Python标准库random模块处理随机数

苏见山
苏见山
发布时间:2026-10-16 | 4人浏览过
原创

本文详细介绍Python标准库中random模块的用法,涵盖伪随机数原理、常用生成函数(如random、uniform、randint等)及不常用的分布函数。通过代码示例演示如何生成指定长度的随机密码,并对比设置种子与不设置种子时的输出差异,帮助开发者掌握随机数处理技巧。

前言

random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。

所谓伪随机数,是指人类通过特定算法,以基准值(通常称为种子,多采用时间戳)为基础生成的一系列数字。这些数字在统计特性上符合人们对随机数的认知。然而,一旦算法和种子固定,生成的随机数序列也就完全确定,因此被称为伪随机数。

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

以下是常用函数的具体使用方法:

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))

运行结果如下:

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模块中还包含以下较少使用的函数:

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state
random.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

生成的密码由数字和字母组成,且可指定密码长度。

# -*- 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)

测试过程中,每次运行都会生成不同的密码字符串。

8oG4GW76

261Ro923

至此,关于Python标准库random模块处理随机数的介绍完毕。如需了解更多Python random模块相关内容,建议搜索本站历史文章或继续阅读后续文章。感谢大家的支持!

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