Go:
Zufallszahlen generieren

Wie geht das:

In Go werden Zufallszahlen mit dem math/rand Paket für Pseudo-Zufallszahlen oder crypto/rand für kryptographisch sichere Pseudo-Zufallszahlen generiert. Lassen Sie uns beide erkunden.

Verwendung von math/rand für Pseudo-Zufallszahlen

Zuerst importieren Sie das math/rand Paket und das time Paket, um den Generator zu initialisieren. Das Initialisieren stellt sicher, dass Sie bei jedem Lauf eine andere Zahlenfolge erhalten.

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"
)

func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	fmt.Println("Eine zufällige Zahl:", rand.Intn(100)) // Generiert eine Zahl zwischen 0 und 99
}

Beispielausgabe: Eine zufällige Zahl: 42

Verwendung von crypto/rand für kryptographisch sichere Pseudo-Zufallszahlen

Für sicherheitssensitivere Anwendungen eignet sich das crypto/rand Paket, da es Zufallszahlen generiert, die schwer vorherzusagen sind, was sie für kryptographische Operationen geeignet macht.

package main

import (
	"crypto/rand"
	"fmt"
	"math/big"
)

func main() {
	n, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
	fmt.Println("Eine sichere zufällige Zahl:", n)
}

Beispielausgabe: Eine sichere zufällige Zahl: 81

Vertiefung

Der Kernunterschied zwischen den Paketen math/rand und crypto/rand in Go ergibt sich aus ihrer Quelle der Entropie und ihren vorgesehenen Anwendungsfällen. math/rand generiert Pseudo-Zufallszahlen basierend auf einem anfänglichen Seed; daher ist die Sequenz deterministisch und kann vorhergesagt werden, wenn der Seed bekannt ist. Das ist geeignet für Szenarien, bei denen hohe Leistung und nicht absolute Unvorhersehbarkeit das Hauptanliegen ist, wie bei Simulationen oder Spielen.

Auf der anderen Seite leitet crypto/rand Zufälligkeit vom zugrunde liegenden Betriebssystem ab, was es für kryptografische Anwendungen geeignet macht, bei denen Unvorhersehbarkeit entscheidend ist. Dies geht jedoch auf Kosten der Leistung und Komplexität bei der Handhabung der generierten Zahlen (wie das Umgehen mit dem Typ *big.Int für Ganzzahlen).

Historisch gesehen hat die Vorstellung der Erzeugung von Zufallszahlen in Computern immer am Rand der wahren “Zufälligkeit” getanzt, wobei frühe Systeme stark von deterministischen Algorithmen abhängig waren, die Zufälligkeit nachahmten. Mit der Evolution der Computer entwickelten sich auch diese Algorithmen weiter und integrierten ausgefeiltere Quellen der Entropie aus ihrer Umgebung.

Trotz dieser Fortschritte ist die Suche nach perfekter Zufälligkeit in der Informatik an sich paradox, angesichts der deterministischen Natur von Computern selbst. Deshalb sind für die meisten Anwendungen, bei denen Vorhersehbarkeit schädlich wäre, kryptographisch sichere Pseudo-Zufallszahlen aus Quellen wie crypto/rand die bessere Alternative, trotz ihres Mehraufwands.

Im Wesentlichen geht Go mit zwei verschiedenen Paketen für die Generierung von Zufallszahlen elegant auf den Kompromiss zwischen Leistung und Sicherheit ein und ermöglicht Entwicklern die Wahl basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen.