如何使用Python标准库random模块高效生成随机数？

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目录+前言+1. 常用函数+2. 不常用函数+3. 使用示例+3.1 生成随机密码+前言+random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。+伪随机数：+人类使用算法等，以一个基准（也被称作种子，常称为常量）作为，生成各种分布的伪随机数。

目录

• 前言
• 1. 常用函数
• 2. 不常用函数
• 3. 使用示例
• 3.1 生成随机密码

前言

random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。

伪随机数：人类使用算法等方式，以一个基准（也被称为种子，常用的是时间戳）来构造一系列数字，这些数字的特性符合人们所理解的随机数。
一旦算法和种子都确定，产生的随机数序列也是确定的，所以称为伪随机数。

1. 常用函数

常用函数说明random.seed(a)设置初始化随机种子，可输出相同随机数序列；a取整数或浮点数，不设置时默认以系统时间为种子random.random()生成一个0.0到1.0之间的随机浮点数 random.uniform(a,b)生成一个[a,b]之间的随机小数，a，b取整数或浮点数random.randint(a,b)生成一个[a,b]之间的随机整数 random.randrange(start,stop[,step])生成一个[start,stop)之间以step为步数的随机整数；start，stop，step都是整数，step不设置默认为1 random.getrandbits(k)(seq)生成一个占内存k位以内的随机整数；k取长度的整数值
如果设置k=2，那么可取的数就在 (0,1,2,3) 之间随机取 random.choice(seq)从序列类型seq中随机返回一个元素；seq是序列类型，如：字符串、列表、元组、集合等random.shuffle(seq)将序列类型中元素随机排序，返回打乱后的序列，seq被改变（改变原列表）；seq是序列类型，如：字符串、列表、元组等 random.sample(pop,k)从pop中选取k个元素，以列表类型返回（不改变原列表）；pop是序列类型，k是整数表示取k个数

常用函数使用方法：

import random print('no seed') for i in range(5): ret = random.randint(1,10) print(ret) print() print(random.random()) print(random.uniform(1,10)) print(random.randint(0,10)) print(random.randrange(1,10,5)) print(random.getrandbits(2)) print(random.choice([1,3,5,7,9])) l=[1,2,3,4] random.shuffle(l) print(l) print(random.sample(l,2)) print('*'*40) print('has seed') random.seed(1) for i in range(5): ret = random.randint(1,10) print(ret) print(random.random()) print(random.uniform(1,10)) print(random.randint(0,10)) print(random.randrange(1,10,5)) print(random.getrandbits(2)) print(random.choice([1,3,5,7,9])) l=[1,2,3,4] random.shuffle(l) print(l) print(random.sample(l,2))

显示结果：

no seed
4
7
5
5
1
()
0.730177834774
4.05987712407
8
6
0
7
[1, 4, 2, 3]
[4, 1]
****************************************
has seed
2
9
8
3
5
0.449491064789
6.8643367545
8
1
0
9
[1, 3, 4, 2]
[4, 1]

2. 不常用函数

random模块中不常用的函数有如下：

函数名说明random.getstate()捕获并返回生成器当前内部状态的对象，可以把它传递给setstate()函数来把生成器内部状态恢复到调用getstate()函数之前的状态，相当于备份 random.setstate(state)state应该是getstate()函数的结果，用来把生成器当前的内部状态恢复为staterandom.betavariate(alpha,beta)Beta分布：参数的条件是alpha>0和beta > 0，返回值的范围介于0和1之间 random.expovariate(lambd)指数分布random.gammavariate(alpha,beta)Gamma分布：参数的条件的alpha > 0 & beta < 0 random.gauss(mu,sigma)高斯分布： mu是平均值，sigma是标准差random.normalvariate(mu,sigma)正态分布：mu是平均值，sigma是标准差 random.paretovariate(alpha)帕累托分布：alpha是形状参数random.weibullvariate(alpha,beta)威布尔分布：alpha是比例参数，beta是形状参数

3. 使用示例

3.1 生成随机密码

生成的密码包含数字和字母，可以指定密码的位数。

# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : 随机生成密码.py @E-Mail : zoya.zh@qq.com """ import random import string def get_random_passwd(length:int): ''' 生成随机密码h :param length: 密码的长度 :return: 生成的随机密码 ''' num_count = random.randint(1,length-1) # 密码中数字的个数 char_count = length - num_count # 密码中字母的个数 num_list = [random.choice(string.digits) for i in range(num_count)] # 随机生成的数字 char_list = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(char_count)] # 随机生成的字母 psw = num_list + char_list # 随机排列序列中的字符 random.shuffle(psw) # 把得到的密码转成字符串的格式返回 result = ''.join(psw) return result if __name__ == '__main__': psw = get_random_passwd(8) print(psw)

测试时每次都会生成不同的密码

8oG4GW76

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