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法律研究在 Python 中生成随机 ID
我们在项目中使用随机数生成样本数据，这些数据稍后可用于测试、填充空列或用于许多其他目的，关键是我们需要生成随机数据。在 Python 中，有许多方法可以生成随机数据，我们将在本文中探讨其中的一些方法。
Python random() 模块
Python 自带的一个重要库是 random，我们将在代码中始终使用它。
要在代码中使用此模块，您只需导入它，就是这样，我们就可以使用它了。
import random
让我们看看如何使用它：
import random
print("What i will get, no idea as i'm using random.random()")
print(random.random())输出
What i will get, no idea as i'm using random.random() 0.5306626723173611
如果我第二次尝试运行相同的程序，您将获得不同的输出：
What i will get, no idea as i'm using random.random() 0.5504289430397661
关于 random 模块的一些要点
- random() 是 random 模块的基本函数
- random 模块几乎所有函数都使用 random() 函数。
- Random() 函数将生成 [0.0 到 1.0) 之间的任意数字。
在 Python 中生成随机整数
下面我们使用两个函数来生成随机整数：
- randint()
- randrange()
from random import randint, randrange
print("Printing random integer ", randint(0, 20))
print("Printing random integer ", randrange(0, 20, 2))输出
Printing random integer 15 Printing random integer 4
从列表中随机选择一个项目
假设我们有一个公司名称列表，我们想从该列表中检索一个项目（公司名称）。我们可以通过以下方式实现：
import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB','HDFC']
print('Randomly selecting company from a list: ', random.choice(companies))输出
Randomly selecting company from a list: INFY
从列表中随机选择多个项目
考虑上面的例子，但我们想从列表中随机选择多个项目（公司），而不是一个项目（公司），我们可以通过 random.sample() 函数实现：
import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB','HDFC']
print('Randomly selecting 3 companies from a list: ', random.sample(companies,3))输出
Randomly selecting 3 companies from a list: ['TCS', 'RELIANCE', 'INFY']
但是，如果我们尝试选择的项目数量超过列表中的项目数量，我们会遇到 ValueError：
输入：
random.sample(companies,20)
输出：
ValueError: Sample larger than population or is negative
从列表中选择多个随机项目的另一种方法是 – random.choices()。
import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB','HDFC']
print('Randomly selecting 3 companies from a list: ', random.choices(companies,k=6))输出
Randomly selecting 3 companies from a list: ['TCS', 'TCS', 'INFY', 'HDFC', 'INFY', 'TCS']
从上面的输出可以看出，使用 random.choices() 方法可能会从列表中获得重复的项目。
Python 中的伪随机数生成器
伪随机数生成器通过对某个值执行某些操作来工作。通常，此值是生成器先前生成的数字。但是，第一次使用生成器时，没有先前的值。
import random
print("Seed value 10: ") # Initialize seed value
random.seed(10)
for i in range(5):
print(random.randint(1,100))
print()
print("Seed Value 5: ") # this time we'll get different values
random.seed(5)
for i in range(5):
print(random.randint(1,100))
print()
print("Seed value: 10") # will get the same result, what we got initially
random.seed(10)
for i in range(5):
print(random.randint(1,100))输出
Seed value 10: 74 5 55 62 74 Seed Value 5: 80 33 95 46 89 Seed value: 10 74 5 55 62 74
从上面的例子可以看出，如果种子相同，它会生成第一个先前的值。对于给定的随机数生成器，每个种子值对应于一个固定的生成值序列。
在 Python 中生成密码学安全的随机数
我们可以在 Python 3.x 中生成密码学安全的随机数。如果我们使用 Python 3.6 或更高版本，我们可以使用新的 secrets 模块和下面的 rand 函数。它将在指定的值以下生成一个随机数。
import secrets #generate 10 secure random numbers between 10 and 500 for x in range(0,10): secV =10+ secrets.randbelow(500) print(secV)
输出
464 406 184 293 399 332 495 292 118 134
对于 Python 3.5 或更低版本，另一种方法是使用 random 模块和 SystemRandom 类来生成密码学安全的随机数，方法是：
import random randGen = random.SystemRandom() for x in range(0,10): secV = 10+ randGen.randint(0,499) print(secV)
输出
374 211 425 264 217 97 210 39 319 52
另一种方法是使用 random 和 secrets（用于保护数据）模块。
import secrets
import random
secNum = random.SystemRandom().random()
print("secure number is ", secNum)
print("Secure byte token", secrets.token_bytes(16))输出
secure number is 0.5205307353786663 Secure byte token b'\x05T>\xacsqn0\x08\xc4\xf4\x8aU\x13\x9f\xcf'
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