()
...
'Arauca'
'Putumayo'
'Bogotá, D.C.'
'Nariño'
'Vichada'
department_code(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“11”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.department_code()
...
'81'
'86'
'11'
'52'
'99'
municipality(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Bogotá, D.C.”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.municipality()
...
'Convención'
'Charta'
'Remedios'
'Quetame'
'Arauca'
municipality_code(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“11001”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.municipality_code()
...
'54206'
'68169'
'05604'
'25594'
'81001'
postcode() → str
Example:“11001”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.postcode()
...
'860487'
'667593'
'632194'
'661157'
'736593'
secondary_address() → str
Example:“Apartamento 123”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.secondary_address()
...
'Oficina 78'
'Bodega 779'
'Torre 9 apartamento 32'
'Etapa 9 apartamento 31'
'Local 86'
street_address() → str
Example:“Calle 1 # 2-3”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_address()
...
'Avenida carrera 7ª # 9-8 Sur'
'Av. calle 5ª # 99L-33 Sur'
'Calle 94 # 59Z-22 Este'
'Dg. 6ª # 61-7 Sur'
'Transversal 8R # 58-1 Este'
street_name() → str
Example:“Calle 1”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_name()
...
'Avenida carrera 7ª'
'Tr. 8ª'
'Cr. 147'
'Dg. 93'
'Calle 51'
street_prefix(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Calle”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_prefix()
...
'Diagonal'
'Cr.'
'Carrera'
'Cl.'
'Carrera'
street_suffix(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Example:“Sur”
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.street_suffix()
...
'Diagonal'
'Cr.'
'Carrera'
'Cl.'
'Carrera'

faker.providers.automotive

class faker.providers.automotive.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.automotive.Provider

license_plate() → str

Generate a license plate.

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.license_plate()
...
'YNB87I'
'ZJP593'
'JEY194'
'S89241'
'VKP15R'

faker.providers.job

class faker.providers.job.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.job.es.Provider

job(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.job()
...
'Técnico en asistencia al usuario de tecnología de la información y las comunicaciones'
'Geólogo'
'Recolector de basura y material reciclable'
'Trabajador comunitario de la salud'
'Ingeniero de minas'

faker.providers.person

class faker.providers.person.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.person.es.Provider

first_name(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name()
...
'Santiago'
'Rafael'
'Marisol'
'Beatriz'
'José'
first_name_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_as_list()
...
OrderedDict([('María', 0.091410602), ('Luz', 0.034645603), ('Patricia', 0.023351346), ('Ana', 0.020151805), ('Andrea', 0.018010166), ('Diana', 0.016136401), ('Sandra', 0.015622408), ('Martha', 0.014981956), ('Paola', 0.014810625), ('Carmen', 0.013346151), ('Marcela', 0.013283602), ('Isabel', 0.013113631), ('Milena', 0.012810402), ('Lucía', 0.012599637), ('Cecilia', 0.012194425), ('Claudia', 0.011997259), ('Carolina', 0.011933349), ('Gloria', 0.01181097), ('Rosa', 0.011619242), ('Liliana', 0.011109328), ('Elena', 0.010636128), ('Alejandra', 0.010181965), ('Adriana', 0.009594544), ('Laura', 0.009359303), ('Fernanda', 0.00813415), ('Marina', 0.008090637), ('Inés', 0.007652791), ('Lorena', 0.007152395), ('Ángela', 0.007043613), ('Cristina', 0.006926673), ('Leidy', 0.006914435), ('Daniela', 0.006910356), ('Olga', 0.006802934), ('Esther', 0.006773019), ('Tatiana', 0.006690073), ('Johana', 0.00641132), ('Rocío', 0.006339252), ('Beatriz', 0.006067298), ('Lina', 0.006034663), ('Mónica', 0.006007468), ('Alba', 0.006002029), ('Luisa', 0.005946278), ('Esperanza', 0.005904125), ('Yaneth', 0.005904125), ('Blanca', 0.005881009), ('Amparo', 0.005864692), ('Alexandra', 0.005845655), ('Nancy', 0.005670245), ('Margarita', 0.005626732), ('Elizabeth', 0.005584579), ('Stella', 0.005570981), ('Karen', 0.005569622), ('Angie', 0.005380613), ('Viviana', 0.005365656), ('Natalia', 0.005086903), ('Mercedes', 0.005077385), ('Eugenia', 0.004825827), ('Valentina', 0.004602825), ('Yolanda', 0.004540275), ('Angélica', 0.004498122), ('Paula', 0.004454609), ('Camila', 0.00438934), ('Teresa', 0.004377103), ('Sofía', 0.004315913), ('Vanessa', 0.004121466), ('Nelly', 0.004039879), ('Mary', 0.00403852), ('Gladys', 0.003903902), ('Ruth', 0.00379648), ('Flor', 0.003716254), ('Nubia', 0.003708095), ('Johanna', 0.003701296), ('Erika', 0.003684979), ('Doris', 0.003572118), ('Judith', 0.003490532), ('Dayana', 0.003472855), ('Sonia', 0.003355915), ('Maritza', 0.003334158), ('Edith', 0.003267529), ('Clara', 0.003244413), ('Consuelo', 0.003215858), ('Julieth', 0.003123394), ('Juliana', 0.003107077), ('Dora', 0.003092119), ('Victoria', 0.002935745), ('Aura', 0.002856879), ('Eliana', 0.002855519), ('Astrid', 0.002844641), ('Alicia', 0.002841921), ('Katherine', 0.002833763), ('Janeth', 0.002782091), ('Leonor', 0.002742658), ('Myriam', 0.002676029), ('Lizeth', 0.002648834), ('Mery', 0.002616199), ('Nidia', 0.0026094), ('Jenny', 0.002511497), ('Kelly', 0.00249518), ('Constanza', 0.002423112), ('Ximena', 0.002387758), ('Yulieth', 0.00237688), ('Ligia', 0.00237552), ('Sara', 0.002361922), ('Socorro', 0.002338806), ('Ingrid', 0.002322489), ('Helena', 0.002319769), ('Dary', 0.002318409), ('Rosalba', 0.002280336), ('Catalina', 0.0022545), ('Fanny', 0.002216427), ('Pilar', 0.00213756), ('Yenny', 0.002126682), ('Mariela', 0.002080449), ('Yamile', 0.002062772), ('Lilia', 0.002038297), ('Karina', 0.002011101), ('Mariana', 0.001977107), ('Silvia', 0.001953991), ('Julia', 0.001939033), ('Maribel', 0.00189824), ('Amanda', 0.001891441), ('Lucy', 0.001888722), ('Elsa', 0.001884642), ('Jessica', 0.001869685), ('Rosario', 0.001865606), ('Fabiola', 0.001847929), ('Marleny', 0.001808495), ('Marta', 0.001805776), ('Elvira', 0.001788099), ('Omaira', 0.001769062), ('Yuliana', 0.001756824), ('Mireya', 0.001752745), ('Marisol', 0.001695634), ('Piedad', 0.001673878), ('Rubiela', 0.001668439), ('Deisy', 0.001665719), ('Estela', 0.001595011), ('Miriam', 0.001552858), ('Manuela', 0.001537901), ('Jennifer', 0.001536541), ('Graciela', 0.001497108), ('Yadira', 0.001494388), ('Elisa', 0.001488949), ('Yolima', 0.001472632), ('Ruby', 0.001450876), ('Gabriela', 0.001448156), ('Libia', 0.001445436), ('Yohana', 0.001430479), ('Karol', 0.00142232), ('Bibiana', 0.001397844), ('Katerine', 0.001396485), ('Edilma', 0.001389686), ('Nohora', 0.001378808), ('Shirley', 0.00136521), ('Xiomara', 0.001321697), ('Francy', 0.001316258), ('Betty', 0.00130538), ('Melissa', 0.001297221), ('Estella', 0.001272746), ('Carmenza', 0.001271386), ('Edna', 0.001261867), ('Mayra', 0.001260508), ('Vanesa', 0.001259148), ('Lida', 0.00124555), ('Raquel', 0.00124419), ('Estefanía', 0.001231952), ('Hilda', 0.001230593), ('Mabel', 0.001222434), ('Cindy', 0.001212916), ('Liseth', 0.001208836), ('Wendy', 0.001199318), ('Lady', 0.00118572), ('Yésica', 0.001180281), ('Mayerly', 0.001173482), ('Verónica', 0.001173482), ('Norma', 0.001157165), ('Gina', 0.001150366), ('Susana', 0.001150366), ('Yesenia', 0.001144927), ('Maira', 0.001142208), ('Nora', 0.001134049), ('Marlene', 0.00112861), ('Valeria', 0.001124531), ('Elvia', 0.001116372), ('Yasmín', 0.001116372), ('Bertha', 0.001113652), ('Aida', 0.001112293), ('Tania', 0.001102774), ('Ester', 0.001071499), ('Yineth', 0.00106742), ('Dolores', 0.001045664), ('Irma', 0.001041585), ('Matilde', 0.001036145), ('Aurora', 0.001029347), ('Magda', 0.001022548), ('Miryam', 0.001022548), ('Esmeralda', 0.00100759), ('Lucero', 0.00100623), ('Lucila', 0.001003511), ('Gladis', 0.001000791), ('Juana', 0.000984474), ('Jimena', 0.000983114), ('Margoth', 0.000965437), ('Antonia', 0.000961358), ('Yuri', 0.000953199), ('Josefina', 0.00095048), ('Liceth', 0.000939602), ('Yuli', 0.000932803), ('Nury', 0.000930083), ('Nataly', 0.000924644), ('Vilma', 0.000921925), ('Yéssica', 0.000921925), ('Yudy', 0.000921925), ('Yuly', 0.000916486), ('Heidy', 0.000913766), ('Nelcy', 0.00089065), ('Ofelia', 0.00088929), ('Jhoana', 0.00088793), ('Gilma', 0.000875692), ('Zoraida', 0.000868894), ('Enith', 0.000856656), ('Elsy', 0.000853936), ('Clemencia', 0.0008281), ('Danna', 0.000824021), ('Emilia', 0.000818582), ('Cielo', 0.000817222), ('Linda', 0.000817222), ('Damaris', 0.000815863), ('Delia', 0.000811783), ('Irene', 0.000810423), ('Virginia', 0.000803625), ('Paulina', 0.000796826), ('Alcira', 0.000790027), ('Magaly', 0.000785948), ('Ivonne', 0.000779149), ('Oliva', 0.000768271), ('Yina', 0.000753313), ('Carol', 0.000745154), ('Geraldine', 0.000745154), ('Yeimy', 0.000738356), ('Magdalena', 0.000732917), ('Yanet', 0.000731557), ('Yazmín', 0.000730197), ('Sindy', 0.000728837), ('Dahiana', 0.000726118), ('Alix', 0.000724758), ('Rita', 0.000724758), ('Lidia', 0.000719319), ('Marlén', 0.000716599), ('Michel', 0.000715239), ('Yeny', 0.000708441), ('Marly', 0.000703002), ('Dolly', 0.000698922), ('Leydi', 0.000694843), ('Nayibe', 0.000694843), ('Yury', 0.000693483), ('Denis', 0.000690764), ('Derly', 0.000689404), ('Yurany', 0.000688044), ('Emilce', 0.000685325), ('Tulia', 0.000683965), ('Yenifer', 0.000681245), ('Anyi', 0.000677166), ('Francia', 0.000673087), ('Jazmín', 0.000671727), ('Josefa', 0.000671727), ('Janneth', 0.000669007), ('Emilse', 0.000662208), ('Jackeline', 0.00064997), ('Concepción', 0.000645891), ('Dina', 0.000644531), ('Lisbeth', 0.000640452), ('Nathalia', 0.000640452), ('Amelia', 0.000639092), ('Emma', 0.000637733), ('Jacqueline', 0.000637733), ('Zulma', 0.000637733), ('Maricela', 0.000632293), ('Adela', 0.000629574), ('Ibeth', 0.000629574), ('Candelaria', 0.000615976), ('Mirian', 0.000613257), ('Magnolia', 0.000611897), ('Elcy', 0.000606458), ('Aleida', 0.000603738), ('Eva', 0.000598299), ('Gisela', 0.000598299), ('Yurani', 0.000596939), ('Azucena', 0.00059558), ('Amalia', 0.0005915), ('Deicy', 0.000590141), ('Nelsy', 0.000588781), ('Iris', 0.000584701), ('Katherin', 0.000584701), ('Lilian', 0.000584701), ('Leticia', 0.000575183), ('Deyanira', 0.000573823), ('Melba', 0.000573823), ('Adiela', 0.000567024), ('Catherine', 0.000557506), ('José', 0.0486917), ('Andrés', 0.039716926), ('Luis', 0.038832502), ('Carlos', 0.037462599), ('Juan', 0.032670871), ('Alberto', 0.021566442), ('David', 0.020957759), ('Antonio', 0.019540921), ('Fernando', 0.019087709), ('Jorge', 0.016852449), ('Jesús', 0.016303901), ('Alexander', 0.015906424), ('Enrique', 0.015438545), ('Javier', 0.014926665), ('Manuel', 0.0137445), ('Eduardo', 0.013292754), ('Jhon', 0.012868877), ('Diego', 0.012004987), ('Camilo', 0.011381637), ('Alejandro', 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Examples:
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>>> for _ in range(5):
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...
'Rubiela'
'Lizeth'
'Laura'
'Carmen'
'Rocío'
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Examples:
>>> Faker.seed(0)
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...     fake.first_name_female_as_list()
...
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Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_male()
...
'Elkin'
'Fabio'
'Camilo'
'Antonio'
'Alfonso'
first_name_male_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.first_name_male_as_list()
...
OrderedDict([('José', 0.0486917), ('Andrés', 0.039716926), ('Luis', 0.038832502), ('Carlos', 0.037462599), ('Juan', 0.032670871), ('Alberto', 0.021566442), ('David', 0.020957759), ('Antonio', 0.019540921), ('Fernando', 0.019087709), ('Jorge', 0.016852449), ('Jesús', 0.016303901), ('Alexander', 0.015906424), ('Enrique', 0.015438545), ('Javier', 0.014926665), ('Manuel', 0.0137445), ('Eduardo', 0.013292754), ('Jhon', 0.012868877), ('Diego', 0.012004987), ('Camilo', 0.011381637), ('Alejandro', 0.011356703), ('Óscar', 0.010821355), ('Daniel', 0.010819889), ('Miguel', 0.010749487), ('Felipe', 0.010291874), ('Jairo', 0.010011734), ('Mauricio', 0.009859196), ('César', 0.009266647), ('Alfonso', 0.008726899), ('Rafael', 0.008559695), ('Cristian', 0.008083016), ('Sebastián', 0.007534468), ('Ángel', 0.007062188), ('Iván', 0.007059255), ('Jaime', 0.007024054), ('Julio', 0.006956586), ('Julián', 0.006823115), ('Fabián', 0.006730713), ('Dario', 0.006658844), ('William', 0.006591376), ('Orlando', 0.006400704), ('Francisco', 0.006356703), ('Ricardo', 0.006339102), ('Mario', 0.006192432), ('Edwin', 0.006070695), ('John', 0.00601496), ('Víctor', 0.005956292), ('Leonardo', 0.005865356), ('Armando', 0.005843356), ('Augusto', 0.005786154), ('Pablo', 0.005552948), ('Álvaro', 0.005506013), ('Hernán', 0.005488413), ('Fredy', 0.005476679), ('Pedro', 0.005412144), ('Héctor', 0.005325609), ('Santiago', 0.005315342), ('Edgar', 0.005305075), ('Gustavo', 0.005247873), ('Hernando', 0.005161338), ('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), ('Jonathan', 0.002032854), ('Marco', 0.001984453), ('Elkin', 0.001971253), ('Harold', 0.001940452), ('Martín', 0.001915518), ('Elías', 0.001912584), ('Robinson', 0.001908184), ('Alirio', 0.001884717), ('Edison', 0.001871517), ('Adrián', 0.00186125), ('Edinson', 0.001840716), ('Ramiro', 0.001831916), ('Jhonatan', 0.001828982), ('León', 0.001820182), ('Milton', 0.001770314), ('Oswaldo', 0.001726313), ('Ignacio', 0.001714579), ('Freddy', 0.001692578), ('Segundo', 0.001663244), ('Ramón', 0.001651511), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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0.000629574), ('Candelaria', 0.000615976), ('Mirian', 0.000613257), ('Magnolia', 0.000611897), ('Elcy', 0.000606458), ('Aleida', 0.000603738), ('Eva', 0.000598299), ('Gisela', 0.000598299), ('Yurani', 0.000596939), ('Azucena', 0.00059558), ('Amalia', 0.0005915), ('Deicy', 0.000590141), ('Nelsy', 0.000588781), ('Iris', 0.000584701), ('Katherin', 0.000584701), ('Lilian', 0.000584701), ('Leticia', 0.000575183), ('Deyanira', 0.000573823), ('Melba', 0.000573823), ('Adiela', 0.000567024), ('Catherine', 0.000557506), ('José', 0.0486917), ('Andrés', 0.039716926), ('Luis', 0.038832502), ('Carlos', 0.037462599), ('Juan', 0.032670871), ('Alberto', 0.021566442), ('David', 0.020957759), ('Antonio', 0.019540921), ('Fernando', 0.019087709), ('Jorge', 0.016852449), ('Jesús', 0.016303901), ('Alexander', 0.015906424), ('Enrique', 0.015438545), ('Javier', 0.014926665), ('Manuel', 0.0137445), ('Eduardo', 0.013292754), ('Jhon', 0.012868877), ('Diego', 0.012004987), ('Camilo', 0.011381637), ('Alejandro', 0.011356703), ('Óscar', 0.010821355), ('Daniel', 0.010819889), ('Miguel', 0.010749487), ('Felipe', 0.010291874), ('Jairo', 0.010011734), ('Mauricio', 0.009859196), ('César', 0.009266647), ('Alfonso', 0.008726899), ('Rafael', 0.008559695), ('Cristian', 0.008083016), ('Sebastián', 0.007534468), ('Ángel', 0.007062188), ('Iván', 0.007059255), ('Jaime', 0.007024054), ('Julio', 0.006956586), ('Julián', 0.006823115), ('Fabián', 0.006730713), ('Dario', 0.006658844), ('William', 0.006591376), ('Orlando', 0.006400704), ('Francisco', 0.006356703), ('Ricardo', 0.006339102), ('Mario', 0.006192432), ('Edwin', 0.006070695), ('John', 0.00601496), ('Víctor', 0.005956292), ('Leonardo', 0.005865356), ('Armando', 0.005843356), ('Augusto', 0.005786154), ('Pablo', 0.005552948), ('Álvaro', 0.005506013), ('Hernán', 0.005488413), ('Fredy', 0.005476679), ('Pedro', 0.005412144), ('Héctor', 0.005325609), ('Santiago', 0.005315342), ('Edgar', 0.005305075), ('Gustavo', 0.005247873), ('Hernando', 0.005161338), ('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), ('Jonathan', 0.002032854), ('Marco', 0.001984453), ('Elkin', 0.001971253), ('Harold', 0.001940452), ('Martín', 0.001915518), ('Elías', 0.001912584), ('Robinson', 0.001908184), ('Alirio', 0.001884717), ('Edison', 0.001871517), ('Adrián', 0.00186125), ('Edinson', 0.001840716), ('Ramiro', 0.001831916), ('Jhonatan', 0.001828982), ('León', 0.001820182), ('Milton', 0.001770314), ('Oswaldo', 0.001726313), ('Ignacio', 0.001714579), ('Freddy', 0.001692578), ('Segundo', 0.001663244), ('Ramón', 0.001651511), ('Duván', 0.001632444), ('Samuel', 0.001554708), ('Gilberto', 0.001535641), ('Walter', 0.001453505), ('Alex', 0.001428571), ('Libardo', 0.001422705), ('James', 0.001421238), ('Vicente', 0.001394837), ('Ariel', 0.001378703), ('Danilo', 0.001377237), ('Giovanny', 0.001353769), ('Gregorio', 0.001334702), ('Gonzalo', 0.001325902), ('Michael', 0.001267234), ('Marlon', 0.0012511), ('Efrain', 0.001186565), ('Mateo', 0.001180698), ('Bernardo', 0.001167498), ('Leandro', 0.001164564), ('Jhoan', 0.001158698), ('Rodolfo', 0.001155764), ('Joaquín', 0.001127897), ('Felix', 0.001089762), ('Jeison', 0.001080962), ('Leonel', 0.001078029), ('Estiven', 0.001070695), ('Wilmar', 0.001063362), ('Edward', 0.001057495), ('Christian', 0.001054561), ('Jefferson', 0.001054561), ('Ronald', 0.00099296), ('René', 0.000990026), ('Aníbal', 0.000972426), ('Richard', 0.000966559), ('Andrey', 0.000959226), ('Jean', 0.000956292), ('Jaider', 0.000954825), ('Darwin', 0.000951892), ('Ever', 0.000951892), ('Arnulfo', 0.000950425), ('Giovanni', 0.000940158), ('Emiro', 0.000934292), ('Uriel', 0.000929891), ('Franklin', 0.000924025), ('Edilberto', 0.000912291), ('Smith', 0.000897624), ('Octavio', 0.00089029), ('Cristhian', 0.000875623), ('Tulio', 0.000875623), ('Eduar', 0.000862423), ('Junior', 0.00085949), ('Didier', 0.000855089), ('Reinaldo', 0.000847756), ('Fidel', 0.000830155), ('Willian', 0.000819889), ('Jimmy', 0.000815488), ('Eder', 0.000758287), ('Isaac', 0.000758287), ('Saúl', 0.000746553), ('Danny', 0.000745087), ('Marcos', 0.000740686), ('Yair', 0.000730419), ('Moisés', 0.000724553), ('Edwar', 0.000723086), ('Jhonny', 0.000718686), ('Miller', 0.000717219), ('Santos', 0.000717219), ('Esneider', 0.000715752), ('Franco', 0.000714286), ('Abel', 0.000705485), ('Dairo', 0.000701085), ('Roger', 0.000701085), ('Aldemar', 0.000695219), ('Rolando', 0.000693752), ('Hermes', 0.000689352), ('Jeferson', 0.000684952), ('Efrén', 0.000679085), ('Jeisson', 0.000679085), ('Ismael', 0.000674685), ('Edgardo', 0.000673218), ('Maicol', 0.000661484), ('Brandon', 0.000654151), ('Bryan', 0.000654151), ('Robert', 0.000649751), ('Eduard', 0.00063655), ('Nilson', 0.000635084), ('Agustín', 0.00063215), ('Tomás', 0.000630683), ('Edilson', 0.000621883), ('Aurelio', 0.00061895), ('Domingo', 0.00061895), ('Arbey', 0.000616016), ('Joan', 0.00061455), ('Yeferson', 0.000607216), ('Samir', 0.000602816), ('Wilder', 0.000602816), ('Ciro', 0.000599883), ('Josué', 0.000598416), ('Joel', 0.000596949), ('Horacio', 0.000591082), ('Jader', 0.000591082), ('Gerson', 0.000583749), ('Marino', 0.000579349), ('Erick', 0.000572015), ('Eugenio', 0.000561748), ('Benjamín', 0.000558815), ('Norberto', 0.000557348), ('Alcides', 0.000555881), ('Israel', 0.000539748), ('Yamid', 0.000535348), ('Emerson', 0.000525081), ('Frank', 0.000504547), ('Geovanny', 0.000504547), ('Gildardo', 0.000495747), ('Vladimir', 0.000495747), ('Silvio', 0.00048548), ('Dagoberto', 0.000479613), ('Misael', 0.000472279), ('Adalberto', 0.000464946), ('Elmer', 0.000464946), ('Campo', 0.000460546), ('Herney', 0.000456145), ('Eider', 0.000454679), ('Farid', 0.000451745), ('Edisson', 0.000447345), ('Evelio', 0.000442945), ('Bladimir', 0.000429745), ('Heriberto', 0.000423878), ('Sneider', 0.000422411), ('Nel', 0.000419478), ('Rigoberto', 0.000419478), ('Jhony', 0.000416544), ('Salvador', 0.000415078), ('Argemiro', 0.000410678), ('Brian', 0.000407744), ('Abelardo', 0.000404811), ('Federico', 0.000401877), ('Jonatan', 0.000398944), ('Wilfredo', 0.000397477), ('Faber', 0.000396011), ('Osvaldo', 0.000394544), ('Simón', 0.000394544), ('Elver', 0.000390144), ('Alveiro', 0.000388677), ('Jerson', 0.000385744), ('Ovidio', 0.000381344), ('Elvis', 0.000375477), ('Norbey', 0.000375477), ('Wilman', 0.00037401), ('Johnny', 0.000372543), ('Cristobal', 0.000368143), ('Harvey', 0.000366676), ('Ancizar', 0.000363743), ('Yerson', 0.000363743), ('Román', 0.000362276), ('Ronal', 0.000362276), ('Reinel', 0.00036081), ('Albert', 0.000359343), ('Darío', 0.000359343), ('Edier', 0.000357876), ('Neider', 0.000353476), ('Harol', 0.000352009), ('Paulo', 0.000352009), ('Deiby', 0.000347609), ('Dany', 0.000346143), ('Leider', 0.000341742), ('Damián', 0.000340276), ('Aldair', 0.000335876), ('Gallego', 0.000335876), ('Abraham', 0.000332942), ('Yecid', 0.000331476), ('Ocampo', 0.000324142), ('Wilfrido', 0.000324142), ('Lorenzo', 0.000318275), ('Paul', 0.000318275), ('Wilber', 0.000316808), ('Bayron', 0.000315342), ('Dubán', 0.000312408), ('Jhan', 0.000312408), ('Isaías', 0.000310942), ('Isidro', 0.000310942)])
language_name(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str

Generate a random i18n language name (e.g. English).

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.language_name()
...
'Letón'
'Maltés'
'Aimara'
'Igbo'
'Romanche'
last_name(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name()
...
'Meza'
'Uribe'
'Salazar'
'Muñoz'
'Molina'
last_name_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_as_list()
...
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('Gaviria', 0.001616125), ('Salas', 0.001603219), ('Polo', 0.001597687), ('Bohórquez', 0.001585702), ('Arboleda', 0.001580171), ('Pulido', 0.001580171), ('Pardo', 0.001579249), ('Monsalve', 0.001575561), ('Cuéllar', 0.001573717), ('Rangel', 0.001571873), ('Nieto', 0.001570029), ('Loaiza', 0.00156542), ('Rivas', 0.001562654), ('Murcia', 0.001561732), ('Campo', 0.001555279), ('Naranjo', 0.001555279), ('Galindo', 0.001538684), ('Santos', 0.001537762), ('Lara', 0.001532231), ('Triana', 0.001510105), ('Burbano', 0.001485213), ('Maldonado', 0.001485213), ('Galeano', 0.001476916), ('Pabón', 0.001464931), ('Rentería', 0.001462165), ('Espitia', 0.001458477), ('Fajardo', 0.001457555), ('Gamboa', 0.001455711), ('Chávez', 0.001436351), ('Vallejo', 0.001435429), ('Barreto', 0.001431742), ('Caro', 0.001415147), ('Ceballos', 0.001407772), ('Alarcón', 0.001405006), ('Prada', 0.00140224), ('Villegas', 0.001384724), ('Cáceres', 0.001381958), ('Caballero', 0.001380114), ('Salgado', 0.001380114), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_male()
...
'Meza'
'Uribe'
'Salazar'
'Muñoz'
'Molina'
last_name_male_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.last_name_male_as_list()
...
OrderedDict([('María', 0.091410602), ('Luz', 0.034645603), ('Patricia', 0.023351346), ('Ana', 0.020151805), ('Andrea', 0.018010166), ('Diana', 0.016136401), ('Sandra', 0.015622408), ('Martha', 0.014981956), ('Paola', 0.014810625), ('Carmen', 0.013346151), ('Marcela', 0.013283602), ('Isabel', 0.013113631), ('Milena', 0.012810402), ('Lucía', 0.012599637), ('Cecilia', 0.012194425), ('Claudia', 0.011997259), ('Carolina', 0.011933349), ('Gloria', 0.01181097), ('Rosa', 0.011619242), ('Liliana', 0.011109328), ('Elena', 0.010636128), ('Alejandra', 0.010181965), ('Adriana', 0.009594544), ('Laura', 0.009359303), ('Fernanda', 0.00813415), ('Marina', 0.008090637), ('Inés', 0.007652791), ('Lorena', 0.007152395), ('Ángela', 0.007043613), ('Cristina', 0.006926673), ('Leidy', 0.006914435), ('Daniela', 0.006910356), ('Olga', 0.006802934), ('Esther', 0.006773019), ('Tatiana', 0.006690073), ('Johana', 0.00641132), ('Rocío', 0.006339252), ('Beatriz', 0.006067298), ('Lina', 0.006034663), ('Mónica', 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('Clara', 0.003244413), ('Consuelo', 0.003215858), ('Julieth', 0.003123394), ('Juliana', 0.003107077), ('Dora', 0.003092119), ('Victoria', 0.002935745), ('Aura', 0.002856879), ('Eliana', 0.002855519), ('Astrid', 0.002844641), ('Alicia', 0.002841921), ('Katherine', 0.002833763), ('Janeth', 0.002782091), ('Leonor', 0.002742658), ('Myriam', 0.002676029), ('Lizeth', 0.002648834), ('Mery', 0.002616199), ('Nidia', 0.0026094), ('Jenny', 0.002511497), ('Kelly', 0.00249518), ('Constanza', 0.002423112), ('Ximena', 0.002387758), ('Yulieth', 0.00237688), ('Ligia', 0.00237552), ('Sara', 0.002361922), ('Socorro', 0.002338806), ('Ingrid', 0.002322489), ('Helena', 0.002319769), ('Dary', 0.002318409), ('Rosalba', 0.002280336), ('Catalina', 0.0022545), ('Fanny', 0.002216427), ('Pilar', 0.00213756), ('Yenny', 0.002126682), ('Mariela', 0.002080449), ('Yamile', 0.002062772), ('Lilia', 0.002038297), ('Karina', 0.002011101), ('Mariana', 0.001977107), ('Silvia', 0.001953991), ('Julia', 0.001939033), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), 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('Guillermo', 0.005145204), ('Esteban', 0.005055735), ('Humberto', 0.004832796), ('Nelson', 0.004813728), ('Wilson', 0.004730126), ('Arturo', 0.004656791), ('Gabriel', 0.004545321), ('Alfredo', 0.004297448), ('Omar', 0.004282781), ('Germán', 0.004224113), ('Henry', 0.003967439), ('Fabio', 0.003961572), ('Alonso', 0.003751833), ('Brayan', 0.003709299), ('Hugo', 0.003684365), ('Sergio', 0.003650631), ('Alexis', 0.00337489), ('Adolfo', 0.003335289), ('Stiven', 0.003276621), ('Kevin', 0.00313435), ('Johan', 0.003075682), ('Yesid', 0.003056615), ('Ernesto', 0.002924611), ('Raúl', 0.002763274), ('Rodrigo', 0.002694339), ('Roberto', 0.002585802), ('Rubén', 0.002560868), ('Anderson', 0.002525667), ('Eliecer', 0.002511), ('Nicolás', 0.002471399), ('Ferney', 0.002395131), ('Steven', 0.00239073), ('Emilio', 0.002324729), ('Yeison', 0.002311528), ('Arley', 0.002222059), ('Néstor', 0.002200059), ('Albeiro', 0.002125257), ('Wilmer', 0.002101789), ('Gerardo', 0.002095923), ('Jair', 0.002091522), ('Jonathan', 0.002032854), ('Marco', 0.001984453), ('Elkin', 0.001971253), ('Harold', 0.001940452), ('Martín', 0.001915518), ('Elías', 0.001912584), ('Robinson', 0.001908184), ('Alirio', 0.001884717), ('Edison', 0.001871517), ('Adrián', 0.00186125), ('Edinson', 0.001840716), ('Ramiro', 0.001831916), ('Jhonatan', 0.001828982), ('León', 0.001820182), ('Milton', 0.001770314), ('Oswaldo', 0.001726313), ('Ignacio', 0.001714579), ('Freddy', 0.001692578), ('Segundo', 0.001663244), ('Ramón', 0.001651511), ('Duván', 0.001632444), ('Samuel', 0.001554708), ('Gilberto', 0.001535641), ('Walter', 0.001453505), ('Alex', 0.001428571), ('Libardo', 0.001422705), ('James', 0.001421238), ('Vicente', 0.001394837), ('Ariel', 0.001378703), ('Danilo', 0.001377237), ('Giovanny', 0.001353769), ('Gregorio', 0.001334702), ('Gonzalo', 0.001325902), ('Michael', 0.001267234), ('Marlon', 0.0012511), ('Efrain', 0.001186565), ('Mateo', 0.001180698), ('Bernardo', 0.001167498), ('Leandro', 0.001164564), ('Jhoan', 0.001158698), ('Rodolfo', 0.001155764), ('Joaquín', 0.001127897), ('Felix', 0.001089762), ('Jeison', 0.001080962), ('Leonel', 0.001078029), ('Estiven', 0.001070695), ('Wilmar', 0.001063362), ('Edward', 0.001057495), ('Christian', 0.001054561), ('Jefferson', 0.001054561), ('Ronald', 0.00099296), ('René', 0.000990026), ('Aníbal', 0.000972426), ('Richard', 0.000966559), ('Andrey', 0.000959226), ('Jean', 0.000956292), ('Jaider', 0.000954825), ('Darwin', 0.000951892), ('Ever', 0.000951892), ('Arnulfo', 0.000950425), ('Giovanni', 0.000940158), ('Emiro', 0.000934292), ('Uriel', 0.000929891), ('Franklin', 0.000924025), ('Edilberto', 0.000912291), ('Smith', 0.000897624), ('Octavio', 0.00089029), ('Cristhian', 0.000875623), ('Tulio', 0.000875623), ('Eduar', 0.000862423), ('Junior', 0.00085949), ('Didier', 0.000855089), ('Reinaldo', 0.000847756), ('Fidel', 0.000830155), ('Willian', 0.000819889), ('Jimmy', 0.000815488), ('Eder', 0.000758287), ('Isaac', 0.000758287), ('Saúl', 0.000746553), ('Danny', 0.000745087), ('Marcos', 0.000740686), ('Yair', 0.000730419), ('Moisés', 0.000724553), ('Edwar', 0.000723086), ('Jhonny', 0.000718686), ('Miller', 0.000717219), ('Santos', 0.000717219), ('Esneider', 0.000715752), ('Franco', 0.000714286), ('Abel', 0.000705485), ('Dairo', 0.000701085), ('Roger', 0.000701085), ('Aldemar', 0.000695219), ('Rolando', 0.000693752), ('Hermes', 0.000689352), ('Jeferson', 0.000684952), ('Efrén', 0.000679085), ('Jeisson', 0.000679085), ('Ismael', 0.000674685), ('Edgardo', 0.000673218), ('Maicol', 0.000661484), ('Brandon', 0.000654151), ('Bryan', 0.000654151), ('Robert', 0.000649751), ('Eduard', 0.00063655), ('Nilson', 0.000635084), ('Agustín', 0.00063215), ('Tomás', 0.000630683), ('Edilson', 0.000621883), ('Aurelio', 0.00061895), ('Domingo', 0.00061895), ('Arbey', 0.000616016), ('Joan', 0.00061455), ('Yeferson', 0.000607216), ('Samir', 0.000602816), ('Wilder', 0.000602816), ('Ciro', 0.000599883), ('Josué', 0.000598416), ('Joel', 0.000596949), ('Horacio', 0.000591082), ('Jader', 0.000591082), ('Gerson', 0.000583749), ('Marino', 0.000579349), ('Erick', 0.000572015), ('Eugenio', 0.000561748), ('Benjamín', 0.000558815), ('Norberto', 0.000557348), ('Alcides', 0.000555881), ('Israel', 0.000539748), ('Yamid', 0.000535348), ('Emerson', 0.000525081), ('Frank', 0.000504547), ('Geovanny', 0.000504547), ('Gildardo', 0.000495747), ('Vladimir', 0.000495747), ('Silvio', 0.00048548), ('Dagoberto', 0.000479613), ('Misael', 0.000472279), ('Adalberto', 0.000464946), ('Elmer', 0.000464946), ('Campo', 0.000460546), ('Herney', 0.000456145), ('Eider', 0.000454679), ('Farid', 0.000451745), ('Edisson', 0.000447345), ('Evelio', 0.000442945), ('Bladimir', 0.000429745), ('Heriberto', 0.000423878), ('Sneider', 0.000422411), ('Nel', 0.000419478), ('Rigoberto', 0.000419478), ('Jhony', 0.000416544), ('Salvador', 0.000415078), ('Argemiro', 0.000410678), ('Brian', 0.000407744), ('Abelardo', 0.000404811), ('Federico', 0.000401877), ('Jonatan', 0.000398944), ('Wilfredo', 0.000397477), ('Faber', 0.000396011), ('Osvaldo', 0.000394544), ('Simón', 0.000394544), ('Elver', 0.000390144), ('Alveiro', 0.000388677), ('Jerson', 0.000385744), ('Ovidio', 0.000381344), ('Elvis', 0.000375477), ('Norbey', 0.000375477), ('Wilman', 0.00037401), ('Johnny', 0.000372543), ('Cristobal', 0.000368143), ('Harvey', 0.000366676), ('Ancizar', 0.000363743), ('Yerson', 0.000363743), ('Román', 0.000362276), ('Ronal', 0.000362276), ('Reinel', 0.00036081), ('Albert', 0.000359343), ('Darío', 0.000359343), ('Edier', 0.000357876), ('Neider', 0.000353476), ('Harol', 0.000352009), ('Paulo', 0.000352009), ('Deiby', 0.000347609), ('Dany', 0.000346143), ('Leider', 0.000341742), ('Damián', 0.000340276), ('Aldair', 0.000335876), ('Gallego', 0.000335876), ('Abraham', 0.000332942), ('Yecid', 0.000331476), ('Ocampo', 0.000324142), ('Wilfrido', 0.000324142), ('Lorenzo', 0.000318275), ('Paul', 0.000318275), ('Wilber', 0.000316808), ('Bayron', 0.000315342), ('Dubán', 0.000312408), ('Jhan', 0.000312408), ('Isaías', 0.000310942), ('Isidro', 0.000310942)])
name() → str

:example ‘John Doe’

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name()
...
'Fabio Salazar Muñoz'
'Diego Stiven Suárez Acosta'
'Johana Isabel Tovar Beltrán'
'Jerson Lozano'
'Lucía Ariza Maldonado'
name_female() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_female()
...
'Lizeth Laura Muñoz Molina'
'Irma Marleny Bolaños Mosquera'
'Johana Isabel Tovar'
'Adela Lozano Rueda'
'Lucía Dora Maldonado'
name_male() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_male()
...
'Fabio Camilo Muñoz Molina'
'Andrey Néstor Bolaños Mosquera'
'Alfonso Jorge Tovar'
'Jerson Lozano Rueda'
'Jesús Wilson Maldonado'
name_nonbinary() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.name_nonbinary()
...
'Fabio Salazar Muñoz'
'Diego Stiven Suárez Acosta'
'Johana Isabel Tovar Beltrán'
'Jerson Lozano'
'Lucía Ariza Maldonado'
prefix(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix()
...
'Dra.'
'Dra.'
'Sr.'
'Sra.'
'Dña.'
prefix_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_as_list()
...
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
prefix_female(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_female()
...
'Dra.'
'Dra.'
'Sra.'
'Sra.'
'Srta.'
prefix_female_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_female_as_list()
...
OrderedDict([('Sra.', 0.5), ('Srta.', 0.2), ('Dra.', 0.2), ('Doña', 0.05), ('Dña.', 0.05)])
OrderedDict([('Sra.', 0.5), ('Srta.', 0.2), ('Dra.', 0.2), ('Doña', 0.05), ('Dña.', 0.05)])
OrderedDict([('Sra.', 0.5), ('Srta.', 0.2), ('Dra.', 0.2), ('Doña', 0.05), ('Dña.', 0.05)])
OrderedDict([('Sra.', 0.5), ('Srta.', 0.2), ('Dra.', 0.2), ('Doña', 0.05), ('Dña.', 0.05)])
OrderedDict([('Sra.', 0.5), ('Srta.', 0.2), ('Dra.', 0.2), ('Doña', 0.05), ('Dña.', 0.05)])
prefix_male(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_male()
...
'Dr.'
'Dr.'
'Sr.'
'Sr.'
'Sr.'
prefix_male_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_male_as_list()
...
OrderedDict([('Sr.', 0.7), ('Dr.', 0.2), ('Don', 0.05), ('D.', 0.05)])
OrderedDict([('Sr.', 0.7), ('Dr.', 0.2), ('Don', 0.05), ('D.', 0.05)])
OrderedDict([('Sr.', 0.7), ('Dr.', 0.2), ('Don', 0.05), ('D.', 0.05)])
OrderedDict([('Sr.', 0.7), ('Dr.', 0.2), ('Don', 0.05), ('D.', 0.05)])
OrderedDict([('Sr.', 0.7), ('Dr.', 0.2), ('Don', 0.05), ('D.', 0.05)])
prefix_nonbinary(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_nonbinary()
...
'Dra.'
'Dra.'
'Sr.'
'Sra.'
'Dña.'
prefix_nonbinary_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.prefix_nonbinary_as_list()
...
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
('Sr.', 'Dr.', 'Don', 'D.', 'Sra.', 'Srta.', 'Dra.', 'Doña', 'Dña.')
suffix(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix()
...
''
''
''
''
''
suffix_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_as_list()
...
()
()
()
()
()
suffix_female(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_female()
...
''
''
''
''
''
suffix_female_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_female_as_list()
...
()
()
()
()
()
suffix_male(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_male()
...
''
''
''
''
''
suffix_male_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_male_as_list()
...
()
()
()
()
()
suffix_nonbinary(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_nonbinary()
...
''
''
''
''
''
suffix_nonbinary_as_list() → Union[Tuple[str, ...], Dict[str, float]]
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.suffix_nonbinary_as_list()
...
()
()
()
()
()

faker.providers.phone_number

class faker.providers.phone_number.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.phone_number.Provider

country_calling_code(min_length: Optional[int] = None, max_length: Optional[int] = None) → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.country_calling_code()
...
'+687'
'+595'
'+880'
'+964'
'+41'
msisdn() → str

https://en.wikipedia.org/wiki/MSISDN

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.msisdn()
...
'6048764759382'
'2194892411578'
'5659387784080'
'6097535139332'
'1158714841858'
phone_number() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.phone_number()
...
'+57 316 048 76 47'
'319 382 42 19'
'+57 308 924 11 57'
'01 8001 565 938'
'327 840 80 16'

faker.providers.ssn

class faker.providers.ssn.es_CO.Provider(generator: Any)

Bases: faker.providers.ssn.Provider

legal_person_nit() → str

https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_de_Identificaci%C3%B3n_Tributaria :example: ‘967807269’

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.legal_person_nit()
...
'960487647'
'993824219'
'989241157'
'856593877'
'908016097'
legal_person_nit_with_check_digit() → str
Example:‘967807269-7’
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.legal_person_nit_with_check_digit()
...
'960487647-8'
'993824219-5'
'989241157-1'
'856593877-1'
'908016097-8'
natural_person_nit() → str

https://es.wikipedia.org/wiki/C%C3%A9dula_de_Ciudadan%C3%ADa_(Colombia) :example: ‘1095312769’

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.natural_person_nit()
...
'55604876'
'1238242194'
'68892411'
'1065938778'
'1180160975'
natural_person_nit_with_check_digit() → str
Example:‘1095312769-0’
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.natural_person_nit_with_check_digit()
...
'55604876-8'
'1238242194-3'
'68892411-8'
'1065938778-5'
'1180160975-6'
nuip() → str

https://es.wikipedia.org/wiki/C%C3%A9dula_de_Ciudadan%C3%ADa_(Colombia) :example: ‘1095312769’

Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.nuip()
...
'55604876'
'1238242194'
'68892411'
'1065938778'
'1180160975'
ssn() → str
Examples:
>>> Faker.seed(0)
>>> for _ in range(5):
...     fake.ssn()
...
'604-87-6475'
'824-21-9489'
'411-57-8156'
'938-77-8408'
'160-97-5351'