# Locale es_MX

## `faker.providers.address`

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

  Bases: `Provider`

  address() → str
    Example:

      ‘791 Crist Parks, Sashabury, IL 86039-9874’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.address()
        ...
        'Circuito Segura 647 Interior 593\nVieja Chile, CHIS 89241-1578'
        'Continuación Sur Urías 784 Interior 080\nVieja Turquía, AGS 53513-9332'
        'Continuación Sauceda 148 Interior 418\nSan Paola de la Montaña, NL 19659-3423'
        'Peatonal Coahuila de Zaragoza 220 186\nSan Octavio de la Montaña, JAL 94775-1591'
        'Cerrada Angola 413 Edif. 525 , Depto. 601\nNueva Austria, COAH 13991'

  administrative_unit() → str

    example: u’Guerrero’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.administrative_unit()
        ...
        'Sinaloa'
        'Tabasco'
        'Baja California Sur'
        'Morelos'
        'Zacatecas'

  building_number() → str
    Example:

      ‘791’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.building_number()
        ...
        '6048'
        '6475'
        '382'
        '2194'
        '924'

  city() → str
    Example:

      ‘Sashabury’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.city()
        ...
        'San Lucía de la Montaña'
        'San Nayeli los bajos'
        'San Hernán los bajos'
        'San Rodolfo de la Montaña'
        'Vieja Chile'

  city_adjective() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.city_adjective()
        ...
        'Vieja'
        'Vieja'
        'Nueva'
        'Vieja'
        'Vieja'

  city_prefix() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.city_prefix()
        ...
        'Norte'
        'Norte'
        'Sur'
        'Norte'
        'Norte'

  city_suffix() → str
    Example:

      ‘town’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.city_suffix()
        ...
        'los bajos'
        'los bajos'
        'de la Montaña'
        'los bajos'
        'los altos'

  country() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.country()
        ...
        'Líbano'
        'Maldivas'
        'Australia'
        'Georgia'
        'Palau'

  country_code(representation: str = 'alpha-2') → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.country_code()
        ...
        'MV'
        'PS'
        'NL'
        'BB'
        'IL'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.country_code(representation='alpha-2')
        ...
        'MV'
        'PS'
        'NL'
        'BB'
        'IL'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.country_code(representation='alpha-3')
        ...
        'MDV'
        'PSE'
        'NLD'
        'BRB'
        'ISR'

  current_country() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.current_country()
        ...
        'Mexico'
        'Mexico'
        'Mexico'
        'Mexico'
        'Mexico'

  current_country_code() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.current_country_code()
        ...
        'MX'
        'MX'
        'MX'
        'MX'
        'MX'

  postcode() → str
    Example:

      86039-9874

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.postcode()
        ...
        '60487-6475'
        '82421'
        '89241-1578'
        '56593'
        '78408-0160'

  secondary_address() → str

    :example ‘020 Interior 999’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.secondary_address()
        ...
        '604 Interior 876'
        '759 Interior 382'
        '219 Interior 489'
        '411 578'
        '565 938'

  state() → str

    example: u’Guerrero’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.state()
        ...
        'Sinaloa'
        'Tabasco'
        'Baja California Sur'
        'Morelos'
        'Zacatecas'

  state_abbr() → str

    example: u’GRO’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.state_abbr()
        ...
        'SIN'
        'TAB'
        'BCS'
        'MOR'
        'ZAC'

  street_address() → str
    Example:

      ‘791 Crist Parks’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.street_address()
        ...
        'Andador Norte Segura 647 Interior 593'
        'Calle Chiapas 489 Edif. 241 , Depto. 157'
        'Eje vial Puebla 387 Edif. 784 , Depto. 080'
        'Viaducto Sur Salcido 351 Interior 393'
        'Privada Micronesia 158 714'

  street_name() → str
    Example:

      ‘Crist Parks’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.street_name()
        ...
        'Eje vial Sur Huerta'
        'Diagonal Norte Romero'
        'Prolongación Jalisco'
        'Circunvalación Chile'
        'Retorno Henríquez'

  street_prefix() → str

    :example ‘Avenida’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.street_prefix()
        ...
        'Diagonal'
        'Eje vial'
        'Andador'
        'Circuito'
        'Periférico'

  street_suffix() → str
    Example:

      ‘Avenue’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.street_suffix()
        ...
        'Street'
        'Street'
        'Street'
        'Street'
        'Street'

## `faker.providers.bank`

class faker.providers.bank.es_MX.Provider(generator: Any)

  Bases: `Provider`

  Bank provider for `es_MX` locale.

  aba() → str

    Generate an ABA routing transit number.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.aba()
        ...
        '076048766'
        '057593829'
        '052194896'
        '034115783'
        '025659384'

  bank() → str

    Generate a bank name.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.bank()
        ...
        'Consubanco, S.A.'
        'UBS Banco, S.A.'
        'Deutsche Securities, S.A. de C.V.'
        'AXA Seguros, S.A. De C.V.'
        'Banco Santander, S.A.'

  bank_country() → str

    Generate the bank provider’s ISO 3166-1 alpha-2 country code.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.bank_country()
        ...
        'GB'
        'GB'
        'GB'
        'GB'
        'GB'

  bban() → str

    Generate a Basic Bank Account Number (BBAN).

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.bban()
        ...
        'MYNB4876475938242'
        'YDTZ4892411578156'
        'KTUG8778408016097'
        'KHXK1393328711587'
        'DJRJ1858398947196'

  clabe(bank_code: int | None = None) → str

    Generate a mexican bank account CLABE.

    Sources:

    - https://en.wikipedia.org/wiki/CLABE

    Returns:

      A fake CLABE number.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.clabe()
        ...
        '155776689006792158'
        '131988837681525139'
        '166940496979959706'
        '145597357884672403'
        '062288228915909964'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.clabe(bank_code=2)
        ...
        '002864631170560203'
        '002041424285777665'
        '002497663450887436'
        '002991780860070717'
        '002597357884672407'

  iban() → str

    Generate an International Bank Account Number (IBAN).

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.iban()
        ...
        'GB37MYNB4876475938242'
        'GB05YDTZ4892411578156'
        'GB04KTUG8778408016097'
        'GB93KHXK1393328711587'
        'GB55DJRJ1858398947196'

  swift(length: int | None = None, primary: bool = False, use_dataset: bool = False) → str

    Generate a SWIFT code.

    SWIFT codes, reading from left to right, are composed of a 4 alphabet character bank code, a 2 alphabet character country code, a 2 alphanumeric location code, and an optional 3 alphanumeric branch code. This means SWIFT codes can only have 8 or 11 characters, so the value of `length` can only be `None` or the integers `8` or `11`. If the value is `None`, then a value of `8` or `11` will randomly be assigned.

    Because all 8-digit SWIFT codes already refer to the primary branch or office, the `primary` argument only has an effect if the value of `length` is `11`. If `primary` is `True` and `length` is `11`, the 11-digit SWIFT codes generated will always end in `'XXX'` to denote that they belong to primary branches/offices.

    For extra authenticity, localized providers may opt to include SWIFT bank codes, location codes, and branch codes used in their respective locales. If `use_dataset` is `True`, this method will generate SWIFT codes based on those locale-specific codes if included. If those codes were not included, then it will behave as if `use_dataset` were `False`, and in that mode, all those codes will just be randomly generated as per the specification.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift()
        ...
        'YNBIGB65ZT4'
        'SGQEGBSIGQ8'
        'JDXCGBV4'
        'LNKTGBN9'
        'OQIBGB9AFZA'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=8)
        ...
        'MYNBGBQ6'
        'PMZJGB4W'
        'SGQEGBSI'
        'YDTZGBQ8'
        'WZTEGBTG'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=8, use_dataset=True)
        ...
        'MYNBGBQ6'
        'PMZJGB4W'
        'SGQEGBSI'
        'YDTZGBQ8'
        'WZTEGBTG'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=11)
        ...
        'MYNBGBQ65ZT'
        'PLSGGB6ISIG'
        'TZIRGBJTGEV'
        'PRDLGB1UN94'
        'OQIBGB9AFZA'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=11, primary=True)
        ...
        'MYNBGBQ6XXX'
        'PMZJGB4WXXX'
        'SGQEGBSIXXX'
        'YDTZGBQ8XXX'
        'WZTEGBTGXXX'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=11, use_dataset=True)
        ...
        'MYNBGBQ65ZT'
        'PLSGGB6ISIG'
        'TZIRGBJTGEV'
        'PRDLGB1UN94'
        'OQIBGB9AFZA'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift(length=11, primary=True, use_dataset=True)
        ...
        'MYNBGBQ6XXX'
        'PMZJGB4WXXX'
        'SGQEGBSIXXX'
        'YDTZGBQ8XXX'
        'WZTEGBTGXXX'

  swift11(primary: bool = False, use_dataset: bool = False) → str

    Generate an 11-digit SWIFT code.

    This method uses `swift()` under the hood with the `length` argument set to `11`. If `primary` is set to `True`, the SWIFT code will always end with `'XXX'`. All 11-digit SWIFT codes use this convention to refer to the primary branch/office.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift11()
        ...
        'MYNBGBQ65ZT'
        'PLSGGB6ISIG'
        'TZIRGBJTGEV'
        'PRDLGB1UN94'
        'OQIBGB9AFZA'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift11(use_dataset=True)
        ...
        'MYNBGBQ65ZT'
        'PLSGGB6ISIG'
        'TZIRGBJTGEV'
        'PRDLGB1UN94'
        'OQIBGB9AFZA'

  swift8(use_dataset: bool = False) → str

    Generate an 8-digit SWIFT code.

    This method uses `swift()` under the hood with the `length` argument set to `8` and with the `primary` argument omitted. All 8-digit SWIFT codes already refer to the primary branch/office.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift8()
        ...
        'MYNBGBQ6'
        'PMZJGB4W'
        'SGQEGBSI'
        'YDTZGBQ8'
        'WZTEGBTG'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.swift8(use_dataset=True)
        ...
        'MYNBGBQ6'
        'PMZJGB4W'
        'SGQEGBSI'
        'YDTZGBQ8'
        'WZTEGBTG'

## `faker.providers.company`

class faker.providers.company.es_MX.Provider(generator: Any)

  Bases: `Provider`

  bs() → str
    Example:

      ‘integrate extensible convergence’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.bs()
        ...
        'incuba esquemas proactivas'
        'fortalece servicios web front-end'
        'compromete interfaces eficientes'
        'entrega tecnologías distribuidas'
        'orquesta arquitecturas intuitivas'

  catch_phrase() → str
    Example:

      ‘Robust full-range hub’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.catch_phrase()
        ...
        'instalación multitarea enfocado al negocio'
        'flexibilidad regional recontextualizado'
        'interfaz híbrida realineado'
        'conjunto terciaria basado en funcionalidad'
        'sistema abierto sensible al contexto mandatorio'

  company() → str
    Example:

      ‘Acme Ltd’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.company()
        ...
        'Peres, Arevalo y Huerta'
        'Palacios y Madrigal S.C.'
        'Vergara-Gamez S. R.L. de C.V.'
        'Corporacin Cintrón-Cadena'
        'Industrias Zarate, Contreras y Marín'

  company_prefix() → str
    Example:

      ‘Grupo’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.company_prefix()
        ...
        'Proyectos'
        'Club'
        'Proyectos'
        'Club'
        'Despacho'

  company_suffix() → str
    Example:

      ‘Ltd’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.company_suffix()
        ...
        'y Asociados'
        'S.C.'
        'y Asociados'
        'S.C.'
        'A.C.'

## `faker.providers.job`

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

  Bases: `Provider`

  job() → 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'

  job_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.job_female()
        ...
        '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'

  job_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.job_male()
        ...
        '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.lorem`

class faker.providers.lorem.es_MX.Provider(generator: Any)

  Bases: `Provider`

  Implement lorem provider for `es_MX` locale. Using the same as in ``es_ES``.

  get_words_list(part_of_speech: str | None = None, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]

    Get list of words.

    `ext_word_list` is a parameter that allows the user to provide a list of words to be used instead of the built-in word list. If `ext_word_list` is provided, then the value of `part_of_speech` is ignored.

    `part_of_speech` is a parameter that defines to what part of speech the returned word belongs. If `ext_word_list` is not `None`, then `part_of_speech` is ignored. If the value of `part_of_speech` does not correspond to an existent part of speech according to the set locale, then an exception is raised.

    Warning

    Depending on the length of a locale provider’s built-in word list or on the length of `ext_word_list` if provided, a large `nb` can exhaust said lists if `unique` is `True`, raising an exception.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.get_words_list(part_of_speech="abc", ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.get_words_list(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']
        ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']

  paragraph(nb_sentences: int = 3, variable_nb_sentences: bool = True, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str

    Generate a paragraph.

    The `nb_sentences` argument controls how many sentences the paragraph will contain, and setting `variable_nb_sentences` to `False` will generate the exact amount, while setting it to `True` (default) will generate a random amount (+/-40%, minimum of 1) using `randomize_nb_elements()`.

    Under the hood, `sentences()` is used to generate the sentences, so the argument `ext_word_list` works in the same way here as it would in that method.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraph(nb_sentences=5)
        ...
        'Dos peor capacidad grado s arriba. B pequeña prensa da estuvo secretario. Rafael época ejército clase algunos. Marcha pp tiempos mes. Libro mal pensar noche.'
        'Paz políticos ni grado profesional sí prueba. La central santiago unas voz comercio tener sol. Precio otras ministerio ella niveles. Somos valor manos cabeza hecho luz material. Pablo productos energía imagen especialmente. Trata número tras informe este máximo.'
        'Tiempo permite momento días ser aunque ambiente. Hechos aumento crisis duda cambio ejemplo permite. Cine interés línea n asimismo cuadro. Voz mayor respuesta iba.'
        'Su meses ejército amor partido. Cámara mundo algunos ve muy partidos. Clase cada hecho social s algo ella. Todo como rosa cosas.'
        'Fuera felipe pone más ir año carlos. Ese casos cultura así niño. Mundo vuelve nuestro ellas régimen aumento grado embargo.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False)
        ...
        'Acerca europa cinco diez producción programas. Arriba últimos socialista estados madrid. Estuvo secretario obra armas. Rodríguez propio marcha pp tiempos mes mundo principio. Pensar noche seguir paz políticos ni grado profesional.'
        'Escuela última tales existencia. P técnica luz. Enfermedad ni asimismo países precio otras. Datos aunque respecto universidad hermano nada causa. Queda cuba televisión pablo.'
        'Queda podría ella tenían trata número tras informe. Decía lucha nuestros. Permite momento días ser. Pp carne encuentra niños. Muchas local parís cama función martín cine.'
        'Figura república i noviembre últimos voz mayor. Origen solución sociedad régimen unos nadie producto luz. Mundo algunos ve muy. Económico obstante clase cada hecho social s. Niños único conseguir todo.'
        'Muchos blanca formación. Fuera felipe pone más ir año carlos. Ese casos cultura así niño. Mundo vuelve nuestro ellas régimen aumento grado embargo. Piel vez poner solución aquella.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraph(nb_sentences=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc. Ghi jkl ghi def. Def def ghi abc.'
        'Def ghi abc jkl jkl abc jkl. Abc def jkl abc def jkl abc ghi. Jkl abc ghi abc jkl. Jkl def def def abc def jkl. Jkl ghi ghi def ghi. Def abc abc jkl abc jkl.'
        'Abc ghi abc abc abc abc ghi. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi. Ghi def ghi jkl jkl jkl. Def abc ghi def.'
        'Abc def ghi def abc. Jkl abc abc ghi abc ghi. Ghi abc abc abc jkl abc abc. Abc abc jkl abc.'
        'Abc jkl jkl abc def abc def. Abc def def abc def. Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraph(nb_sentences=5, variable_nb_sentences=False, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'Jkl def def ghi def jkl. Jkl def jkl abc abc. Jkl ghi def jkl. Jkl def ghi jkl ghi def abc def. Ghi abc ghi def ghi abc jkl jkl.'
        'Ghi def jkl ghi. Ghi jkl def. Ghi abc jkl abc jkl abc. Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.'
        'Ghi def abc jkl def abc abc jkl. Ghi ghi def. Ghi abc abc abc. Jkl jkl ghi def. Def jkl jkl jkl ghi jkl ghi.'
        'Def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc. Ghi jkl ghi abc abc abc jkl. Def def jkl abc.'
        'Abc jkl ghi. Abc jkl jkl abc def abc def. Abc def def abc def. Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc. Jkl abc ghi jkl def.'

  paragraphs(nb: int = 3, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]

    Generate a list of paragraphs.

    This method uses `paragraph()` under the hood to generate paragraphs, and the `nb` argument controls exactly how many sentences the list will contain. The `ext_word_list` argument works in exactly the same way as well.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraphs(nb=5)
        ...
        ['Dos peor capacidad grado s arriba. B pequeña prensa da estuvo secretario. Rafael época ejército clase algunos.', 'Pp tiempos mes mundo. Mal pensar noche seguir paz políticos.', 'Profesional sí prueba seguro memoria hubo p. Unas voz comercio tener sol eran.', 'Datos aunque respecto universidad hermano nada causa. Queda cuba televisión pablo.', 'Energía imagen especialmente buen fuentes cabeza manera. Este máximo carlos tiempo. Junio carne pese pp. Hechos aumento crisis duda cambio ejemplo permite.']
        ['Hora figura república i noviembre últimos voz mayor. Origen solución sociedad régimen unos nadie producto luz. Mundo algunos ve muy.', 'Clase cada hecho social s algo ella. Todo como rosa cosas. Posibilidad principales nos permite.', 'Quizá encontrar tiempo ese casos cultura. Estamos son mundo vuelve. Carlos lópez futuro rodríguez habría.', 'Expresión primer estas varias. Rey arte pueden mes.', 'Temas asimismo suelo razón lucha casi amigo. Construcción éste muy don estar jamás propia. Plaza función área adelante esto.']
        ['Actitud título aunque podemos derecha medio. Oficial interior militares jóvenes idea.', 'Base pocos años imagen cinco pasado decisión. Pequeña españoles de ser paso democracia está. He premio lleva hace baja diversas.', 'Mal nuestra región que unidad decisión. Tener evitar dentro nivel. Mundo salida servicio esa.', 'Felipe mayor modo resulta vuelta siquiera presidente. Dar es dos argentina.', 'Sistemas diversos armas también deja habrá. Momentos rodríguez pensar policía pasar parece respuesta. Lugar mañana orden.']
        ['Orden quizá también tenía. Junto comisión hacen cuanto estaban estar desde fueron. Fernando nivel g dicho nada importancia cerca.', 'Hecho mayor organización esta iba puedo. Has formas zona animales. Él otra dejó nos.', 'Dinero juego consejo valor.', 'Relaciones fuerza vuelve hombres fácil. Sistema presidente unidad adelante ha próximo. Les hijo parece fue siguientes. Natural contra edad tengo llamado.', 'J todas camino análisis marco comunidad asimismo real. Términos opinión temas ministerio reforma del ejército.']
        ['Cuando todas modo programas pese b. Uno otra zonas son tarde dos una. Mercado va todas siete generales prensa abril.', 'Partidos viene puerto. Torno sean victoria aún presente favor tales resultados. Importantes mí entrar lo considera construcción.', 'Habría luz central información tales psoe campo. Ni república mientras unidos s yo.', 'Base siguiente oposición región plaza política diversas.', 'P saber años. Diferencia lo domingo esto sé i suelo. Campo riesgo aire razones actividades.']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.paragraphs(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc.', 'Jkl ghi def abc. Def ghi abc ghi def ghi.', 'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi. Abc def jkl abc ghi abc.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi def ghi def ghi def abc. Abc jkl def abc. Jkl jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi.']
        ['Def def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc.', 'Ghi abc abc abc jkl abc abc. Abc abc jkl abc. Def ghi abc ghi.', 'Ghi jkl abc abc def def. Ghi abc abc jkl. Def jkl def jkl ghi.', 'Jkl abc abc ghi. Ghi def abc def.', 'Jkl jkl ghi def ghi abc ghi. Ghi def abc def abc jkl def. Ghi ghi jkl jkl abc.']
        ['Ghi jkl abc ghi ghi abc. Ghi def jkl ghi def.', 'Def ghi abc def def abc ghi. Jkl ghi abc abc def jkl abc. Abc jkl ghi abc ghi jkl.', 'Def abc ghi abc jkl ghi. Abc ghi abc def. Abc jkl def abc.', 'Jkl abc def ghi jkl ghi abc. Def abc abc ghi.', 'Jkl jkl jkl abc ghi ghi. Ghi jkl ghi def ghi abc ghi. Abc def def.']
        ['Def ghi abc abc. Def def ghi def def abc abc abc. Ghi def jkl def abc ghi def.', 'Abc abc def abc def ghi. Jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.', 'Def ghi def def.', 'Def def jkl def jkl. Abc abc jkl jkl abc ghi. Abc def abc abc jkl. Ghi abc def def jkl.', 'Jkl abc def ghi jkl def jkl def. Jkl ghi jkl ghi jkl abc ghi.']
        ['Abc abc def jkl jkl ghi. Abc abc jkl abc abc abc abc. Def abc abc ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi ghi jkl. Jkl ghi jkl abc ghi ghi jkl def. Ghi abc jkl abc jkl ghi.', 'Ghi def def def jkl jkl def. Abc ghi abc def jkl abc.', 'Def def jkl ghi ghi abc jkl.', 'Ghi def abc. Jkl abc ghi abc def ghi ghi. Def jkl def jkl ghi.']

  sentence(nb_words: int = 6, variable_nb_words: bool = True, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str

    Generate a sentence.

    The `nb_words` argument controls how many words the sentence will contain, and setting `variable_nb_words` to `False` will generate the exact amount, while setting it to `True` (default) will generate a random amount (+/-40%, minimum of 1) using `randomize_nb_elements()`.

    Under the hood, `words()` is used to generate the words, so the argument `ext_word_list` works in the same way here as it would in that method.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentence(nb_words=10)
        ...
        'Acerca europa cinco diez producción programas podía nuestros b pequeña.'
        'Madrid madrid dijo atrás rafael época ejército clase algunos según cada capaz.'
        'Mes mundo principio mesa humana piel nuestros señora hombres puerto.'
        'Profesional sí prueba seguro memoria hubo p técnica luz marcha enfermedad ni asimismo.'
        'Eran arriba precio datos aunque respecto universidad hermano.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentence(nb_words=10, variable_nb_words=False)
        ...
        'Exterior acerca europa cinco diez producción programas podía nuestros b.'
        'Pequeña prensa da estuvo secretario obra armas noviembre supuesto rodríguez.'
        'Propio marcha pp tiempos mes mundo principio mesa humana piel.'
        'Nuestros señora hombres puerto pasa no escuela última tales existencia.'
        'La central santiago unas voz comercio tener sol eran arriba.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentence(nb_words=10, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'Jkl def def ghi def jkl def def ghi jkl.'
        'Abc abc abc jkl jkl ghi ghi ghi abc abc abc jkl.'
        'Def abc def ghi jkl jkl def jkl def jkl.'
        'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi jkl def ghi ghi abc jkl.'
        'Abc jkl jkl def abc def ghi jkl.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentence(nb_words=10, variable_nb_words=True, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'Jkl def def ghi def jkl def def ghi jkl.'
        'Abc abc abc jkl jkl ghi ghi ghi abc abc abc jkl.'
        'Def abc def ghi jkl jkl def jkl def jkl.'
        'Jkl abc jkl ghi jkl ghi ghi jkl def ghi ghi abc jkl.'
        'Abc jkl jkl def abc def ghi jkl.'

  sentences(nb: int = 3, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]

    Generate a list of sentences.

    This method uses `sentence()` under the hood to generate sentences, and the `nb` argument controls exactly how many sentences the list will contain. The `ext_word_list` argument works in exactly the same way as well.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentences()
        ...
        ['Acerca europa cinco diez producción programas.', 'Arriba últimos socialista estados madrid.', 'Estuvo secretario obra armas.']
        ['Rodríguez propio marcha pp tiempos mes mundo principio.', 'Pensar noche seguir paz políticos ni grado profesional.', 'Escuela última tales existencia.']
        ['P técnica luz.', 'Enfermedad ni asimismo países precio otras.', 'Datos aunque respecto universidad hermano nada causa.']
        ['Queda cuba televisión pablo.', 'Queda podría ella tenían trata número tras informe.', 'Decía lucha nuestros.']
        ['Permite momento días ser.', 'Pp carne encuentra niños.', 'Muchas local parís cama función martín cine.']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentences(nb=5)
        ...
        ['Acerca europa cinco diez producción programas.', 'Arriba últimos socialista estados madrid.', 'Estuvo secretario obra armas.', 'Rodríguez propio marcha pp tiempos mes mundo principio.', 'Pensar noche seguir paz políticos ni grado profesional.']
        ['Escuela última tales existencia.', 'P técnica luz.', 'Enfermedad ni asimismo países precio otras.', 'Datos aunque respecto universidad hermano nada causa.', 'Queda cuba televisión pablo.']
        ['Queda podría ella tenían trata número tras informe.', 'Decía lucha nuestros.', 'Permite momento días ser.', 'Pp carne encuentra niños.', 'Muchas local parís cama función martín cine.']
        ['Figura república i noviembre últimos voz mayor.', 'Origen solución sociedad régimen unos nadie producto luz.', 'Mundo algunos ve muy.', 'Económico obstante clase cada hecho social s.', 'Niños único conseguir todo.']
        ['Muchos blanca formación.', 'Fuera felipe pone más ir año carlos.', 'Ese casos cultura así niño.', 'Mundo vuelve nuestro ellas régimen aumento grado embargo.', 'Piel vez poner solución aquella.']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.sentences(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['Jkl def def ghi def jkl.', 'Jkl def jkl abc abc.', 'Jkl ghi def jkl.', 'Jkl def ghi jkl ghi def abc def.', 'Ghi abc ghi def ghi abc jkl jkl.']
        ['Ghi def jkl ghi.', 'Ghi jkl def.', 'Ghi abc jkl abc jkl abc.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi.', 'Ghi jkl ghi jkl.']
        ['Ghi def abc jkl def abc abc jkl.', 'Ghi ghi def.', 'Ghi abc abc abc.', 'Jkl jkl ghi def.', 'Def jkl jkl jkl ghi jkl ghi.']
        ['Def ghi ghi jkl def def abc.', 'Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def.', 'Abc abc ghi abc.', 'Ghi jkl ghi abc abc abc jkl.', 'Def def jkl abc.']
        ['Abc jkl ghi.', 'Abc jkl jkl abc def abc def.', 'Abc def def abc def.', 'Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.', 'Jkl abc ghi jkl def.']

  text(max_nb_chars: int = 200, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str

    Generate a text string.

    The `max_nb_chars` argument controls the approximate number of characters the text string will have, and depending on its value, this method may use either `words()`, `sentences()`, or `paragraphs()` for text generation. The `ext_word_list` argument works in exactly the same way it would in any of those methods.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.text(max_nb_chars=20)
        ...
        'Señora comisión.'
        'Esfuerzo salud.'
        'Algunas destino.'
        'Organización.'
        'Pacientes precio.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.text(max_nb_chars=80)
        ...
        'Acerca europa cinco diez producción programas.'
        'Estuvo secretario obra armas.'
        'Pensar noche seguir paz políticos ni grado profesional.'
        'P técnica luz. Enfermedad ni asimismo países precio otras.'
        'Queda cuba televisión pablo.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.text(max_nb_chars=160)
        ...
        'Dos peor capacidad grado s arriba. B pequeña prensa da estuvo secretario. Rafael época ejército clase algunos.'
        'Profesional sí prueba seguro memoria hubo p. Unas voz comercio tener sol eran.'
        'Energía imagen especialmente buen fuentes cabeza manera. Este máximo carlos tiempo. Junio carne pese pp. Hechos aumento crisis duda cambio ejemplo permite.'
        'Clase cada hecho social s algo ella. Todo como rosa cosas. Posibilidad principales nos permite.'
        'Expresión primer estas varias. Rey arte pueden mes.'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.text(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'Abc jkl def jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi def jkl ghi. Jkl ghi ghi ghi abc.\nJkl ghi def abc. Def ghi abc ghi def ghi.\nJkl abc jkl ghi jkl ghi ghi. Abc def jkl abc ghi abc.'
        'Ghi def ghi def ghi def abc. Abc jkl def abc. Jkl jkl jkl jkl. Ghi jkl ghi ghi abc abc ghi.\nDef def ghi ghi jkl def def abc. Ghi jkl abc ghi abc abc jkl def. Abc abc ghi abc.'
        'Ghi jkl abc abc def def. Ghi abc abc jkl. Def jkl def jkl ghi.\nJkl abc abc ghi. Ghi def abc def.\nJkl jkl ghi def ghi abc ghi. Ghi def abc def abc jkl def. Ghi ghi jkl jkl abc.'
        'Def ghi abc def def abc ghi. Jkl ghi abc abc def jkl abc. Abc jkl ghi abc ghi jkl.\nDef abc ghi abc jkl ghi. Abc ghi abc def. Abc jkl def abc.\nJkl abc def ghi jkl ghi abc. Def abc abc ghi.'
        'Def ghi abc abc. Def def ghi def def abc abc abc. Ghi def jkl def abc ghi def.\nAbc abc def abc def ghi. Jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.\nDef ghi def def.'

  texts(nb_texts: int = 3, max_nb_chars: int = 200, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → List[str]

    Generate a list of text strings.

    The `nb_texts` argument controls how many text strings the list will contain, and this method uses `text()` under the hood for text generation, so the two remaining arguments, `max_nb_chars` and `ext_word_list` will work in exactly the same way as well.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.texts(nb_texts=5)
        ...
        ['Dos peor capacidad grado s arriba. B pequeña prensa da estuvo secretario. Rafael época ejército clase algunos.\nPp tiempos mes mundo. Mal pensar noche seguir paz políticos.', 'Datos aunque respecto universidad hermano nada causa. Queda cuba televisión pablo.', 'Hora figura república i noviembre últimos voz mayor. Origen solución sociedad régimen unos nadie producto luz. Mundo algunos ve muy.', 'Quizá encontrar tiempo ese casos cultura. Estamos son mundo vuelve. Carlos lópez futuro rodríguez habría.\nExpresión primer estas varias. Rey arte pueden mes.', 'Actitud título aunque podemos derecha medio. Oficial interior militares jóvenes idea.']
        ['Mal nuestra región que unidad decisión. Tener evitar dentro nivel. Mundo salida servicio esa.\nFelipe mayor modo resulta vuelta siquiera presidente. Dar es dos argentina.', 'Orden quizá también tenía. Junto comisión hacen cuanto estaban estar desde fueron. Fernando nivel g dicho nada importancia cerca.', 'Dinero juego consejo valor.\nRelaciones fuerza vuelve hombres fácil. Sistema presidente unidad adelante ha próximo. Les hijo parece fue siguientes. Natural contra edad tengo llamado.', 'Cuando todas modo programas pese b. Uno otra zonas son tarde dos una. Mercado va todas siete generales prensa abril.', 'Habría luz central información tales psoe campo. Ni república mientras unidos s yo.\nBase siguiente oposición región plaza política diversas.']
        ['Mismos orden hecho acto parecía expresión mucho ii. Profesional tribunal argentina supuesto juego. Ser presencia amor tener persona.', 'Menos juez corazón sin. Salud dado serie entrar voz través m. Ellas si segunda del.\nMismo aparece parece noche pie diversos. Actitud luis francia hermano.', 'Ayuda tras flores antes salir luego presenta. Película mal sociedad mitad.\nAmbos años esto lo después cada. Cierto dado jorge principal director igual.', 'Conocer casi precisamente propuesta fin libertad pueden. Quiere recursos político blanco tan mitad tierra.', 'Recuerdo seguro imagen humanos libro operación boca. Unión cuando volver largo buena. Intereses recuerdo fecha bien podrá tú hombre.']
        ['Cierto entrada qué posición sus mes. U imágenes puedo.\nA también posición premio instituciones ambiente. Nacional pedro sistema principio vivir.', 'Ya lleva operación c miedo existen.\nDirector tan dolor d sola juicio demás sólo. Partes haciendo queda corazón salud ninguna madre.', 'Mis duda manera aunque comercio van. Incluso metros manos mundial buen. Palabras momentos era comenzó ahora visto éxito.\nImágenes visto les esa según ideas.', 'Espera fácil ésta llegó económico. Sentido les nuestras según conocimiento. Usted hacerlo somos a presente.', 'México opinión habla junio tal misma. Están agua centros serie. Cambio millones mí buen evitar.']
        ['Españoles enfermedad informe memoria. Tipos haber hemos sean cuerpo oposición.\nPalabras sea su partidos puede. Política como única pero era ley tomar uno.', 'Socialista banco película conseguir ejército peso.\nFondo ex el lugar. Prueba ambiente otros mano técnica misma sistemas. Miedo aumento importancia formación.', 'Lejos habría ojos. Existe valores minutos. Porque esos explicó último análisis enfermedad muerto.\nJusticia hubiera período obra mayor máximo película. Plan cuarto argentina libro profesional.', 'Apoyo arte aquella del.\nSean he pasa espacio martín. Popular parte buenos cine. Mismos ministerio buen siendo cosa con diferencia.\nPasar voy torno manera mayo. Exterior dejó tal sur.', 'Pedro allí quería oposición. Curso nunca carne propuesta. Concepto través razones lejos actividades tanto.\nLas obra fecha saber características objetivo razón.\nBueno s mucho seguro mil pero soy duda.']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50)
        ...
        ['Acerca europa cinco diez producción programas.', 'Estuvo secretario obra armas.', 'Escuela última tales existencia. P técnica luz.', 'Queda cuba televisión pablo.', 'Decía lucha nuestros. Permite momento días ser.']
        ['Muchas local parís cama función martín cine.', 'Mundo algunos ve muy.', 'Niños único conseguir todo.', 'Fuera felipe pone más ir año carlos.', 'Piel vez poner solución aquella.']
        ['Temas asimismo suelo razón lucha casi amigo.', 'Plaza función área adelante esto.', 'Medio horas datos seguro pie temas.', 'Poder parte habrá.', 'Diversas hablar viene mal.']
        ['Les suelo instituciones problema imágenes.', 'Dar es dos argentina.', 'Lugar mañana orden.', 'Creo destino quien presidente marcha.', 'Dio quienes especial menos pequeña.']
        ['Campaña vio has formas zona animales.', 'País cuya junto.', 'Salud ellas parte oposición.', 'Serie modo república somos.', 'Vuelve j todas camino.']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.texts(nb_texts=5, max_nb_chars=50, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['Jkl def def ghi def jkl. Jkl def jkl abc abc.', 'Jkl def ghi jkl ghi def abc def.', 'Ghi def jkl ghi. Ghi jkl def.', 'Def abc def ghi jkl abc ghi. Ghi jkl ghi jkl.', 'Ghi ghi def. Ghi abc abc abc. Jkl jkl ghi def.']
        ['Def ghi ghi jkl def def abc.', 'Abc abc ghi abc. Ghi jkl ghi abc abc abc jkl.', 'Abc jkl ghi. Abc jkl jkl abc def abc def.', 'Abc jkl abc def ghi jkl jkl abc.', 'Abc jkl ghi abc ghi. Jkl jkl ghi def ghi abc ghi.']
        ['Ghi ghi jkl jkl abc. Def def ghi abc abc.', 'Def ghi def. Abc abc ghi.', 'Abc jkl jkl def ghi jkl jkl. Jkl def ghi def.', 'Abc ghi jkl def jkl. Def jkl ghi abc.', 'Def abc abc ghi. Def def ghi jkl jkl jkl ghi.']
        ['Abc def def. Ghi def ghi abc abc jkl.', 'Def jkl ghi. Def def def abc jkl.', 'Ghi jkl jkl ghi def jkl. Abc abc ghi abc.', 'Jkl ghi abc abc abc jkl ghi. Def def abc jkl.', 'Def def ghi jkl. Ghi abc def def jkl.']
        ['Jkl def jkl def def def. Ghi jkl abc ghi ghi.', 'Def ghi def jkl ghi jkl abc abc.', 'Jkl ghi jkl ghi ghi ghi jkl.', 'Ghi abc jkl abc jkl ghi. Ghi def abc jkl jkl.', 'Def jkl abc abc def. Jkl ghi abc ghi jkl def abc.']

  word(part_of_speech: str | None = None, ext_word_list: Sequence[str] | None = None) → str

    Generate a word.

    This method uses `words()` under the hood with the `nb` argument set to `1` to generate the result.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.word()
        ...
        'señora'
        'comisión'
        'fácil'
        'esfuerzo'
        'salud'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.word(ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        'jkl'
        'jkl'
        'abc'
        'ghi'
        'jkl'

  words(nb: int = 3, ext_word_list: List[str] | None = None, part_of_speech: str | None = None, unique: bool = False) → List[str]

    Generate a tuple of words.

    The `nb` argument controls the number of words in the resulting list, and if `ext_word_list` is provided, words from that list will be used instead of those from the locale provider’s built-in word list.

    if `word_list` is not provided, the method will use a default value of None, which will result in the method calling the `get_words_list` method to get the word list. If `word_list` is provided, the method will use the provided list.

    If `unique` is `True`, this method will return a list containing unique words. Under the hood, `random_sample()` will be used for sampling without replacement. If `unique` is `False`, `random_choices()` is used instead, and the list returned may contain duplicates.

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.words()
        ...
        ['exterior', 'acerca', 'europa']
        ['cinco', 'diez', 'producción']
        ['programas', 'podía', 'nuestros']
        ['b', 'pequeña', 'prensa']
        ['da', 'estuvo', 'secretario']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.words(nb=5)
        ...
        ['exterior', 'acerca', 'europa', 'cinco', 'diez']
        ['producción', 'programas', 'podía', 'nuestros', 'b']
        ['pequeña', 'prensa', 'da', 'estuvo', 'secretario']
        ['obra', 'armas', 'noviembre', 'supuesto', 'rodríguez']
        ['propio', 'marcha', 'pp', 'tiempos', 'mes']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.words(nb=5, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'])
        ...
        ['jkl', 'jkl', 'def', 'def', 'ghi']
        ['def', 'jkl', 'def', 'def', 'ghi']
        ['jkl', 'ghi', 'def', 'jkl', 'ghi']
        ['def', 'jkl', 'jkl', 'jkl', 'jkl']
        ['def', 'ghi', 'jkl', 'ghi', 'def']

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.words(nb=4, ext_word_list=['abc', 'def', 'ghi', 'jkl'], unique=True)
        ...
        ['jkl', 'def', 'abc', 'ghi']
        ['jkl', 'def', 'ghi', 'abc']
        ['ghi', 'jkl', 'abc', 'def']
        ['ghi', 'abc', 'jkl', 'def']
        ['def', 'jkl', 'abc', 'ghi']

## `faker.providers.person`

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

  Bases: `Provider`

  first_name() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.first_name()
        ...
        'Judith'
        'Lucía'
        'Alfredo'
        'Francisco Javier'
        'Nayeli'

  first_name_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.first_name_female()
        ...
        'Judith'
        'Lucía'
        'Alfredo'
        'Francisco Javier'
        'Nayeli'

  first_name_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.first_name_male()
        ...
        'Judith'
        'Lucía'
        'Alfredo'
        'Francisco Javier'
        'Nayeli'

  first_name_nonbinary() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.first_name_nonbinary()
        ...
        'Judith'
        'Lucía'
        'Alfredo'
        'Francisco Javier'
        'Nayeli'

  language_name() → 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() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.last_name()
        ...
        'Olmos'
        'Peres'
        'Arevalo'
        'Huerta'
        'Segura'

  last_name_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.last_name_female()
        ...
        'Olmos'
        'Peres'
        'Arevalo'
        'Huerta'
        'Segura'

  last_name_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.last_name_male()
        ...
        'Olmos'
        'Peres'
        'Arevalo'
        'Huerta'
        'Segura'

  last_name_nonbinary() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.last_name_nonbinary()
        ...
        'Olmos'
        'Peres'
        'Arevalo'
        'Huerta'
        'Segura'

  name() → str
    Example:

      ‘John Doe’

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.name()
        ...
        'Lucía Arevalo'
        'Nayeli Mercedes Palacios Madrigal'
        'Jorge Vergara'
        'Natalia Clara Lerma'
        'Barbara Serafín Henríquez'

  name_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.name_female()
        ...
        'Lucía Arevalo'
        'Nayeli Mercedes Palacios Madrigal'
        'Jorge Vergara'
        'Natalia Clara Lerma'
        'Barbara Serafín Henríquez'

  name_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.name_male()
        ...
        'Lucía Arevalo'
        'Nayeli Mercedes Palacios Madrigal'
        'Jorge Vergara'
        'Natalia Clara Lerma'
        'Barbara Serafín Henríquez'

  name_nonbinary() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.name_nonbinary()
        ...
        'Lucía Arevalo'
        'Nayeli Mercedes Palacios Madrigal'
        'Jorge Vergara'
        'Natalia Clara Lerma'
        'Barbara Serafín Henríquez'

  prefix() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.prefix()
        ...
        'Lic.'
        'Lic.'
        'Sr(a).'
        'Mtro.'
        'Ing.'

  prefix_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.prefix_female()
        ...
        'Lic.'
        'Lic.'
        'Sr(a).'
        'Mtro.'
        'Ing.'

  prefix_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.prefix_male()
        ...
        'Lic.'
        'Lic.'
        'Sr(a).'
        'Mtro.'
        'Ing.'

  prefix_nonbinary() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.prefix_nonbinary()
        ...
        'Lic.'
        'Lic.'
        'Sr(a).'
        'Mtro.'
        'Ing.'

  suffix() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.suffix()
        ...
        ''
        ''
        ''
        ''
        ''

  suffix_female() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.suffix_female()
        ...
        ''
        ''
        ''
        ''
        ''

  suffix_male() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.suffix_male()
        ...
        ''
        ''
        ''
        ''
        ''

  suffix_nonbinary() → str
    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.suffix_nonbinary()
        ...
        ''
        ''
        ''
        ''
        ''

## `faker.providers.phone_number`

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

  Bases: `Provider`

  country_calling_code() → 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()
        ...
        '604-876-4759x382'
        '(219)489-2411'
        '(578)156-5938x77840'
        '(016)097-5351x3933'
        '871-158-7148'

## `faker.providers.ssn`

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

  Bases: `Provider`

  A Faker provider for the Mexican SSN, RFC and CURP

  curp() → str

    See https://es.wikipedia.org/wiki/Clave_%C3%9Anica_de_Registro_de_Poblaci%C3%B3n.

    Returns:

      a random Mexican CURP (Unique Population Registry Code)

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.curp()
        ...
        'DOAR071208MNLLNSA7'
        'WIOH971126MTLNCI02'
        'PUQU581008HHGQXH07'
        'SOIS400107HTLTFR04'
        'GAOF690416HCLCYJ05'

  elector_code(gender: Literal['H', 'M'] | None = None) → str

    Unique elector code issued by INE (Instituto Nacional Electoral) in Mexico.

    Parameters:

      gender (str) – Gender for which to generate the code. Will be randomly selected if not provided.

    Returns:

      a random INE elector code

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.elector_code()
        ...
        'LLBQPL07120832M572'
        'JNKVHS97112624H722'
        'PYKSYX58100825H974'
        'LSKQPD40010723M201'
        'TWPXWT69041624M295'

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.elector_code(gender='M')
        ...
        'YRTYRV07120809M229'
        'SFWWVJ97112607M501'
        'QHRVKK58100828M249'
        'HGXMVC40010732M478'
        'TXDCZL69041613M040'

  rfc(natural: bool = True) → str

    See https://es.wikipedia.org/wiki/Registro_Federal_de_Contribuyentes

    Parameters:

      natural (bool) – Whether to return the RFC of a natural person. Otherwise return the RFC of a legal person.

    Returns:

      a random Mexican RFC

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.rfc()
        ...
        'POAS071208KCU'
        'KUMV971126YQE'
        'XIVS581008SOM'
        'OOUQ400107TLX'
        'WURL690416K33'

  ssn() → str

    Mexican Social Security Number, as given by IMSS.

    Returns:

      a random Mexican SSN

    Examples:

        >>> Faker.seed(0)
        >>> for _ in range(5):
        ...     fake.ssn()
        ...
        '50539706643'
        '34626566359'
        '39456195591'
        '28176446186'
        '18129641058'