Go:
生成随机数

如何操作：

在Go语言中，随机数的生成是通过使用math/rand 包来生成伪随机数或者使用 crypto/rand 来生成加密安全的伪随机数。我们来探索这两者。

使用 math/rand 生成伪随机数

首先，引入 math/rand 包和 time 包来给生成器种子。种子确保您每次运行都能得到不同的数字序列。

package main

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

func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	fmt.Println("一个随机数:", rand.Intn(100)) // 生成一个0到99之间的数字
}

示例输出：一个随机数: 42

使用 crypto/rand 生成加密安全伪随机数

对于更敏感的安全应用，crypto/rand 包是合适的，因为它生成的随机数难以预测，使它们适合加密操作。

package main

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

func main() {
	n, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
	fmt.Println("一个安全的随机数:", n)
}

示例输出：一个安全的随机数: 81

深入了解

math/rand 和 crypto/rand 在Go中的核心区别源自它们的熵源和预定使用场景。math/rand 基于一个初始种子生成伪随机数；因此，如果种子已知，序列是确定性的并且可以被预测。这适用于高性能而非绝对不可预测性是关键关注点的场景，如模拟或游戏。

另一方面，crypto/rand 派生自底层操作系统的随机性，使其适用于不可预测性至关重要的加密用途。然而，这以性能和复杂性为代价（比如处理生成的数字时需要处理 *big.Int 类型的整数）。

从历史上看，计算机中随机数生成的概念一直在真正的“随机性”边缘徘徊，早期系统严重依赖于模仿随机性的确定性算法。随着计算机的发展，这些算法也随之进化，从它们的环境中融入了更复杂的熵源。

尽管有这些进步，鉴于计算机本身的确定性本质，对计算中完美随机性的追求本质上是矛盾的。这就是为什么，对于大多数预测性可能会有害的应用，来自 crypto/rand 等源的加密安全伪随机数是更好的选择，尽管它们有开销。

本质上，Go通过两个不同的包来处理随机数生成，优雅地解决了性能与安全之间的折衷，允许开发人员根据他们的特定需要进行选择。