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Python模塊分析：第1節(jié)-random模塊

philadelphia / 1385人閱讀

摘要：下一篇文章模塊分析第節(jié)加密模塊是產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的模塊，隨機(jī)種子默認(rèn)為系統(tǒng)時(shí)鐘。核心源碼時(shí)間復(fù)雜度實(shí)例結(jié)果下一篇文章模塊分析第節(jié)加密模塊

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random是Python產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的模塊，隨機(jī)種子默認(rèn)為系統(tǒng)時(shí)鐘。下面分析模塊中的方法：

1、random.randint(start,stop)

這是一個(gè)產(chǎn)生整數(shù)隨機(jī)數(shù)的函數(shù)，參數(shù)start代表最小值，參數(shù)stop代表最大值，兩端的數(shù)值都可以取到；

函數(shù)算法時(shí)間復(fù)雜度為：O(1)

核心源碼：

return self.randrange(a,b+1) #調(diào)用randrange函數(shù)來(lái)處理

實(shí)例：

import random

for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=" ")

結(jié)果：

1 1 7 5 10 1 4 1 0 8 7 7 2 10 6 8 6 0 3 1
2、random.randrange(start,stop,step)

也是一個(gè)隨機(jī)整數(shù)函數(shù)，參數(shù)可選

只有一個(gè)參數(shù)時(shí)，默認(rèn)隨機(jī)范圍是0到該參數(shù)，前閉后開(kāi)；

兩個(gè)參數(shù)時(shí)，表示最小值和最大值，前閉后開(kāi)

三個(gè)參數(shù)時(shí)，表示最小值，最大值和步長(zhǎng)，前閉后開(kāi)

函數(shù)算法時(shí)間復(fù)雜度：O(1)

核心源代碼：

return istart+istep*self._randbelow(n) #調(diào)用randbelow函數(shù)處理

實(shí)例：

import random

for i in range(10):
    print(random.randrange(10),end=" ") #產(chǎn)生0到10（不包括10）的隨機(jī)數(shù)

print("")

for i in range(10):
    print(random.randrange(5,10),end=" ") #產(chǎn)生5到10（不包括10）的隨機(jī)數(shù)

print("")

for i in range(10):
    print(random.randrange(5,100,5),end=" ") #產(chǎn)生5到100（不包括100）范圍內(nèi)的5倍整數(shù)的隨機(jī)數(shù)

結(jié)果：

1 1 2 4 4 3 4 6 1 4
6 6 5 7 8 9 6 6 6 5
30 50 20 40 75 85 25 65 80 95
3、random.choice(seq)

一個(gè)隨機(jī)選擇函數(shù)，seq是一個(gè)非空的集合，在集合中隨機(jī)選擇了一個(gè)元素輸出，元素的類(lèi)型沒(méi)有限制。

核心源代碼：

i=self._randbelow(len(seq)) #由randbelow函數(shù)得到隨機(jī)地下標(biāo)
return seq[i]

函數(shù)算法時(shí)間負(fù)責(zé)度：O(1)

實(shí)例：

import random

list3=["mark","帥",18,[183,138]]
for j in range(10):
    print(random.choice(list3),end=" ")

代碼：

mark 帥 [183, 138] 18 mark 18 mark 帥 帥 [183, 138]
4、random.random()

這個(gè)函數(shù)形成從0.0到1.0之間的任意浮點(diǎn)數(shù)，左閉右開(kāi)，沒(méi)有參數(shù)。

實(shí)例：

import random

for j in range(5):
    print(random.random(),end=" ")

運(yùn)行結(jié)果：

0.357486615834809 0.5928029747238529 0.37053940107869987 0.3802224543848519 0.9741990956161711
5、random.send(n=None)

一個(gè)可以對(duì)隨機(jī)數(shù)生成器進(jìn)行初始化的函數(shù)，n代表隨機(jī)種子；當(dāng)n=None時(shí)，隨機(jī)種子為系統(tǒng)時(shí)間，當(dāng)n為其他的數(shù)據(jù)，如int，str等時(shí)，則以提供的數(shù)據(jù)作為隨機(jī)種子，此時(shí)生成的隨機(jī)數(shù)列固定。

實(shí)例：

import random

random.seed("mark")
for j in range(20):#無(wú)論啟動(dòng)多少次程序，輸出的序列不變
    print(random.randint(0,10),end=" ")

結(jié)果：

4 1 10 5 6 2 8 5 5 10 7 2 9 6 2 6 0 5 10 10
6、random.getstate() 和 random.setstate(state):

getstate()函數(shù)用來(lái)記錄隨機(jī)數(shù)生成器的狀態(tài)，setstate(state)函數(shù)用來(lái)將生成器恢復(fù)到上次記錄的狀態(tài)。

實(shí)例：

import random

tuple1=random.getstate()#記錄生成器的狀態(tài)
for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=" ")
print()
random.setstate(tuple1)#傳入?yún)?shù)回復(fù)之間的狀態(tài)
for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=" ")#兩次輸出的結(jié)果一致

結(jié)果：

5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2
5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2
7、random.shuffle(seq,random=None):

對(duì)傳入的集合進(jìn)行亂序操作。只能針對(duì)可變序列，如字符串、列表，對(duì)于元組等不可變序列會(huì)報(bào)錯(cuò)，random用來(lái)選擇亂序操作的方式，如random=random。

核心源代碼：

for i in reversed(range(1,len(x))):
    j=randbelow(i+1)
    x[i],x[j]=x[k],x[i]

函數(shù)算法的時(shí)間復(fù)雜度：O(n)

實(shí)例：

import random

lists=["mark","帥哥",18,[183,138]]
print(lists)
random.shuffle(lists,random=None)
print(lists)

結(jié)果：

["mark", "帥哥", 18, [183, 138]]
["帥哥", 18, "mark", [183, 138]]
8、random.sample(population,k):

population參數(shù)是一個(gè)序列，如列表、元組、集合、字符串等；從集合中隨機(jī)抽取k個(gè)元素形成新的序列，不會(huì)改變?cè)械男蛄小?/p>

最壞時(shí)間復(fù)雜度：O(n*n)

實(shí)例：

import random

lists=["mark","帥哥",18,[183,138]]
lists2=random.sample(lists,3)
print(lists)
print(lists2)

結(jié)果：

["mark", "帥哥", 18, [183, 138]]
["mark", [183, 138], "帥哥"]
9、random.uniform(a,b)

生成參數(shù)a到b之間的浮點(diǎn)數(shù)的函數(shù)，如果a>b ,則生成b到a之間的浮點(diǎn)數(shù)。

核心源碼：

return a+(b-a)*self.random()

時(shí)間復(fù)雜度：0(1)

實(shí)例：

import random

for i in range(5):
    print(random.uniform(10,1))

結(jié)果：

2.8826090956524606
1.5211191352548408
3.2397454278562794
4.147879756524251
6.532545391009419
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