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Python
第3章. 数字
生成随机数

Python:
生成随机数

如何操作：

Python提供了random模块，有助于生成多种用途的随机数。以下是入门方式：

  1. 导入模块

    import random

  2. 生成随机整数 在任意两个数字之间。

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

    示例输出：7

  3. 生成浮点数 在0和1之间。

    random_float = random.random()
print(random_float)

    示例输出：0.436432634653

    如果你需要在不同范围内的浮点数，可以乘以：

    random_float_range = random.random() * 5  # 0到5
print(random_float_range)

    示例输出：3.182093745

  4. 从列表中挑选随机元素

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

    示例输出：Hola

  5. 洗牌列表 对于需要随机化顺序的纸牌游戏或任何应用程序来说都很完美。

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

    示例输出：[2, 5, 0, 4, 9, 8, 1, 7, 6, 3]

深入了解

Python的random模块使用伪随机数生成器（PRNG），特别是Mersenne Twister算法，这适用于一般用途应用，但由于如果观察到足够多的输出就可以预测，所以不适合用于加密目的。Python 3.6引入的secrets模块，为生成密码学上强随机数提供了更好的选择，特别是在安全敏感的应用程序中非常有用。例如，生成安全的、随机的密码重置链接令牌：

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

历史上，生成真正随机的随机数在计算中一直是一个挑战，早期方法依赖于物理现象或手动输入的种子。像Mersenne Twister这样的算法的开发和采用（至少在2023年我最后知识更新时，Python的random模块默认使用）标志着显著进步。然而，为了找寻更安全和高效的算法的持续搜索，导致了包括secrets模块以处理与密码学相关的任务。这种进化反映了软件开发中安全的日益重要性，以及从加密到安全令牌生成等应用中对更强大的随机性的需求。

数字取整