Python隨機值怎么實現(xiàn)

本文小編為大家詳細介紹“Python隨機值怎么實現(xiàn)”，內(nèi)容詳細，步驟清晰，細節(jié)處理妥當，希望這篇“Python隨機值怎么實現(xiàn)”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識吧。

介紹

生成隨機值的能力是一項重要的編程技能。即使你不是每天都需要它們，隨機值仍然會出現(xiàn)在數(shù)量驚人的地方。當然，對于許多人來說，當他們想到隨機值時，首先想到的是與游戲相關(guān)的用例，如洗牌、擲骰子和老虎機。

然而，隨機值還有許多其他用途。這些包括：

• 生成安全密碼或密碼重置 URL。

• 創(chuàng)建用于測試用例或代碼演示的示例數(shù)據(jù)。

• 清理個人身份信息 (PII) 數(shù)據(jù)以準備數(shù)據(jù)以供分析。

與許多其他重要的編程任務(wù)一樣，Python編程語言具有設(shè)計良好、一致的支持，可以生成隨機值，作為Python標準庫的一部分。一些相關(guān)模塊包括random模塊、secrets 模塊和uuid模塊。secrets模塊提供加密性強的隨機數(shù)，而random模塊提供安全性較差的數(shù)字，可用于游戲、測試數(shù)據(jù)、模擬等。下面將討論這兩種類型的隨機值之間的差異。

隨機值與偽隨機值

“真”隨機數(shù)和偽隨機數(shù)之間的主要區(qū)別：偽隨機數(shù)生成器使用一種算法生成看似隨機但具有確定性的數(shù)字序列。事實上，它們是如此確定，給定相同的種子值（或起始值），它們將可靠地生成相同的數(shù)字序列！另一方面，隨機數(shù)生成器依賴物理過程來創(chuàng)建真正隨機的數(shù)字。

雖然偽隨機數(shù)生成器適用于許多用途，但它們不適用于需要真正隨機性的應(yīng)用，如密碼學(xué)。這是因為知道算法的人可以預(yù)測序列中的下一個數(shù)字。因此，真正的隨機數(shù)生成器對于安全關(guān)鍵應(yīng)用至關(guān)重要。

隨機和加密

正如我們在上一節(jié)中所討論的，如果我們正在編寫游戲或模擬數(shù)據(jù)，random模塊是很好的。然而，如果我們處理授權(quán)令牌或其他安全數(shù)據(jù)，我們需要secrets模塊。

隨機模塊

這兩個模塊之間還有其他區(qū)別。random模塊是這兩個模塊中較老的一個，自Python版本1以來一直存在。它有一個大型函數(shù)接口，本質(zhì)上是一個類的共享實例random.Random的包裝器。然而，你始終可以構(gòu)造自己的隨機類并使用它。random.Random可以用已知種子實例化隨機類，以給出可復(fù)制的隨機數(shù)序列。如果缺失，將使用基于系統(tǒng)計時器的種子值。

此示例顯示了選擇種子對random.Random類的影響：

"""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

隨機類的兩個實例使用相同的種子實例化，生成了前兩行輸入。每次運行程序時，這些行打印655。（試試看?。?。

最后兩行是使用隨機種子實例和函數(shù)接口（也是隨機種子）創(chuàng)建的。代碼隨每次運行而變化，在這兩行的情況下，數(shù)字排列的任何運行都是完全重合的。

加密模塊

乍一看，在PEP 506中首次描述并首次出現(xiàn)在Python 3.6中的secrets模塊看起來與Python隨機模塊非常不同。許多函數(shù)接口包裝器都已經(jīng)消失，因此，例如，你不能直接導(dǎo)入randint。此外，還有secrets.SystemRandom類將忽略你可能傳遞給它的任何種子值。

然而，如果我們在這些表面差異的下面進行描述，這兩個類非常相似，實際上，從源代碼來看：

• secrets.SystemRandom類實際上是random.SystemRandom類的別名。

• random.SystemRandom是random.Random的子類。因此，一般來說，一個系統(tǒng)中可用的功能在另一個系統(tǒng)也可用。（兩個例外是getstate和setstate，它們沒有在SystemRandom中實現(xiàn)）。

內(nèi)部最顯著的區(qū)別是SystemRandom中的核心“隨機化”行為是根據(jù)os.urandom實現(xiàn)的。反過來，urandom函數(shù)被傳遞一個整數(shù)，并使用依賴于平臺的加密強隨機值生成器返回許多隨機字節(jié)。

我們現(xiàn)在知道我們可以使用這兩個類中的任何一個，它們基本上是可互換的，但secrets.SystemRandom將更真實地隨機，因此在更安全的環(huán)境中使用。

考慮到這一點，接下來讓我們看一些用例。

生成隨機數(shù)

Randint和Randrange

我們已經(jīng)了解了如何使用randint在特定范圍內(nèi)生成隨機數(shù)。randrange函數(shù)非常相似，只是它不包括上限，而randint的上限是包含的。如果你足夠頻繁地運行這段代碼，第一行輸出會出現(xiàn)5，但第二行不會。

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))

生成隨機分布

Random和SystemRandom共享了幾種方法，允許你根據(jù)各種分布生成隨機值。這些包括均勻分布（獲得兩個端點之間的浮點值，類似于randint提供的）、高斯（正態(tài)）分布等。

例如，我們可以創(chuàng)建一個包含20個虛擬IQ值的列表，這些值沿著與真實人群相同的正態(tài)曲線隨機分布。根據(jù)定義，智商的平均值為100，標準差為15。（順便說一句，為了本示例的目的，我們希望對這種分布建模，即使我們忽略了對這個想法和我們?nèi)绾螠y試它提出的合理批評。）

以下是隨機創(chuàng)建 20 個 IQ 的“群體”的代碼：

"""IQ distribution"""
from secrets import SystemRandom
rand = SystemRandom()
population = [round(rand.gauss(100, 15)) for _ in range(0,20)]
print(population)

當然，輸出會有所不同。這是一個有代表性的運行：

[102, 90, 88, 82, 102, 93, 127, 121, 94, 107, 103, 80, 106, 106, 84, 107, 108, 88, 123, 121]

在Python中進行隨機選擇

在其他語言中，從列表或其他序列中進行選擇通常需要兩個步驟。首先，你得到一個從0到列表上界（長度減1）的隨機數(shù)。然后將該索引應(yīng)用于列表以選擇元素。在Python中，choice和chchoicesices這兩種方法使你能夠同時執(zhí)行這兩個步驟。這使得從任何類型的序列中選擇所需大小的隨機樣本非常容易。

例如，給定上面的代碼，假設(shè)我們想要獲取IQ的總體，并從中選擇一個或多個值。下面是我們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))

輸出（示例）：

102
[107,102,88,103]

如何使用 Python 生成隨機字符串

因為在Python中使用隨機方法很容易從序列中選擇隨機選項。通過Random.choice或者Random.choices函數(shù)，在Python中創(chuàng)建隨機字符串也很簡單。此外，secrets模塊定義了一些特殊的函數(shù)，根據(jù)你的需要，也可以使用這些函數(shù)。

讓我們首先看看一種通用方法，你可以使用它生成多種類型的字符串。字符串模塊包括幾個基本上是硬編碼字符序列的字符串，例如ascii_lowercase(a-z)、ascii_uppercase(A-Z)、ascii_letters、punctuation和digits。Random.choices或者SystemRandom.choices可以調(diào)用其中任何一個來創(chuàng)建所需長度的數(shù)組，然后可以使用str類的join方法將數(shù)組轉(zhuǎn)換為新字符串。

我們在以下示例中結(jié)合了這些步驟：

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)

代碼輸出：

8782
PLZYOxFLoQ
!mNsKsF;([I#F(c<JcG}

使用Secrets模塊加密隨機字符串

除了如上所示輕松創(chuàng)建隨機字符串外，secrets模塊還提供了幾個函數(shù)，可用于生成各種格式的隨機字節(jié)序列。在最低級別，我們可以使用token_bytes函數(shù)生成各種長度的原始“字節(jié)”數(shù)組。

from secrets import token_bytes
b = token_bytes(10)
print(type(b))
print(b)

代碼輸出：

<class 'bytes'>
b'!\x05P\xc6a\x87\xf9~(\xa9'

原始字節(jié)作為加密算法或類似算法的輸入可能很有用，但請記住，它們不會包含有效的UTF-8代碼點，因此不應(yīng)使用此函數(shù)生成字符串。要獲取字符串，可以使用上一節(jié)中的技術(shù)或下面兩個函數(shù)中的一個。

我們可以返回一個字符串，它不是以原始格式獲取字節(jié)，而是以十六進制格式再次由隨機字節(jié)組成。這為每個字節(jié)提供了兩個十六進制輸出字符：

from secrets import token_hex
token = token_hex(10)
print(f"Returned a {type(token)} of length: {len(token)}:")
print(token)

代碼輸出：

Returned a <class 'str'> of length: 20:

同一系列中的第三個功能——在某些方面可能是最有用的——是token_urlsafe。此函數(shù)允許我們將隨機字節(jié)字符串轉(zhuǎn)換為稍微修改的base64編碼字符串。在這里，每個字節(jié)平均產(chǎn)生1.3個字符，結(jié)果可以安全地用作URL-例如，表示縮短的URL或用作密碼重置令牌。另一個好處是字符串來自比16位token_hex更大的潛在隨機字符集。

from secrets import token_urlsafe
token = token_urlsafe(15)
print(token)

代碼輸出：

gfN2nGjO7izMPyXs5tvU

使用UUID：在Python中生成隨機且唯一的值

雖然我們在本文中的重點是隨機值，但我們現(xiàn)在想花一些時間討論對于所有實際目的來說都是隨機和唯一的值。解決這個問題的一種非常普遍的方法是通用唯一標識符（UUID）的概念。UUID是一個128位的數(shù)字，不能100%保證是唯一的，但在統(tǒng)計上很可能是唯一的，以至于發(fā)生沖突的機會非常小。

除了大數(shù)字之外，UUID還共享一種通用的表示格式。128位的數(shù)字可以表示為32個十六進制數(shù)字，而UUID添加四個連字符以形成一個36個字符的字符串，以8-4-4-6-12的模式排列。例如：

'967909e3-7231-4040-aae4-8b6b2fb96a0b'

Python模塊uuid有幾個不同的函數(shù)，對應(yīng)于許多公認的算法，用于創(chuàng)建此類標識符，但建議使用兩種最常見的類型之一，uuid1和uuid4。

uuid1值是通過將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點id（通常意味著網(wǎng)卡的mac地址）與有關(guān)UUID版本和變體的少量信息以及表示高分辨率時間戳的許多位相結(jié)合來創(chuàng)建的。

相反，uuid4值通常包含用于存儲版本和變體信息的6位，以及122位純隨機數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)維基百科，盡管原則上可能存在兩個uuid4值的沖突，但在實踐中，“在103萬億個版本4 UUIDs中找到重復(fù)的概率是十億分之一?！薄?/p>

你可以使用Python uuid模塊輕松創(chuàng)建uuid1和uuid4值。正如我們將看到的，字符串表示看起來是相同的，盡管描述uuid1字段中的位更有意義。

from uuid import uuid1, uuid4

print(uuid1())
print(uuid4())

代碼輸出：

bfc89f3e-e6ab-11ec-abfc-4a9b744d17b8
025586c2-50ed-41a6-ae31-bf96b9d79df2

與本文中的大多數(shù)內(nèi)容一樣，當我們說“示例輸出”時，實際上只是他代碼運行其中一次的結(jié)果。當然，至少在uuid4的情況下，如果你運行這段代碼103萬億次，你有十億分之一的機會得到與我相同的結(jié)果。

在結(jié)束對UUID的討論之前，我們在這里提到它們，因為它們是一個被廣泛接受的標準，但正如我們所看到的，uuid4的實現(xiàn)與系統(tǒng)模塊中的許多實用函數(shù)之間有很多重疊。例如，我經(jīng)?？吹?code>uuid4函數(shù)用于在數(shù)據(jù)庫中生成主鍵，特別是在NoSQL上下文中，其中可能不支持自動遞增字段。原則上，人們也可以使用secrets.token_hex用于同樣的任務(wù)，但uuid4可能會使代碼的意圖更加清晰。

附上產(chǎn)生隨機數(shù)分布的圖以及代碼實現(xiàn)：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = [random.randint(1, 100) for n in range(100)]
y = [random.randint(1, 100) for n in range(100)]
plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

結(jié)果：

讀到這里，這篇“Python隨機值怎么實現(xiàn)”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。