在本节中，我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数，浮点数(实数))实现了伪随机数生成器。
本文的目标：
以下是我们将在本文中介绍的常见操作的列表。
为各种分布生成随机数，包括整数和浮点数。
随机抽样并从总体中选择元素。
random模块的功能。
随机播放序列数据。播种随机生成器。
生成随机字符串和密码。
使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成安全令牌，安全密钥和URL
如何设置随机发生器的状态。
使用NumPy的random生成随机数组。
使用UUID模块生成唯一ID
如何使用random模块
random模块具有各种功能来完成所有上述任务。我们将在本文的后半部分看到如何使用这些功能。
您需要在程序中导入random模块，然后就可以使用该模块了。使用以下语句将random模块导入代码中。
import random
现在让我们看看如何使用random模块。
import random
print("Printing random number using random.random()")
print(random.random())
如您所见，我们得到了0.50。您可能会得到其他号码。
random()是random模块的最基本功能。
random模块的几乎所有功能都依赖于基本功能random()。
random() 返回范围为[0.0，1.0)的下一个随机浮点数。
random模块功能
现在，让我们看看random模块中可用的不同功能及其用法。
random.randint(a，b)
使用random.randint()生成一定范围内的随机整数。让我们看一下生成0到9之间的随机数的示例。
import random
print("Random integer is", random.randint(0, 9))
random.randrange(start, stop [, step])
此函数从中返回随机选择的整数range(start, stop, step)。使用此函数可生成范围内的随机整数。例如， random.randrange(2, 20, 2)将返回2到20之间的任意随机数，例如2、4、6，…18。
import random
print("Random integer is", random.randrange(2, 20, 2))
random.choice(seq)
使用该random.choice功能从列表或任何序列中随机选择一个项目。
import random
city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']
print("Random element from list:", random.choice(city_list))
random.sample(population, k)
要从列表或任何序列中随机选择多个元素时，请使用此功能。
import random
city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']
print("Pick 2 Random element from list:", random.sample(city_list, 2))
random.choices()
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
如果要从序列中随机选择多个元素，请使用此方法。在Python 3.6版中引入的Choices方法可以重复元素。这是带有替换的随机样本。
import random
#sampling with replacement
list = [20, 30, 40, 50 ,60, 70, 80, 90]
sampling = random.choices(list, k=5)
print("sampling with choices method ", sampling)
将random.choices()主要用于实现加权随机选择，这样我们就可以选择不同的概率列表元素
random.seed(a=None, version=2)
seed函数用于初始化 Python中的伪随机数生成器。random模块使用种子值作为基础来生成随机数。如果不存在种子值，则需要系统当前时间。如果在调用任何random模块函数之前使用相同的种子值，则每次都会获得相同的输出。
import random
# Random number with seed 6
random.seed(6)
print(random.randint(10, 20))
random.seed(6)
print(random.randint(10, 20))
random.shuffle(x [，random])
使用此功能可以随机排列或随机化列表或其他序列类型。该shuffle功能可就地随机播放列表。最常见的例子是洗牌。
list = [2,5,8,9,12]
random.shuffle(list)
print ("Printing shuffled list ", list)
random.uniform(开始，结束)
使用random.uniform()生成一定范围内的浮点数。
import random
print("floating point within given range")
print(random.uniform(10.5, 25.5))
random.triangular(低，高，模式)
该random.triangular()函数返回一个随机浮点数N，使得lower <= N <= upper 在这些边界之间具有指定的模式。
下限的默认值为零，上限为1。此外，peak参数默认为边界之间的中点，从而给出对称分布。
使用该random.triangular()函数生成用于三角分布的随机数，以在仿真中使用这些数。即从三角概率分布中产生值。
import random
print("floating point triangular")
print(random.triangular(10.5, 25.5, 5.5))
产生随机字串
在本节中，我将让您知道如何在python中生成固定长度的随机字符串。
本指南包括以下内容：–
随机生成固定长度的字符串。
获取带有字母和数字的随机字母数字字符串。
生成包含字母，数字和特殊符号的随机密码。
Python中的加密安全随机生成器
由random模块生成的随机数和数据不是加密安全的。那么，如何生成在Python中具有加密安全性的随机数呢？
密码安全的伪随机数生成器是一个随机数生成器，它具有的 特性使其适合 在数据安全至关重要的密码学应用中使用。
所有加密安全的随机生成器函数均返回随机字节。
此函数返回的随机字节取决于操作系统的随机源。随机性的质量取决于操作系统的随机性来源。
我们可以使用以下方法以加密方式保护Python中的随机生成器
该 秘密模块以固定随机数据
使用操作系统。urandom()
使用随机。SystemRandom类
import random
import secrets
number = random.SystemRandom().random()
print("secure number is ", number)
print("Secure byte token", secrets.token_bytes(16))
获取并设置随机发生器的状态
random模块具有两个函数getstate和setstate，这有助于我们捕获随机发生器的当前内部状态。使用此状态，我们可以生成相同的随机数或数据序列。
random.getstate()
该 getstate函数通过捕获随机生成器的当前内部状态来返回对象。我们可以将此状态传递给 setstate方法，以将该状态恢复为当前状态。
注意：通过将状态更改为上一个状态，我们可以再次获得相同的随机数据。例如，如果您想再次获得相同的样本项目，则可以使用这些功能。
random.setstate(状态)
该setstate() 函数将生成器的内部状态恢复为状态对象。即它再次应用相同的状态。可以通过调用该getstate函数来获取此状态对象 。
为什么要使用getstate和setstate函数
如果获得了先前的状态并将其还原，则可以一次又一次地再现相同的随机数据。请记住，您不能使用其他随机函数，也不能更改参数值。这样，您正在更改状态。
现在让我们看一下示例，以清楚地了解如何在Python中获取和设置随机生成器。
import random
number_list = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]
print("First Sample is ", random.sample(number_list,k=5))
state = random.getstate() # store this current state in state object
print("Second Sample is ", random.sample(number_list,k=5))
random.setstate(state) # restore state now using setstate
print("Third Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #Now it will print the same second sample list
random.setstate(state) # restore state now
print("Fourth Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #again it will print the same second sample list again
如您在输出中看到的，由于重置了随机生成器，我们得到了相同的样本列表。
Numpy.random –数组的PRNG
PRNG是伪随机数生成器的首字母缩写。如您所知，使用Pythonrandom模块，我们可以生成标量随机数和数据。
每当您要生成随机数数组时，都需要使用numpy.random。
numpy提供了numpy.random具有多种功能的软件包，可以为各种分布生成随机的n维数组。
现在，让我们看一些例子。
生成一个随机的n维浮点数数组
使用numpy.random.rand()产生随机浮点数的在范围内的n维阵列[0.0，1.0)
使用 numpy.random.uniform产生随机浮点数的在[低的范围内的n维阵列中，高)
import numpy
random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)
print("2 X 2 random float array in [0.0, 1.0] \n", random_float_array,"\n")
random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))
print("3 X 2 random float array in range [25.5, 99.5] \n", random_float_array,"\n")
生成整数的随机n维数组
使用 numpy.random.random_integers()生成随机的n维整数数组。
import numpy
random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)
print("1-dimensional random integer array \n", random_integer_array,"\n")
random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))
print("2-dimensional random integer array \n", random_integer_array)
从数字或序列数组中选择随机元素
使用numpy.random.choice()生成随机样本。
使用此方法可以从n维数组中获取单个或多个随机数，无论替换与否。
现在来看示例。
import numpy
array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40]
single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1)
print("single random choice from 1-D array", single_random_choice)
multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False)
print("multiple random choice from 1-D array without replacement ", multiple_random_choice)
multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True)
print("multiple random choice from 1-D array with replacement ", multiple_random_choice)
我们将在后续文章中介绍其他numpy的随机包函数及其用法。
生成随机的通用唯一ID
Python UUID模块提供了不变的UUID对象。 UUID是通用唯一标识符。
它具有生成所有版本的UUID的功能。使用 uuid.uuid4()函数，您可以生成128位长的随机唯一ID广告，这种广告在 密码学上是安全的。
这些唯一的ID用于标识计算机系统中的文档，用户，资源或任何信息。
范例：
import uuid
# get a random UUID
safeId = uuid.uuid4()
print("safe unique id is ", safeId)
使用random模块的骰子游戏
我创建了一个简单的骰子游戏，以了解random模块的功能。在这个游戏中，我们有两个玩家和两个骰子。
每个玩家一个一个地洗牌，一个都洗牌。
该算法计算两个骰子数的总和，并将其添加到每个玩家的计分板上。
得分高的玩家是赢家。
程序：
import random
PlayerOne = "Eric"
PlayerTwo = "Kelly"
EricScore = 0
KellyScore = 0
# each dice contains six numbers
diceOne = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
diceTwo = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
def playDiceGame():
"""#Both Eric and Kelly will roll both the dices using shuffle method"""
for i in range(5):
#shuffle both the dice 5 times
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # use choice method to pick one number randomly
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber
print("Dice game using a random module\n")
#Let's play Dice game three times
for i in range(3):
# let's do toss to determine who has the right to play first
EricTossNumber = random.randint(1, 100) # generate random number from 1 to 100. including 100
KellyTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # generate random number from 1 to 100. dosen't including 101
if( EricTossNumber > KellyTossNumber):
print("Eric won the toss")
EricScore = playDiceGame()
KellyScore = playDiceGame()
else:
print("Kelly won the toss")
KellyScore = playDiceGame()
EricScore = playDiceGame()
if(EricScore > KellyScore):
print ("Eric is winner of dice game. Eric's Score is:", EricScore, "Kelly's score is:", KellyScore, "\n")
else:
print("Kelly is winner of dice game. Kelly's Score is:", KellyScore, "Eric's score is:", EricScore, "\n")
后继将会有更多文章使用实例方式介绍python的随机模块random和其它能帮助我们生成随机数据的模块。
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