Python:
난수 생성

방법:

Python은 다양한 용도로 임의의 숫자를 생성하는 데 도움이 되는 random 모듈을 제공합니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 모듈 가져오기

   import random

2. 임의의 정수 생성 두 숫자 사이에서.

   random_integer = random.randint(1, 10)
   print(random_integer)

   샘플 출력: 7

3. 부동 소수점 생성 0과 1 사이에서.

   random_float = random.random()
   print(random_float)

   샘플 출력: 0.436432634653

   다른 범위의 부동 소수점이 필요한 경우 곱하십시오:

   random_float_range = random.random() * 5  # 0에서 5까지
   print(random_float_range)

   샘플 출력: 3.182093745

4. 리스트에서 임의의 요소 선택

   greetings = ['Hello', 'Hi', 'Hey', 'Hola', 'Bonjour']
   print(random.choice(greetings))

   샘플 출력: Hola

5. 리스트 섞기 카드 게임이나 순서를 무작위로 해야 하는 모든 애플리케이션에 적합합니다.

   numbers = list(range(10))
   random.shuffle(numbers)
   print(numbers)

   샘플 출력: [2, 5, 0, 4, 9, 8, 1, 7, 6, 3]

심화 탐구

Python의 random 모듈은 의사 난수 생성기(PRNG)인, 특히 일반적인 용도에 좋은 메르센 트위스터 알고리즘을 사용합니다. 그러나 충분한 출력이 관찰되면 예측 가능성 때문에 암호학적 용도에는 적합하지 않습니다. Python 3.6에서 도입된 secrets 모듈은 암호학적으로 강력한 임의의 숫자를 생성하는 데 더 나은 대안을 제공하며, 특히 보안에 민감한 애플리케이션에서 유용합니다. 예를 들어, 비밀번호 재설정 링크에 대한 안전하고 임의의 토큰을 생성하는 경우:

import secrets
token = secrets.token_hex(16)
print(token)

역사적으로 진정으로 임의의 숫자를 생성하는 것은 컴퓨팅에서 도전이었으며, 초기 방법은 물리 현상이나 수동으로 입력된 시드에 의존했습니다. 메르센 트위스터(적어도 2023년까지 마지막 지식 업데이트 이전까지 Python의 random 모듈에서 기본적으로 사용된)와 같은 알고리즘의 개발 및 채택은 중요한 진전을 표시했습니다. 그러나 보안과 효율성에 대한 더 많은 요구는 암호학 관련 작업을 위한 secrets 모듈의 포함으로 이어졌으며, 이러한 진화는 소프트웨어 개발에서 보안의 중요성이 커지고 암호화부터 안전한 토큰 생성에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 더 강력한 무작위성이 필요하다는 요구를 반영합니다.