一、概述

        在 Python 中，random 是一个内置模块，用于生成随机数。它提供了各种用于生成随机数的函数，包括伪随机数生成器、随机序列操作等。

1、需要导包

不会自动导入，需要显示的将random模块导入

import random

2、源码分析（以shuffle方法为例）

二、随机数生成器函数

1、random()：返回一个范围在 [0.0, 1.0) 之间的随机浮点数。

类型：def random(self) -> float: ...

import random
print(random.random()) #0.629683841585128

2、randint(a, b)：返回一个范围在 [a, b] 之间的随机整数。

类型：def randint(self, a: int, b: int) -> int: ...

import random
print(random.randint(1,10)) #5

3、uniform(a, b)：返回一个范围在 [a, b] 之间的随机浮点数。

类型：def uniform(self, a: float, b: float) -> float: ...

import random
print(random.uniform(1,10)) #3.4924458384182833

4、randrange(start, stop[, step])：返回指定范围内的随机整数。step 参数表示步长。

类型：def randrange(self, start: int, stop: int | None = ..., step: int = ...) -> int: ...

import random
print(random.randrange(5,20,2)) #11

三、随机序列操作

1、choice(seq)：从列表中随机选择一个元素并返回。

源码：

    def choice(self, seq):
        """Choose a random element from a non-empty sequence."""
        try:
            i = self._randbelow(len(seq))
        except ValueError:
            raise IndexError('Cannot choose from an empty sequence') from None
        return seq[i]

用法：

import random
# 从序列中随机选择元素
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(random.choice(fruits)) #banana

2、sample(population, k)：从序列中随机选择 k 个独立的元素，返回一个列表。

类型：

def sample(self, population: Sequence[_T], k: int, *, counts: Iterable[int] | None = ...) -> list[_T]: ...

import random

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry',3,4,5]
# 从序列中随机选择多个元素
print(random.sample(fruits, 2)) #[3, 'banana']

3、shuffle(x)：将序列中的元素随机打乱（就地操作）。

类型：def shuffle(self, x: MutableSequence[Any]) -> None: ...

import random

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry',3,4,5]
# 将序列中的元素随机打乱
random.shuffle(fruits)
print(fruits)

四、随机种子设置：

1、seed(a=None, version=2)：设置随机数生成器的种子。如果不设置种子，生成的随机数会基于系统时间。

数字不同，种子不同，每一颗种子相当于把随机数给固定了

import random

random.seed(12)
print(random.random()) #0.4745706786885481