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random库概述

random库解析

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random库

random库概述

        随机数在计算机应用中十分常见，Python内置的random库主要用于产生各种分布的伪随机数序列。random库采用梅森旋转算法（Mersenne twister）生成伪随机数序列，可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程应用。

使用random库主要目的是生成随机数，因此，读者只需要查阅该库的随机数生成函数，找到符合使用场景的函数使用即可。这个库提供了不同类型的随机数函数，所有函数都是基于最基本的random.random()函数扩展而来。

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random库解析

函数	描述
seed(a=None)	初始化随机数种子，默认值为当前系统时间
random()	生成一个[0.0, 1.0)之间的随机小数，不包括1.0
randint(a, b)	生成一个[a,b]之间的整数，包括起止点
getrandbits(k)	生成一个k比特长度的随机整数
randrange(start, stop[, step])	生成一个[start, stop)之间以step为步数的随机整数
uniform(a, b)	生成一个[a, b]之间的随机小数
choice(seq)	从序列类型(例如：列表)中随机返回一个元素
shuffle(seq)	将序列类型中元素随机排列，返回打乱后的序列
sample(pop, k)	从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回

对random库的引用方法与math库一样，采用下面两种方式实现：

import random 或 from random import *

实例：

>>>from random import *

>>>random()        #生成一个[0.0, 1.0)之间的随机小数

0.2922089114412476

>>>uniform(1,10)        #生成一个[a, b]之间的随机小数

1.5913082783598524

>>>uniform(1,20)        #生成一个[a, b]之间的随机小数

7

>>>randrange (0,100,4) #从0开始到100以4递增的元素中随机返回

96

>>>choice(range(100))        #从序列类型(例如：列表)中随机返回一个元素

97

>>>ls = list(range(10))

>>>print(ls)

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

>>>shuffle(ls)        #将序列类型中元素随机排列，返回打乱后的序列

>>>print(ls)

[5,8,4,7,6,9,3,0,2,10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8, 9]

随机密码生成

描述

补充编程模板中代码，完成如下功能：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬

以整数17为随机数种子，获取用户输入整数N为长度，产生3个长度为N位的密码，密码的每位是一个数字。每个密码单独一行输出。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬

产生密码采用random.randint()函数。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬

输入输出示例

	输入	输出
示例 1	3	634 524 926

代码

import random


def genpwd(length):
    pwd = random.randint(10**(length-1), 10**length)
    return pwd


length = eval(input())
random.seed(17)
for i in range(3):
    print(genpwd(length))

 生成随机数之前可以通过seed()函数指定随机数种子，随机种子一般是一个整数，只要种子相同，每次生成的随机数序列也相同。这种情况便于测试和同步数据

>>>seed(125) # 随机种子赋值125                                    

>>>"{}.{}.{}".format(randint(1,10),randint(1,10),randint(1,10))

'4.4.10'

>>>"{}.{}.{}".format(randint(1,10),randint(1,10),randint(1,10))

'5.10.3'

>>>seed(125) # 再次给随机种子赋值125                               

>>>"{}.{}.{}".format(randint(1,10),randint(1,10),randint(1,10))

'4.4.10'

 由上述语句可以看出，在设定相同的种子后，每次调用随机函数生成的随机数是相同的。这是随机数种子的作用，也是伪随机序列的应用之一。

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