大部分的计算机语言都会提供 API 生成 随机数 ， 此类 API 称为 随机数生成器 。
计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题 ， 没有随机生成器的编程语言不是“ 好语言 ” 。
现实世界中的随机数：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等 。
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种 物理现象 所生成的随机数 ， 我们称其为真随机数 。 这样的随机数生成器叫做 物理性随机数生成器 。 生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高 。
真正随机数的特点：不可预测 。
如在掷硬币时 ， 你无法真正预测到下一次硬币的面向 。
由算法摸拟生成的随机数称其为伪随机数 。 计算机编程语言中所生成的随机数基本上都是伪随机数 。
伪随机数的特点：既然是由算法模拟的 ， 虽然在一个较短的周期内是无法预测的 ， 在一个较长的周期内的随机数具有可预测性 。
生成伪随机数时 ， 需要设置随机种子 ， 种子作用就是在随机数的生成算法里注入一个动态变化量 。
比如说使用系统的当前时间做随机种子 ， 随机算法就可以在时间变化的基础上生成随机性更大的随机数 。 但是 ， 如果不是在毫秒级别下生成随机数 ， 同一时间点下所生成的大量随机数就有可能出现相等的情况 。
选择种子时 ， 可以考虑综合多维度的变化值进行运算 。 如在 UNIX 系统中 ， 将系统时间、连入WIFI、甚至按下的键盘次数都量化为了seed 。
random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器 。 因为完全确定性 ， 它不适用于所有目的 ， 并且完全不适合加密目的 。 不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的 。 有关安全性或加密用途 ， 可使用 Python 中的 secrets 模块 。
使得之前需要导入 random 模块
import random2.1 随机模块的方法

1. 初始化随机种子

• 如果

  
  

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