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生成随机值的能力是一项重要的编程技能。即使你不是每天都需要它们，随机值仍然会出现在数量惊人的地方。当然，对于许多人来说，当他们想到随机值时，首先想到的是与游戏相关的用例，如洗牌、掷骰子和老虎机。
然而，随机值还有许多其他用途。这些包括：
生成安全密码或密码重置 URL。
创建用于测试用例或代码演示的示例数据。
清理个人身份信息 (PII) 数据以准备数据以供分析。
与许多其他重要的编程任务一样，Python编程语言具有设计良好、一致的支持，可以生成随机值，作为Python标准库的一部分。一些相关模块包括random模块、secrets 模块和uuid模块。secrets模块提供加密性强的随机数，而random模块提供安全性较差的数字，可用于游戏、测试数据、模拟等。下面将讨论这两种类型的随机值之间的差异。
“真”随机数和伪随机数之间的主要区别：伪随机数生成器使用一种算法生成看似随机但具有确定性的数字序列。事实上，它们是如此确定，给定相同的种子值（或起始值），它们将可靠地生成相同的数字序列！另一方面，随机数生成器依赖物理过程来创建真正随机的数字。
虽然伪随机数生成器适用于许多用途，但它们不适用于需要真正随机性的应用，如密码学。这是因为知道算法的人可以预测序列中的下一个数字。因此，真正的随机数生成器对于安全关键应用至关重要。
正如我们在上一节中所讨论的，如果我们正在编写游戏或模拟数据，random模块是很好的。然而，如果我们处理授权令牌或其他安全数据，我们需要secrets模块。
这两个模块之间还有其他区别。random模块是这两个模块中较老的一个，自Python版本1以来一直存在。它有一个大型函数接口，本质上是一个类的共享实例random.Random的包装器。然而，你始终可以构造自己的随机类并使用它。random.Random可以用已知种子实例化随机类，以给出可复制的随机数序列。如果缺失，将使用基于系统计时器的种子值。
此示例显示了选择种子对random.Random类的影响：
"""Creating random integers demo""" from random import Random, randint seed = 42 seeded_1 = Random(seed) seeded_2 = Random(seed) randomly_seeded = Random() # Get a random number between 1 and 1000, inclusive print(seeded_1.randint(1, 1000)) print(seeded_2.randint(1, 1000)) print(randomly_seeded.randint(1, 1000)) # Use the functional interface print(randint(1,1000))
655 655 161 956
随机类的两个实例使用相同的种子实例化，生成了前两行输入。每次运行程序时，这些行打印655。（试试看！）。
最后两行是使用随机种子实例和函数接口（也是随机种子）创建的。代码随每次运行而变化，在这两行的情况下，数字排列的任何运行都是完全重合的。
乍一看，在PEP 506中首次描述并首次出现在Python 3.6中的secrets模块看起来与Python随机模块非常不同。许多函数接口包装器都已经消失，因此，例如，你不能直接导入randint。此外，还有secrets.SystemRandom类将忽略你可能传递给它的任何种子值。
然而，如果我们在这些表面差异的下面进行描述，这两个类非常相似，实际上，从源代码来看：
secrets.SystemRandom类实际上是random.SystemRandom类的别名。
random.SystemRandom是random.Random的子类。因此，一般来说，一个系统中可用的功能在另一个系统也可用。（两个例外是getstate和setstate，它们没有在SystemRandom中实现）。
内部最显著的区别是SystemRandom中的核心“随机化”行为是根据os.urandom实现的。反过来，urandom函数被传递一个整数，并使用依赖于平台的加密强随机值生成器返回许多随机字节。
我们现在知道我们可以使用这两个类中的任何一个，它们基本上是可互换的，但secrets.SystemRandom将更真实地随机，因此在更安全的环境中使用。
考虑到这一点，接下来让我们看一些用例。
我们已经了解了如何使用randint在特定范围内生成随机数。randrange函数非常相似，只是它不包括上限，而randint的上限是包含的。如果你足够频繁地运行这段代码，第一行输出会出现5，但第二行不会。
from secrets import SystemRandom rand = SystemRandom() # Integers betewen 1 and 5, inclusive print(rand.randint(1,5)) # Integers between 1 and 5, but not including 5 print(rand.randrange(1,5))
Random和SystemRandom共享了几种方法，允许你根据各种分布生成随机值。这些包括均匀分布（获得两个端点之间的浮点值，类似于randint提供的）、高斯（正态）分布等。
例如，我们可以创建一个包含20个虚拟IQ值的列表，这些值沿着与真实人群相同的正态曲线随机分布。根据定义，智商的平均值为100，标准差为15。（顺便说一句，为了本示例的目的，我们希望对这种分布建模，即使我们忽略了对这个想法和我们如何测试它提出的合理批评。）
以下是随机创建 20 个 IQ 的“群体”的代码：
"""IQ distribution""" from secrets import SystemRandom rand = SystemRandom() population = [round(rand.gauss(100, 15)) for _ in range(0,20)] print(population)
当然，输出会有所不同。这是一个有代表性的运行：
[102, 90, 88, 82, 102, 93, 127, 121, 94, 107, 103, 80, 106, 106, 84, 107, 108, 88, 123, 121]
在其他语言中，从列表或其他序列中进行选择通常需要两个步骤。首先，你得到一个从0到列表上界（长度减1）的随机数。然后将该索引应用于列表以选择元素。在Python中，choice和chchoicesices这两种方法使你能够同时执行这两个步骤。这使得从任何类型的序列中选择所需大小的随机样本非常容易。
例如，给定上面的代码，假设我们想要获取IQ的总体，并从中选择一个或多个值。下面是我们可以快速完成的方法：
# Select one IQ at random print(rand.choice(population)) # Select four IQs at random print(rand.choices(population, k=4))
输出（示例）：
102 [107,102,88,103]
因为在Python中使用随机方法很容易从序列中选择随机选项。通过Random.choice或者Random.choices函数，在Python中创建随机字符串也很简单。此外，secrets模块定义了一些特殊的函数，根据你的需要，也可以使用这些函数。
让我们首先看看一种通用方法，你可以使用它生成多种类型的字符串。字符串模块包括几个基本上是硬编码字符序列的字符串，例如ascii_lowercase(a-z)、ascii_uppercase(A-Z)、ascii_letters、punctuation和digits。Random.choices或者SystemRandom.choices可以调用其中任何一个来创建所需长度的数组，然后可以使用str类的join方法将数组转换为新字符串。
我们在以下示例中结合了这些步骤：
from string import ascii_letters, digits, punctuation, ascii_lowercase, ascii_uppercase from secrets import SystemRandom rand = SystemRandom() four_digits = "".join(rand.choices(digits, k=4)) ten_mixed_case = "".join(rand.choices(ascii_letters, k=10)) assorted = ascii_letters + punctuation twenty_assorted = "".join(rand.choices(assorted, k=20)) print(four_digits) print(ten_mixed_case) print(twenty_assorted)
代码输出：
