Help — Рандом в Python


random — генератор псевдо-случайных чисел

Модуль random предоставляет доступ к самым основным функциям для работы с псевдослучайными числами:

  • генерация случайных целых и вещественных чисел, в том числе и из некоторых вероятностных распределений;
  • генерация случайных перестановок и выборок;
  • создание объектов-генераторов и работа с их внутренним состоянием.

В качестве генератора данный модуль использует реализацию Вихря Мерсена, одного из самых лучших и проверенных генераторов псевдослучайных чисел, но к сожалению абсолютно детерминированного генератора (каждое последующее его состояние, предопределено предыдущим состоянием), так что если вы собираетесь создавать свое онлайн-казино или что-то шифровать с данным модулем, то скорее всего вас и обыграют и взломают. А вот научные расчеты и игровые механизмы от такой предопределенности никак не пострадают (за редким, очень редким исключением).

Генератор и его внутреннее состояние

Иногда бывает удобно, а иногда необходимо иметь собственный экземпляр генератора:

Более того, таких экземпляров может быть несколько:

Причем все эти генераторы могут иметь разное внутреннее состояние, что очень удобно для воспроизводимости результатов:

Данный клас основан на функции os.urandom(n) , которая возвращает n случайных байтов. Эта функция доступна не на всех операционных системах, но в зависимости от реализации источника энтропии в используемой системе, полученные данные могут быть использованы для криптографических целей (с определенными ограничениями, конечно же). В то же время, использование данной функции может быть не совсем удобно в плане того, что она нечувствительна к начальному состоянию seed :

А попытка узнать внутреннее состояние генератора (или установить его) вообще приведет к ошибке:

Данный метод очень удобен для воспроизводимости результатов, т.е. после инициализации одним и тем же значением seed , вы будете наблюдать одни и теже случайные данные. Например, если мне важно, что бы вы могли воспроизвести мои результаты на своем компьютере, то я обязательно укажу в примере кода начальное состояние:

Если вы инициализируете генератор у себя на компьютере тем же самым значением, то вы увидите тот же самый результат его работы:

Зачастую такая воспроизводимость необходима в тестировании всякого рода алгоритмов и их сравнении.

Если параметр a не указан или равен None, то в качестве seed используется текущее системное время. Но в случае если используется системный генератор random.SystemRandom() , то начальное состояние определяется реализацией источника этропии самой системы.

Праметр version может быть установлен только в два значения: version = 1 — все биты объектов str, bytes и bytearray используются для их преобразования в объект int; version = 2 — преобразует str и bytes в более узкий диапазон объектов int:

Возвращаемый кортеж очень велик:

Данный кортеж может быть передан функции random.setstate() для восстановления исходного состояния генератора.

Данный метод отличается от random.seed() тем что фиксирует состояние генератора, что называется «здесь и сейчас», т.е. состояние генератора в тот самый момент, когда оно было получено с помощью метода random.getstate() . Например, мы начали пользоваться генератором без инициализации начальным значением seed :

Теперь, мы уверены, что заполучив внутреннее состояние и установив его снова, мы увидим те же самые цифры, но нет!

Мы будем видеть те цифры, которые аблюдали после вызова random.getstate() :

Благодаря данному методу random.randrange() может работать со сколь угодно большими диапазонами:

Случайные целые числа

Данная функция является эквивалентной команде random.randrange(a, b+1)

Данная функция для указания диапазона (на самом деле она его вообще не создает) может принимать три аргумента: start, stop, step, использование которых абсолютно аналогично их использованию в функции range() .

Передача аргументов по ключу, неоднозначна, поэтому передавайте аргументы по их позиции: random.randrange(0, 2) вместо random.randrange(start = 0, stop = 2) .

Случайные последовательности

Данная функция способна работать только с изменяемыми последовательностями, т.е. получить перестановку из строки или кортежа не получится, но если это необходимо, то можно воспользоваться преобразованием типов данных. Главное помнить, что данная функция ничего не возвращает, а изменяет непосредственно сам объект последовательности. Например, получить перестановку элементов кортежа можно как-то так:

Перестановка из строки может быть получена похожим образом:

Необязательный параметр random принимает имя функции которая выдает случайные числа с плавающей точкой в диапазоне [0.0, 1.0) , с единственным условием – данная функция не должна принимать параметры. По умолчанию это функция random() :


Но мы можем использовать собственные функции:

Этот параметр может быть полезен в тех случаях когда нам нужно получать перестановки из больших последовательностей. Дело в том, что количество перестановок даже из коротких последовательностей может значительно превышать переод генератора случайных чисел, а это значит, что некоторые перестановки могут быть вообще не получены. С помощью данного параметра мы можем немного менять распределение вероятностей, тем самым управляя вероятностью появления тех или инных перестановок.

Количество возвращаемых элементов в выборке не должно превышать размер самой выборки, т.е. k находится в интервале [0, len(population)] :

Если последовательность содержит повторы, то они могут присутствовать и в возвращаемойй выборке:

В качестве population могуть быть любые итерируемые объекты:

В принципе, параметры population и k могут быть довольно большими, но имейте ввиду, что при создании выборок необходимо запоминать либо индексы выбранных элементов, либо индексы тех элементов, которые могут быть выбраны. Так что при очень больших значениях k и длины population функция может работать довольно медленно и потреблять много памяти.

Случайные вещественные числа

Вероятностные распределения

По умолчанию, минимальное и максимальное значения (левый и правый угол) равны \(0\) и \(1\), а координата вершины (mode) находится по середине, т.е. равна \(0.5\):

Но параметры распределения могут быть установлены в необходимые значения:

Параметры alpha и beta должны быть обязательно указаны, так как не имеют значений по умолчанию, и должны быть строго больше \(0\):

Параметр lambd , по хорошему, должен называться lambda , но это зарезервированное слово языка Python.

Параметры alpha и beta должны быть обязательно указаны, так как не имеют значений по умолчанию, и должны быть строго больше \(0\):

По сути, выполняет то же самое что и random.normalvariate() , но немного быстрее:

mu — может быть любым, а вот sigma — должна быть строго больше \(0\).

mu — средний угол выраженный в радианах из интервала \([0, 2 \ pi]\), kappa должен быть больше либо равен 0.

Основные встроенные модули

Python предоставляет ряд встроенных модулей, которые мы можем использовать в своих программах. Рассмотрим основные из них.

Цукерберг рекомендует:  Java - Помощь новичку Java8

Модуль random

Модуль random управляет генерацией случайных чисел. Его основные функции:

random() : генерирует случайное число от 0.0 до 1.0

randint() : возвращает случайное число из определенного диапазона

randrange() : возвращает случайное число из определенного набора чисел

shuffle() : перемешивает список

choice() : возвращает случайный элемент списка

Функция random() возвращает случайное число с плавающей точкой в промежутке от 0.0 до 1.0. Если же нам необходимо число из большего диапазона, скажем от 0 до 100, то мы можем соответственно умножить результат функции random на 100.

Функция randint(min, max) возвращает случайное целое число в промежутке между двумя значениями min и max.

Функция randrange() возвращает случайное целое число из определенного набора чисел. Она имеет три формы:

randrange(stop) : в качестве набора чисел, из которых происходит извлечение случайного значения, будет использоваться диапазон от 0 до числа stop


randrange(start, stop) : набор чисел представляет диапазон от числа start до числа stop

randrange(start, stop, step) : набор чисел представляет диапазон от числа start до числа stop, при этом каждое число в диапазоне отличается от предыдущего на шаг step

Работа со списком

Для работы со списками в модуле random определены две функции: функция shuffle() перемешивает список случайным образом, а функция choice() возвращает один случайный элемент из списка:

Генерация случайной Буквы в Python

есть ли способ генерировать случайные буквы в Python (например, random.randint но для письма)? Функциональность диапазона случайных.randint было бы неплохо, но иметь генератор, который просто выводит случайную букву, было бы лучше, чем ничего.

17 ответов:

string.letters возвращает строку, содержащую строчные и прописные буквы в соответствии с текущим языком; если это не приемлемо, string.ascii_letters вероятно, будет делать трюк.

random.choice возвращает один случайный элемент из последовательности.

чтобы сгенерировать y количество случайных символов

другой способ, для полноты:

использовать тот факт, что ascii ‘ a ‘ — 97, и в алфавите есть 26 букв.

вы можете просто составить список:

вы можете использовать это, чтобы получить одну или несколько случайных букв

Вы можете получить случайные строки вроде этого:

все предыдущие ответы верны, если вы ищете случайные символы различных типов (т. е. буквенно — цифровые и специальные символы), то вот скрипт, который я создал, чтобы продемонстрировать различные типы создания случайных функций, он имеет три функции один для чисел, Альфа-символов и специальных символов. Скрипт просто генерирует пароли и является лишь примером для демонстрации различных способов генерации случайных символов.

результат:

ну, это мой ответ! Это хорошо работает. Просто поместите количество случайных букв, которые вы хотите в «число». (Python 3)

random — Generate pseudo-random numbers¶

Source code: Lib/random.py

This module implements pseudo-random number generators for various distributions.

For integers, there is uniform selection from a range. For sequences, there is uniform selection of a random element, a function to generate a random permutation of a list in-place, and a function for random sampling without replacement.

On the real line, there are functions to compute uniform, normal (Gaussian), lognormal, negative exponential, gamma, and beta distributions. For generating distributions of angles, the von Mises distribution is available.

Almost all module functions depend on the basic function random() , which generates a random float uniformly in the semi-open range [0.0, 1.0). Python uses the Mersenne Twister as the core generator. It produces 53-bit precision floats and has a period of 2**19937-1. The underlying implementation in C is both fast and threadsafe. The Mersenne Twister is one of the most extensively tested random number generators in existence. However, being completely deterministic, it is not suitable for all purposes, and is completely unsuitable for cryptographic purposes.

> Random can also be sub > random() , seed() , getstate() , and setstate() methods. Optionally, a new generator can supply a getrandbits() method — this allows randrange() to produce selections over an arbitrarily large range.

The random module also prov > SystemRandom > os.urandom() to generate random numbers from sources provided by the operating system.

The pseudo-random generators of this module should not be used for security purposes. For security or cryptographic uses, see the secrets module.

M. Matsumoto and T. Nishimura, “Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator”, ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation Vol. 8, No. 1, January pp.3–30 1998.

Complementary-Multiply-with-Carry recipe for a compatible alternative random number generator with a long period and comparatively simple update operations.


Bookkeeping functions¶

Initialize the random number generator.

If a is an int, it is used directly.

With version 2 (the default), a str , bytes , or bytearray object gets converted to an int and all of its bits are used.

With version 1 (prov > str and bytes generates a narrower range of seeds.

Changed in version 3.2: Moved to the version 2 scheme which uses all of the bits in a string seed.

Return an object capturing the current internal state of the generator. This object can be passed to setstate() to restore the state.

random. setstate ( state ) В¶

state should have been obtained from a previous call to getstate() , and setstate() restores the internal state of the generator to what it was at the time getstate() was called.

random. getrandbits ( k ) В¶

Functions for integers¶

Return a randomly selected element from range(start, stop, step) . This is equivalent to choice(range(start, stop, step)) , but doesn’t actually build a range object.

The positional argument pattern matches that of range() . Keyword arguments should not be used because the function may use them in unexpected ways.

Changed in version 3.2: randrange() is more sophisticated about producing equally distributed values. Formerly it used a style like int(random()*n) which could produce slightly uneven distributions.

Return a random integer N such that a N b . Alias for randrange(a, b+1) .

Functions for sequences¶

Return a random element from the non-empty sequence seq. If seq is empty, raises IndexError .

random. choices ( population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1 ) В¶

Return a k sized list of elements chosen from the population with replacement. If the population is empty, raises IndexError .

If a weights sequence is specified, selections are made according to the relative weights. Alternatively, if a cum_weights sequence is given, the selections are made according to the cumulative weights (perhaps computed using itertools.accumulate() ). For example, the relative weights [10, 5, 30, 5] are equivalent to the cumulative weights [10, 15, 45, 50] . Internally, the relative weights are converted to cumulative weights before making selections, so supplying the cumulative weights saves work.

If neither weights nor cum_weights are specified, selections are made with equal probability. If a weights sequence is supplied, it must be the same length as the population sequence. It is a TypeError to specify both weights and cum_weights.

The weights or cum_weights can use any numeric type that interoperates with the float values returned by random() (that includes integers, floats, and fractions but excludes decimals). Weights are assumed to be non-negative.

Цукерберг рекомендует:  Сисадмин - [ВОПРОС] Стоит ли изучать Сис админа без английского

For a given seed, the choices() function with equal weighting typically produces a different sequence than repeated calls to choice() . The algorithm used by choices() uses floating point arithmetic for internal consistency and speed. The algorithm used by choice() defaults to integer arithmetic with repeated selections to avoid small biases from round-off error.

New in version 3.6.

Shuffle the sequence x in place.

The optional argument random is a 0-argument function returning a random float in [0.0, 1.0); by default, this is the function random() .

To shuffle an immutable sequence and return a new shuffled list, use sample(x, k=len(x)) instead.

Note that even for small len(x) , the total number of permutations of x can quickly grow larger than the period of most random number generators. This implies that most permutations of a long sequence can never be generated. For example, a sequence of length 2080 is the largest that can fit within the period of the Mersenne Twister random number generator.

random. sample ( population, k ) В¶


Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence or set. Used for random sampling without replacement.

Returns a new list containing elements from the population while leaving the original population unchanged. The resulting list is in selection order so that all sub-slices will also be valid random samples. This allows raffle winners (the sample) to be partitioned into grand prize and second place winners (the subslices).

Members of the population need not be hashable or unique. If the population contains repeats, then each occurrence is a possible selection in the sample.

To choose a sample from a range of integers, use a range() object as an argument. This is especially fast and space efficient for sampling from a large population: sample(range(10000000), k=60) .

If the sample size is larger than the population size, a ValueError is raised.

Real-valued distributions¶

The following functions generate specific real-valued distributions. Function parameters are named after the corresponding variables in the distribution’s equation, as used in common mathematical practice; most of these equations can be found in any statistics text.

Return the next random floating point number in the range [0.0, 1.0).

Return a random floating point number N such that a N b for a b and b N a for b a .

The end-point value b may or may not be included in the range depending on floating-point rounding in the equation a + (b-a) * random() .

Return a random floating point number N such that low N high and with the specified mode between those bounds. The low and high bounds default to zero and one. The mode argument defaults to the midpoint between the bounds, giving a symmetric distribution.

random. betavariate ( alpha, beta ) В¶

Beta distribution. Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0 . Returned values range between 0 and 1.

random. expovariate ( lambd ) В¶

Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired mean. It should be nonzero. (The parameter would be called “lambda”, but that is a reserved word in Python.) Returned values range from 0 to positive infinity if lambd is positive, and from negative infinity to 0 if lambd is negative.

random. gammavariate ( alpha, beta ) В¶

Gamma distribution. (Not the gamma function!) Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0 .

The probability distribution function is:

Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This is slightly faster than the normalvariate() function defined below.

random. lognormvariate ( mu, sigma ) В¶

Log normal distribution. If you take the natural logarithm of this distribution, you’ll get a normal distribution with mean mu and standard deviation sigma. mu can have any value, and sigma must be greater than zero.

random. normalvariate ( mu, sigma ) В¶

Normal distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

random. vonmisesvariate ( mu, kappa ) В¶

mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, and kappa is the concentration parameter, which must be greater than or equal to zero. If kappa is equal to zero, this distribution reduces to a uniform random angle over the range 0 to 2*pi.

random. paretovariate ( alpha ) В¶

Pareto distribution. alpha is the shape parameter.

random. weibullvariate ( alpha, beta ) В¶

Weibull distribution. alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter.


Alternative Generator¶

>random. SystemRandom ( [ seed ] ) В¶

> os.urandom() function for generating random numbers from sources prov > seed() method has no effect and is ignored. The getstate() and setstate() methods raise NotImplementedError if called.

Notes on Reproducibility¶

Sometimes it is useful to be able to reproduce the sequences given by a pseudo random number generator. By re-using a seed value, the same sequence should be reproducible from run to run as long as multiple threads are not running.

Most of the random module’s algorithms and seeding functions are subject to change across Python versions, but two aspects are guaranteed not to change:

If a new seeding method is added, then a backward compatible seeder will be offered.

The generator’s random() method will continue to produce the same sequence when the compatible seeder is given the same seed.

Perl, Python — блог программиста

Скрипты выполнялись под Python версии 2.7.9.

Генерация случайных чисел используется для:

  • создания идентификаторов сессий,
  • создания токенов (CSRF и т.п.),
  • создания произвольных паролей и кодов доступа,
  • создания произвольных последовательностей данных в играх,
  • создания уникальных номеров для маркетинговых акций (подарочные карты, розыгрыш призов по коду и т.п.).

В Python существует несколько основных модулей и классов, связанных с генерацией псевдослучайных чисел:

  • _random — реализует алгоритм Mersenne Twister, написан на языке C;
  • класс Random — наследует _random, написан на языке Python;
  • модуль os — предоставляет доступ к внешнему источнику случайных чисел, в случае Linux — это /dev/urandom;
  • класс SystemRandom наследует Random, но для генерации случайных чисел обращается к os.urandom;
  • класс WichmannHill наследует Random, реализует алгоритм Вихмана-Хилла для генерации псевдослучайных чисел.

В качестве основного генератора псевдослучайных чисел Python использует Mersenne Twister, доступ к которому предоставляет класс Random. Mersenne Twister имеет период 2 ** 19937-1. Это один из наиболее протестированных генераторов случайных чисел. Основная часть реализована на C. К сожалению, не подходит для криптографических задач.

В целях криптографической безопасности рекомендуется использовать класс SystemRandom и функцию os.urandom().

Mersenne Twister заменил ранее используемый алгоритм WichmannHill. WichmannHill не соответствует современным требованиям безопасности.

Генерация случайного числа в Python

Иногда, при написании программ, необходимо сгенерировать какое-либо случайное число. Для реализации этого на языке программирования Python существует модуль Random.

Генерация случайного числа с помощью модуля Random

Чтобы воспользоваться функциями модуля Random, его необходимо сначала подключить командой import.

После этого можно воспользоваться необходимой вам функцией модуля Random.

Цукерберг рекомендует:  Html - Увеличить скорость загрузки HTMLJS

Random.random

Функция возвращает случайное число в диапазоне 0 — 1.

Random.uniform

Функция возвращает случайное вещественное число в указанном диапазоне.

В скобках указывается диапазон чисел random.unifrom(начало, конец).


Random.randint

Функция возвращает случайное целое число из указанного диапазона.

В скобках указывается диапазон чисел random.randint(начало, конец)

Random.randrange

Функция возвращает случайное число из указанного диапазона с определенным шагом. То есть, если мы зададим диапазон 0 — 10 и шаг 5, то функция вернет 0, 5 или 10.

В скобках указывается диапазон чисел и шаг, с которым выбирается случайное число random.randrage(начало, конец, шаг)

Random.choince

Функция возвращает случайный элемент из любого списка, например если мы зададим список с 10 значениями, то функция вернет одно из 10 значений списка.

Генератор псевдослучайных чисел – random

В компьютерных программах нередко требуется эмуляция случайности. Например, при разработке игр. Если в программе имеется некий генератор, т. е. производитель, случайного числа, то, используя полученное таким образом число, можно выбирать ту или иную ветку выполнения программы, или произвольный объект из коллекции. Другими словами, главное – сгенерировать число. Эмуляция случайности иного рода основывается на нем.

Мы наверняка не знаем, есть ли в природе случайность, или она нам только кажется из-за ограниченности наших знаний. Мы только знаем, что в программировании настоящей случайности нет. Неоткуда взяться произвольному числу, нельзя запрограммировать его появление из ниоткуда. Можно лишь создать программу, которая в результате применения сложной формулы к «зерну» будет выдавать число, и нам будет казаться, что это число случайно.

«Зерно» – это исходные данные для формулы. Им может быть, например, системное время в миллисекундах, которое постоянно меняется. Следовательно, «зерно» будет постоянно разным. Или программист может задавать его самостоятельно.

Подобную программу (в реальности модуль или функцию) называют генератором псевдослучайных чисел. В состав стандартной библиотеки языка Python входит модуль random. Он содержит множество функций, связанных с эмуляцией случайности (например, «перемешивание» элементов последовательности), а не только функции генерации псевдослучайных чисел.

В этом уроке будут рассмотрены функции random(), randrange() и randint() из модуля random. Обратите внимание, что модуль random содержит одноименную функцию random(). Так бывает.

Чтобы обращаться к функциям, надо импортировать модуль random:

Или импортировать отдельные функции из него:

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

Функции randint() и randrange() генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:

или (если импортировались отдельные функции):

В случае randint() обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как [a; b].

Числа могут быть отрицательными:

Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a Добавить комментарий

Как сгенерировать последовательность чисел модуль random Python

Для хешей и капч часто нужно генерировать последовательность чисел. Можно обойтись без модуля random для генерации чисел. Вы можете использовать циклы для наполнения строки. Также можно использовать элементы массива для случайного вывода. Все эти пути сложны и идти этой дорогой не стоит. Вы просто напишите много кода или запутаетесь. Давайте рассмотрим модуль random с его функциями. Модуль обладает большим набором функций.

Рассмотрим первый пример. random.random() возвращает случайное вещественное число, находящееся в диапазоне от 0.0 до 1.0

Функция randint возвращает случайное целое число x в диапазоне a ) возвращает случайное целое число из определенного набора чисел. Если передадите число для входного параметра, то оно и будет ограничителем. Будут генерироваться числа от 0 до 1000.

randrange( , ) возвращает случайное целое число из диапазона чисел. Диапазон имеет и . В примере ниже будут генерироваться числа от 1000 до 9999. Обратите внимание на то, что сгенерированное число будет состоять из 4 цифр.


Этот пример похож на предыдущий. Тут применяется шаг в 100 единиц. Обратите внимание что на конце сгенерированного числа будет два нуля 00.

random.shuffle(iter[, random=random()]). Функция перемешивает элементы списка. Вы можете сгенерировать хеш из заданного набора символов. Вы можете использовать спецсимволы: $#!&#37.

  • iter – список
  • random – функция возвращает случайное вещественное число

Функция random.choice(iter). Возвращает случайный элемент из непустой последовательности. В качества последовательности можете использовать списки, кортежи.

Функция random.sample(iter, len) возвращает список случайных элементов последовательности, из указанного количества элементов. Идеально подходит для хешей из чисел и букв. Параметры:

  • iter – последовательность
  • len (int) – количество элементов

Лотерея random.randint help в python

До сих пор моя программа

Я получаю сообщение об ошибке, говоря, что lottoNumber1 является ссылкой перед назначением в основной функции. Я не уверен, что это значит. Кто-нибудь знает, что я могу сделать, чтобы сделать этот код более плавным. Я хочу сделать так, чтобы пользователь выбрал 3 номера, и если он получит их равными 3 номерам лотереи, он выиграет 10000

Вы используете lottonumber1 до того, как он был определен ( lottery еще не if userChoice1 == lottonumber1: .

Даже если вы перенесли вызов в lottery на перед тем, if он будет по- прежнему терпят неудачу, потому что вы (без необходимости), назвав его с параметрами lottoNumber1,lottoNumber2,lottoNumber3 , которые также еще не определены.

Кроме того, оператор for бесполезен здесь (он выполняется только один раз, и даже если вы повторили действительный range более чем одного элемента, он все равно ничего не изменит, поскольку одна и та же переменная будет несколько раз установлена на случайное значение в ряд).

Это будет работать (хотя это не имеет большого смысла):

Возможно, имеет смысл написать функцию lottery которая возвращает n -tuple случайных значений между min_value и max_value :

Простой ответ: lottoNumber1 не определен в функции main .

Кроме того, я предлагаю вам не повторять один и тот же код, но переместить его в функцию. Вместо конструкций вроде

было бы гораздо приятнее написать

Таким образом, вам не нужно повторять себя, ваш код содержит только один текст, и вы можете добавить чек, если число действительно составляет от 1 до 50 в одной точке вашего кода.

Модуль random — генерация случайных чисел

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:

Перечислим основные функции

random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

seed( ) — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

Получить любой ресурс на свою страницу Вконтакте можно с покупкой рекламы на сайте Avi1. Здесь Вы найдете пакетные предложения по добавлению лайков, подписчиков, репостов и пр. в любое сообщество или на личный профиль. Становитесь популярнее и известнее!

uniform( , ) — возвращает псевдослучайное вещественное число в диапазоне от до :

randint( , ) — возвращает псевдослучайное целое число в диапазоне от до :

choince( ) — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих