如何在Python中生成随机数据（详细代码示例） _Python中生成随机数据示例

使用 Python 中的 random、os 和 secrets 内置模块生成随机整数、浮点数、字符串和字节，包括一些完整的Python中生成随机数据示例。
随机性是随处可见，从加密到机器学习。没有随机数的产生，很多事情是不可能完成的，在密码学的情况下，一切都是可以预测的，很容易被破解。
如何在Python中生成随机数据？随机数生成器（RNG）是从随机性的真实源，其可以是可靠的用于加密使用产生随机数的序列的系统（软件或硬件组件）。但是，有伪随机数生成器(PRNG)，它生成看似随机但实际上是确定性的随机数，这意味着如果知道 PRNG 的状态（或种子），我们就可以重现它。
Python如何生成随机数据？在本教程中，你将学习如何使用内置的random模块在 Python 中生成随机数、字符串和字节，该模块实现了伪随机数生成器（这意味着，你不应将其用于加密用途，例如密钥或密码生成）。
我们还将探索用于生成适用于密码、加密密钥、帐户身份验证和相关机密的加密安全随机数的secrets模块。
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生成随机整数Python中生成随机数据示例：要生成随机整数，我们可以使用random.randint()或random.randrange()函数，让我们看看区别：

import random import os import string# generate random integer between a and b (including a and b) randint = random.randint(1, 500) print("randint:", randint)# generate random integer from range randrange = random.randrange(0, 500, 5) print("randrange:", randrange)

输出：

randint: 87 randrange: 80

random.randint（）函数返回之间的随机整数一个和b（在此情况下，1和500），其包括一个和b，换句话说：一个< = X < = B。
而random.randrange()从该范围（start=0 , stop=500 , step=5 ）中选择一个随机项，可以是0、5、10、15等等，直到500。
随机选择元素如何在Python中生成随机数据？假设我们有一个很大的元素列表，我们想随机选择一个项目，random.choice()来救援：

# get a random element from this list choice = random.choice([ "hello", "hi", "welcome", "bye", "see you"]) print("choice:", choice)

这将从该列表中随机选择一个元素，这是输出：

choice: hi

如果你希望一次选择多个元素，你可以使用random.choices()函数代替：

# get 5 random elements from 0 to 1000 choices = random.choices(range(1000), k=5) print("choices:", choices)

这将从该范围中选择 5 个元素：

choices: [ 889, 832, 537, 110, 130]

Python如何生成随机数据？生成浮点数你还可以生成浮点数：

# generate a random floating point number from 0.0 < = x < = 1.0 randfloat = random.random() print("randfloat between 0.0 and 1.0:", randfloat)

输出：

randfloat between 0.0 and 1.0: 0.49979177801639296

如果要在 2 个数字之间生成浮点数，可以使用random.uniform()函数：

# generate a random floating point number such that a < = x < = b randfloat = random.uniform(5, 10) print("randfloat between 5.0 and 10.0:", randfloat)

这将生成5到10之间的任何浮点数：

randfloat between 5.0 and 10.0: 5.258643397238765

Python中生成随机数据示例：混洗序列为了在 Python 中随机混洗任何可迭代对象，你可以使用random.shuffle()函数，这是一个示例：

l = list(range(10)) print("Before shuffle:", l) random.shuffle(l) print("After shuffle:", l)

输出：

Before shuffle: [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] After shuffle: [ 7, 8, 4, 5, 6, 9, 2, 1, 0, 3]

生成字符串在random模块中没有直接生成随机字符串的方法。但是，我们可以使用random.sample( ) 或random.choices()函数从字符列表中随机选择字符：

# generate a random string randstring = ''.join(random.sample(string.ascii_letters, 16)) print("Random string with 16 characters:", randstring)

这将从string.ascii_letters生成16 个字符（如我们指定的那样），其中包括所有ASCII 字符：

Random string with 16 characters: MjIRHEGnxCSNeAiv

你还可以使用string.ascii_letters + string.digits添加数字，或者你可以使用string.ascii_lowercase仅使用小写字符。
如何在Python中生成随机数据？密码安全生成正如我们之前提到的，随机模块对于密码生成或任何加密用途都非常不安全。事实上，你甚至可以使用random.seed()函数来设置随机性的种子，它会在你每次运行程序时生成相同的数字序列，这对于机器学习或其他目的很有用。
Python中生成随机数据示例 - 但是，对于加密用途，你应该使用secrets模块代替，以下代码行安全地随机生成不同类型的数据：

# crypto-safe byte generation randbytes_crypto = os.urandom(16) print("Random bytes for crypto use using os:", randbytes_crypto)# or use this randbytes_crypto = secrets.token_bytes(16) print("Random bytes for crypto use using secrets:", randbytes_crypto)# crypto-secure string generation randstring_crypto = secrets.token_urlsafe(16) print("Random strings for crypto use:", randstring_crypto)# crypto-secure bits generation randbits_crypto = secrets.randbits(16) print("Random 16-bits for crypto use:", randbits_crypto)

这是输出：

Random bytes for crypto use using os: b'\xf4\xa1\xed\xb3\xef)\xfe\xd2\xe6\x86\xdb& =\xff\xf5\x9c' Random bytes for crypto use using secrets: b'\x99^\x96\x90\xe93[ \x1d\x86C\xe8\xcf\x1f\xa3\x06\x86' Random strings for crypto use: RJDD-8iCEsAuDC1-N9EbQA Random 16-bits for crypto use: 2371

还学习：如何使用 hashlib 在 Python 中使用哈希算法。
结论如何在Python中生成随机数据？在以上实践中，你应该使用random模块进行统计建模、模拟、机器学习和其他目的（你也可以使用numpy的 random 模块来生成随机数组），生成可重现的随机数据，这比密码安全要快得多发电机。
Python如何生成随机数据？你应该只将secrets 模块用于数据安全至关重要的加密应用程序。
【如何在Python中生成随机数据（详细代码示例）】有关更多信息，你可以查看 Python 官方文档，了解本教程中使用的不同模块：