Как написать рандомайзер на питоне

В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.

Содержание

• Как использовать модуль random в Python
• Генерация случайных чисел в Python
• Выбор случайного элемента из списка
• Python функции модуля random
• Случайное целое число — randint(a, b)
• Генерация случайного целого числа — randrange()
• Выбор случайного элемента из списка choice()
• Метод sample(population, k)
• Случайные элементы из списка — choices()
• Генератор псевдослучайных чисел — seed()
• Перемешивание данных — shuffle()
• Генерации числа с плавающей запятой — uniform()
• triangular(low, high, mode)
• Генератор случайной строки в Python
• Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python
• getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python
• Состояние генератора getstate()
• Восстанавливает внутреннее состояние генератора — setstate()
• Зачем нужны функции getstate() и setstate()
• Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел
• Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел
• Генерация случайного n-мерного массива целых чисел
• Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности
• Генерация случайных универсально уникальных ID
• Игра в кости с использованием модуля random в Python

Список методов модуля random в Python:

Цели данной статьи

Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:

• Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
• Случайная выборка нескольких элементов последовательности population;
• Функции модуля random;
• Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
• Генерация случайных строки и паролей;
• Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
• Способ настройки работы генератора случайных данных;
• Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
• Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.

В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

Вывод:

Как видите, в результате мы получили 0.9461613475266107. У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

• random() является базовой функцией модуля random;
• Почти все функции модуля random зависят от базовой функции random();
• random() возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке [0.0, 1.0].

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.

Генерация случайных чисел в Python

Давайте рассмотрим самый популярный случай использования модуля random — генерацию случайного числа. Для получения случайного целого числа в Python используется функция randint().

Для генерации случайных целых чисел можно использовать следующие две функции:

• randint()
• randrange()

В следующем примере показано, как получить случайно сгенерированное число в промежутке между 0 и 9.

Вывод:

В следующих разделах статьи будут рассмотрены некоторые другие способы генерации случайного числа в Python.

Выбор случайного элемента из списка Python

Предположим, вам дан python список городов, и вы хотите вывести на экран случайно выбранный элемент из списка городов. Посмотрим, как это можно сделать:

Вывод:

Python функции модуля random

Рассмотрим разнообразные функции, доступные в модуле random.

Случайное целое число — randint(a, b) модуль random

• Возвращает случайное целое число Number, такое что a <= Number <= b;
• randint(a,b) работает только с целыми числами;
• Функция randint(a,b) принимает только два параметра, оба обязательны;
• Полученное в результате случайно число больше или равно a, а также меньше или равно b.

Пример использования random.randint() в Python:

Вывод:

Генерация случайного целого числа — randrange() модуль random

Метод random.randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного промежутка. Скажем, для получения любого числа в диапазоне между 10 и 50.

Шаг показывает разницу между каждым числом заданной последовательности. Шаг по умолчанию равен 1, однако его значение можно изменить.

Пример использования random.randrange() в Python:

Вывод:

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод random.choice() используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования random.choice() в Python:

Вывод:

Метод sample(population, k) из модуля random

Метод random.sample() используется, когда требуется выбрать несколько элементов из заданной последовательности population.

• Метод sample() возвращает список уникальных элементов, которые были выбраны из последовательности population. Итоговое количество элементов зависит от значения k;
• Значение в population может быть представлено в виде списка или любой другой последовательности.

Пример использования random.sample() в Python:

Вывод:

Случайные элементы из списка — choices() модуль random

• random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
• Метод random.choices() используется, когда требуется выбрать несколько случайных элементов из заданной последовательности.
• Метод choices() был введен в версии Python 3.6. Он также позволяет повторять несколько раз один и тот же элемент.

Пример использования random.choices() в Python:

Вывод:

Генератор псевдослучайных чисел —  seed() модуль random

• Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python;
• Модуль random использует значение из seed, или отправной точки как основу для генерации случайного числа. Если значения seed нет в наличии, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Пример использования random.seed() в Python:

Вывод:

Перемешивание данных — shuffle() из модуля random

Метод random.shuffle() используется для перемешивания данных списка или другой последовательности. Метод shuffle() смешивает элементы списка на месте. Самый показательный пример использования — тасование карт.

Пример использования random.shuffle() в Python:

Вывод:

Генерации числа с плавающей запятой — uniform() модуль random

• random.uniform() используется для генерации числа с плавающей запятой в пределах заданного промежутка
• Значение конечной точки может включаться в диапазон, но это не обязательно. Все зависит от округления значения числа с плавающей запятой;
• Метод может, например, сгенерировать случайно вещественное число в промежутке между 10.5 и 25.5.

Пример использования random.uniform() в Python:

Вывод:

triangular(low, high, mode) из модуля random

Функция random.triangular() возвращает случайное вещественное число N с плавающей запятой, которое соответствует условию lower <= N <= upper, а также уточняющему значению mode.

Значение нижнего предела по умолчанию равно нулю, в верхнего — единице. Кроме того, пик аргумента по умолчанию установлен на середине границ, что обеспечивает симметричное распределение.

Функция random.triangular() используется в генерации случайных чисел для треугольного распределения с целью использования полученных значений в симуляции. Это значит, что в при генерации значения применяется треугольное распределение вероятности. 

Пример использования random.triangular() в Python:

Вывод:

Генератор случайной строки в Python

В данном разделе будет подробно расписано, как сгенерировать случайную строку фиксированной длины в Python.

Основные аспекты раздела:

• Генерация случайной строки фиксированной длины;
• Получение случайной алфавитно-цифровой строки, среди элементов которой будут как буквы, так и числа;
• Генерация случайного пароля, который будет содержать буквы, цифры и специальный символы.

Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python

Случайно сгенерированные числа и данные, полученные при помощи модуля random в Python, лишены криптографической защиты. Следовательно, возникает вопрос — как добиться надежной генерации случайных чисел?

Криптографически надежный генератор псевдослучайных чисел представляет собой генератор чисел, который обладает особенностями, что делают его подходящим для использования в криптографических приложениях, где безопасность данных имеет первостепенное значение.

• Все функции криптографически надежного генератора возвращают полученные случайным образом байты;
• Значение случайных байтов, полученных в результате использования функции, зависит от источников ОС.
• Качество генерации также зависит от случайных источников ОС.

Для обеспечения криптографической надежности генерации случайных чисел можно использовать следующие подходы:

• Применение модуля secrets для защиты случайных данных;
• Использование из модуля os os.urandom();
• Использование класса random.SystemRandom.

Пример криптографически надежной генерации данных в Python:

Вывод:

getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python

Функции getstate() и setstate() модуля random позволяют зафиксировать текущее внутреннее состояние генератора.

Используя данные функции, можно сгенерировать одинаковое количество чисел или последовательностей данных.

Состояние генератора getstate() модуль random

Функция getstate() возвращает определенный объект, зафиксировав текущее внутреннее состояние генератора случайных данных. Данное состояние передается методу setstate() для восстановления полученного состояния в качестве текущего.

На заметку: Изменив значение текущего состояния на значение предыдущего, мы можем получить случайные данные вновь. Например, если вы хотите получить аналогичную выборку вновь, можно использовать данные функции.

Восстанавливает внутреннее состояние генератора — setstate() модуль random

Функция setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора и передает его состоянию объекта. Это значит, что вновь будет использован тот же параметр состояния state. Объект state может быть получен при помощи вызова функции getstate().

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния state.

Для закрепления понимания принципов работы getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Вывод:

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

PRNG является англоязычным акронимом, который расшифровывается как «pseudorandom number generator» — генератор псевдослучайных чисел. Известно, что в Python модуль random можно использовать для генерации случайных скалярных числовых значений и данных.

• Для генерации массива случайных чисел необходимо использовать numpy.random();
• В модуле numpy есть пакет numpy.random, который содержит обширный набор функций для генерации случайных n-мерных массивов для различных распределений.

Рассмотрим несколько примеров использования numpy.random в Python.

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

• Использование numpy.random.rand() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [0.0, 1.0)
• Использование numpy.random.uniform() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [low, high)

Вывод:

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

Для генерации случайного n-мерного массива целых чисел используется numpy.random.random_integers():

Вывод:

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

• Использование numpy.random.choice() для генерации случайной выборки;
• Использование данного метода для получения одного или нескольких случайных чисел из n-мерного массива с заменой или без нее.

Рассмотрим следующий пример:

Вывод:

В будущих статьях будут описаны другие функции пакета random из nympy и способы их использования.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию uuid.uuid4(), можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования uuid.uuid4() в Python:

Вывод:

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Вывод:

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

В процессе программирования на Python может понадобиться случайное число. О том, как создать собственный простейший генератор псевдослучайных чисел и пойдет разговор в этой статье. Будут рассмотрены некоторые популярные методы и функции, которые включены в модуль random для Python 3 и позволяют получать значения случайным образом (randomly).

В качестве лирического отступления следует сказать, что, согласно специфике внутреннего состояния генератора, модуль для Python под названием random позволяет сгенерировать не случайный, а псевдослучайный элемент, то есть значения и их последовательности формируются на основе формулы. Раз последовательность зависит от нескольких параметров, она не является случайной в полном смысле этого слова. Если нужна истинная случайность, генерация может основываться, к примеру, на принципах квантовой механики, однако на практике это слишком дорого и сложно, да и не всегда экономически целесообразно, ведь для многих задач программирования вполне подойдут и псевдослучайные генераторы (если речь идет не про онлайн-казино). Вдобавок к этому, случайность (randomness) — вещь капризная, поэтому, как тут не вспомнить прекрасное высказывание американского математика Роберта Кавью:

Также на ум приходит еще одно интересное высказывание, но уже от выдуманного персонажа и с некоторым уклоном в философию:

Применение random в Python

В языке программирования «Пайтон» модуль random позволяет реализовывать генератор псевдослучайных чисел для разных распределений, куда входят как целые (integers), так и вещественные числа, то есть числа с плавающей запятой.

Общий список методов, поддерживаемых модулем random, можно посмотреть в таблице ниже. Тут стоит обратить внимание, что возврат значений может осуществляться на основе разных распределений (распределение Парето, распределение Вейбулла и т. д.), выбор которых зависит от области применения генератора случайных чисел (статистика, теория вероятности).

Но мы не будем углубляться в распределения, а рассмотрим самые простые методы. А так как разглядывать их в таблице совершенно неинтересно, давайте попрактикуемся и выясним, как может быть использован тот или иной метод в деле.

Но прежде чем это сделать и иметь возможность полноценно использовать модуль, его надо импортировать. Делается это предельно просто: нужно прописать в начале кода import random.

random.random

У модуля random есть одноименный метод-тезка — функция random. Она возвращает случайное число в диапазоне 0 — 1.0:

import random

print("Выводим случайное число с помощью random.random():")

print(random.random())

Если вы скопируете этот простейший код себе (можно использовать любой онлайн-компилятор), вы получите другое число.

Также вывести можно не одно, а, к примеру, три (three) числа (используется for i in range), причем прекрасным решением будет ограничить вывод до двух знаков после запятой (за это отвечает ‘%.2f’):

import random

print("Выводим 3 случайных числа; не более 2 знаков после запятой:")

print(['%.2f' % random.random() for i in range(3)])

random.seed

Метод seed может показаться более сложным для понимания. Фишка в том, что, как уже было сказано выше, используется генератор псевдослучайных чисел, то есть выдача этих чисел происходит в соответствии с алгоритмом. Алгоритм вычисляет значение на основе другого числа, но это число берется не с потолка — оно вычисляется на основании текущего системного времени. В результате, если вы будете пробовать на своем компьютере один из кодов, рассмотренных выше, вы будете получать каждый раз новые числа.

Если же задействовать seed с одним и тем же параметром, то вычисление будет производиться на основании этого параметра. Итог — на выходе будут получаться одинаковые «случайные» значения. Возьмем для примера параметр 5 и сделаем так, чтобы метод отработал дважды:

import random

random.seed(5)

print(random.random())

random.seed(5)

print(random.random())

random.uniform

С uniform все проще: возвращается псевдослучайное вещественное число, находящееся в определенном диапазоне, который указывается разработчиком:

import random

print("Находим число с плавающей точкой в заданном диапазоне:")

print(random.uniform(5, 10))

random.randint

Randint в Python тоже позволяет вернуть псевдослучайное число в определенном диапазоне, но тут уже речь идет о целом значении (int, integer):

import random

print("Используем randint для генерации целого числа int из диапазона:")

print(random.randint(10, 20))

random.randrange

Следующий метод, называемый randrange, похож на предыдущий randint, но тут, кроме диапазона целых значений int, можно добавить еще и шаг выборки (в качестве третьего параметра):

import random

print("Генерируем случайное целое число в заданном диапазоне с шагом")

print(random.randrange(10, 100, 2))

Судя по результату ниже и в соответствии с выбранным диапазоном от 10 до 100, установив шаг 2, мы будем получать лишь четные значения:

random.choice

Применение choice позволяет вернуть элемент из какой-нибудь последовательности — это может быть список, строка, кортеж.

И это уже интереснее, т. к. напрашивается аналогия с броском игрального кубика:

import random

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print("Выборка одного элемента из списка с помощью choice:")

print(random.choice(list))

Ура, выпало шесть!

Проверьте, повезет ли так и вам. Но вообще, перечень может состоять из других цифр и даже слов.

Сыграйте в игру и попробуйте погадать, какой язык программирования вам лучше учить в Otus:

import random

list = ['Python','Java','C#','C++','PHP','C','JavaScript','Scala']

print("Какой язык программирования будешь учить?")

print(random.choice(list))

Sample и choices

Начиная с Python 3.6, появился метод choices. Его отличие в том, что он позволяет сделать выборку нескольких элементов из последовательности, а вот сколько именно будет значений, можно указать. В отличие от схожего метода sample, в choices возможно получение одинаковых цифр.

Вернемся к нашему виртуальному кубику. Вот работа sample:

import random

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print ("Выборка двух случайных значений:")

print (random.sample(list,2))

Все бы ничего, но этот метод будет постоянно выводить 2 разных значения. Если же мы захотим сымитировать бросок двух игральных кубиков, код придется менять, ведь в реальной жизни выкинуть дубль все-таки можно. Но зачем менять код, если есть choices? Он обеспечит вывод двух случайных значения из заданного диапазона, причем они могут повторяться. Это уже максимально приближено к реальному броску двух кубиков, причем профит достигается и за счет того, что объем кода не увеличивается. Ради интереса мы его даже уменьшили — оптимизировали (List превратился в l, да и лишний текст выкинули):

import random

l = [1,2,3,4,5,6]

print(random.choices(l, k=2))

Кстати, вот и дубль — результат равен [6, 6], причем всего лишь с 5-й попытки (можете поверить на слово):

Правда, тут нюанс: пришлось сменить онлайн-компилятор, так как на предыдущем компиляторе Python версии 3.6 не поддерживался.

random.shuffle

Функция с интересным названием shuffle может перемешивать последовательность, меняя местами значения (она не подходит для неизменяемых объектов). Здесь важна именно последовательность выпадения определенных значений, как в лото.  

import random

list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

random.shuffle(list)

print ("Крутим барабан и достаем шары наугад: ", list)

Остается добавить, что английское слово shuffle означает «тасовать, перемешивать». Как тут не вспомнить картежного шулера или лопату-шуфлю для перемешивания бетонного раствора. Но это так, для общего развития.

Успехов вам, друзья!

Каждый человек ежедневно сталкивается со случайностью. Википедия нам говорит: случайность — это результат маловероятного или непредсказуемого события. Непредсказуемого. Стоит отметить, что, чем сложнее система, тем ниже возможность прогнозировать (предсказывать) её будущие состояния. Мир сложен и именно по-этому случайность встречается столь часто. Можно сказать, что случайностью мы называем все события, которые не можем предугадать. Таким образом, разговор о случайном – это разговор о нехватке информации. Но эту нехватку человек научился использовать себе на пользу. К примеру, случайные величина широко применяются в криптографии.

В языке Python есть удобные инструменты для работы со случайными значениями. Речь о модуле стандартной библиотеки под названием random (и не только о нём). Давайте знакомиться!

Как использовать модуль random в Python

Для начала модуль надо импортировать.

Этот модуль содержит функции для работы со случайным числом.

import random

print(random.random())

# Вывод:  0.22721918183118728

  

Вот и наше первое случайное число.

Python функции модуля random

Случайное целое число — randint() функция random

Самое частое применение данного модуля — генерация случайных чисел. Самая популярная функция для этого — randint().

Она возвращает случайное целое число, лежащее в диапазоне, указанном в параметрах функции. Оба аргумента обязательны и должны быть целыми числами.

import random

print('Случайное целое число:', end=' ')
print(random.randint(0, 10))
# Вывод:

Случайное целое число: 10

  

Генерация случайного целого числа — randrange()

Функция randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного диапазона. Отличие от randint() заключается в том, что здесь есть третий параметр – шаг, по умолчанию равный единице.

import random

print('Случайное целое число:', end=' ')
print(random.randrange(0, 10, 2))   # только чётные числа
# Вывод:

Случайное целое число: 4

  

Выбор случайного элемента из списка choice()

Вы играли в детстве в «считалочки»? Эники-беники… Вот этим и занимается random.choice(): функция возвращает один случайный элемент последовательности.

import random

print(list('abracadabra'))
print(random.choice(list('abracadabra')))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

r

  

Функция sample()

random.sample() применяется, когда надо выбрать несколько элементов из заданной коллекции. Она возвращает список уникальных элементов, выбранных из исходной последовательности. Количество элементов, которое вернёт функция, задаётся аргументом k.

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
print(random.sample(example, 5))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'r', 'b', 'a', 'c']

  

Случайные элементы из списка — choices()

random.choices делает то же, что и random.sample(), но элементы, которые она возвращает, могут быть не уникальными.

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
print(random.choices(example, k=15))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'a', 'd', 'a', 'r', 'b', 'r', 'a', 'd', 'b', 'a', 'r', 'd', 'a', 'a']

  

Генератор псевдослучайных чисел — seed()

Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python. Вот что это означает: для генерации псевдослучайных чисел необходимо какое-то исходное число и именно это число можно установить данным методом. Если значение seed не установлено, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

import random

random.seed(5)
print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())
random.seed(5)
print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())
# Вывод:

0.6229016948897019

0.7417869892607294

0.7951935655656966

0.6229016948897019

0.7417869892607294

0.7951935655656966

  

Перемешивание данных — shuffle()

Метод random.shuffle() применяется для расстановки элементов последовательности в случайном порядке. Представьте коробку в которой лежат какие-то предметы. Встряхните её 🙂

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
random.shuffle(example)
print(example)
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'r', 'b', 'b', 'a', 'r', 'a', 'a', 'a', 'a', 'c']

  

Генерации числа с плавающей запятой — uniform()

random.uniform() похожа на randint(), но применяется для генерации числа с плавающей запятой в указанном диапазоне.

import random

print(random.uniform(2.57, 3.8))
print(random.uniform(20.57, 30.8))
# Вывод:

3.307398107170489

28.91020719832224

  

Функция  triangular()

Функция random.triangular() позволяет управлять вероятностью – она возвращает случайное число с плавающей запятой, которое соответствует заданному диапазону, а также уточняющему значению mode. Этот параметр дает возможность взвешивать возможный результат ближе к одному из двух других значений параметров. По умолчанию он находится посередине диапазона.

import random

print(random.triangular(2.57, 3.8, 0.1))
print(random.triangular(2.57, 3.8, 0.000001))
print(random.triangular(2.57, 3.8, 100000))
# Вывод:

2.754036943795768

2.0948646011589727

186.20353644235672

  

Криптографическая зашита генератора случайных данных

Случайные числа, полученные при помощи модуля random в Питоне, не являются криптографически устойчивыми. Это означает, что криптоанализ позволяет предсказать какое число будет сгенерировано следующим. Попробуем исправить ситуацию.

Модуль secrets используется для генерации криптографически сильных случайных чисел, пригодных для управления данными , такими как пароли, аутентификации учетной записи, маркеры безопасности и так далее.

Его зачастую следует использовать вместо генератора псевдослучайных чисел по умолчанию в модуле random, который предназначен для моделирования и симуляции, а не безопасности или криптографии.

import secrets

secretsGenerator = secrets.SystemRandom()
random_number = secretsGenerator.randint(0, 50)
print(random_number)

random_number2 = secretsGenerator.randrange(4, 40, 4)
print(random_number2)

number_list = [6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60]
secure_choice = secretsGenerator.choice(number_list)
print(secure_choice)

secure_sample = secretsGenerator.sample(number_list, 3)
print(secure_sample)

secure_float = secretsGenerator.uniform(2.5, 25.5)
print(secure_float)
# Вывод:

3

4

48

[48, 42, 24]

16.43293639196964

  

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

Самый простой способ задать массив со случайными элементами — использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf — это всё одна и та же функция).

Без аргументов возвращает просто число в промежутке [0, 1), с одним целым числом — одномерный массив, с кортежем — массив с размерами, указанными в кортеже (все числа — из промежутка [0, 1)).

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

numpy.random.rand()применяется для генерации массива случайных вещественных чисел в пределах заданного диапазона.

Также можно генерировать числа согласно различным распределениям (Гаусса, Парето и другие). Чаще всего нужно равномерное распределение, которое можно получить с помощь функции uniform.

Для начала необходимо установить Numpy.

import numpy

random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)
print("2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0] n", random_float_array, "n")

random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))
print("3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5] n", random_float_array, "n")

# Вывод:

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0]

[[0.65381466 0.94942677]

[0.48291731 0.1857905 ]]
 

3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5]

[[28.61664036 69.09697835]

[62.59002522 73.23196535]

[85.79502493 47.36728352]]

  

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

С помощью функции randint или random_integers можно создать массив из целых чисел. Аргументы: low, high, size: от какого, до какого числа (randint не включает в себя это число, а random_integers включает), и size — размеры массива.

import numpy
 

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

print("1-мерный массив случайных целых чисел n", random_integer_array,"n")
 

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))

print("2-мерный массив случайных целых чисел n", random_integer_array)

# Вывод:

1-мерный массив случайных целых чисел

[ 4 10  1 10  5]

 

2-мерный массив случайных целых чисел

[[ 7  4]

[ 9  7]

[ 6 10]]

  

Но здесь мы получим предупреждение о том, что функция устарела:

DeprecationWarning: This function is deprecated. Please call randint(1, 10 + 1) instead

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

  

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

Функция NumPy random.choice() используется для получения случайных выборок одномерного массива, который возвращается как случайные выборки массива NumPy. Эта функция генерирует случайные выборки, которые обычно используются в статистике данных, анализе данных, полях, связанных с данными, а также может использоваться в машинном обучении, байесовской статистике и т. д.

import numpy

array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40]

single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1)

print("один случайный выбор из массива 1-D", single_random_choice)

 
multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False)

print("несколько случайных выборов из массива 1-D без замены", multiple_random_choice)
 

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True)

print("несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой", multiple_random_choice)

# Вывод:

один случайный выбор из массива 1-D [10]

несколько случайных выборов из массива 1-D без замены [40 20 40]

несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой [30 20 20]

  

Генерация случайных универсальных уникальных ID

Универсальные уникальные идентификаторы, также известные как UUID, — это 128-битные числа, используемые для однозначной идентификации информации в компьютерных системах. UUID могут использоваться для обозначения широкого спектра элементов, включая документы, объекты, сеансы, токены, сущности и т. Д. Их также можно использовать в качестве ключей базы данных.

Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера. Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов.

UUID состоит из пяти компонентов, каждый из которых имеет фиксированную длину. Символ дефиса разделяет каждый компонент. Мы можем представить UUID в формате «8-4-4-4-12», где каждая из цифр представляет длину в шестнадцатеричном формате.

UUID Python, сгенерированный с помощью  функции uuid4(), создается с использованием истинно случайного или псевдослучайного генератора. Поэтому вероятность повторения двух гуидов невелика. Когда UUID необходимо сгенерировать на отдельных машинах или мы хотим сгенерировать безопасные UUID, используйте UUID4 (). Он также используется для генерации криптографически безопасных случайных чисел.

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print("безопасный уникальный id ", safeId)

# Вывод:

безопасный уникальный id  61f2682f-4cbf-4c1d-a571-d2094052f371

  

Python defines a set of functions that are used to generate or manipulate random numbers through the random module. 

Functions in the random module rely on a pseudo-random number generator function random(), which generates a random float number between 0.0 and 1.0. These particular type of functions is used in a lot of games, lotteries, or any application requiring a random number generation.

Example of Random Number in Python

Generating random number list in Python using random().

Output: 

0.30078080420602904

Different ways to Generate a Random Number in Python

Method 1: Generating random number list in Python choice()

 The choice() is an inbuilt function in the Python programming language that returns a random item from a list, tuple, or string.

Output:

5
t

Method 2: Generating random number list in Python randrange(beg, end, step)

The random module offers a function that can generate random numbers from a specified range and also allows room for steps to be included, called randrange().

Output: 

A random number from list is : 4
A random number from range is : 41

Method 3: Generating random number list in Python using seed()

The seed function is used to save the state of a random function so that it can generate some random numbers on multiple executions of the code on the same machine or on different machines (for a specific seed value). The seed value is the previous value number generated by the generator. For the first time when there is no previous value, it uses the current system time.

Output: 

A random number between 0 and 1 is : 0.510721762520941
The mapped random number with 5 is : 0.6229016948897019
The mapped random number with 7 is : 0.32383276483316237
The mapped random number with 5 is : 0.6229016948897019
The mapped random number with 7 is : 0.32383276483316237

Method 4: Generating random number list in Python using shuffle()

It is used to shuffle a sequence (list). Shuffling means changing the position of the elements of the sequence. Here, the shuffling operation is in place.

Output:

Original list : 
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

After the first shuffle : 
['A', 'B', 'E', 'C', 'D']

After the second shuffle : 
['C', 'E', 'B', 'D', 'A']

Method 5: Generating random number list in Python using uniform()

This function is used to generate a floating point random number between the numbers mentioned in its arguments. It takes two arguments, lower limit(included in generation) and upper limit(not included in generation).

Output: 

The list before shuffling is : 1 4 5 10 2 
The list after shuffling is : 2 1 4 5 10 
The random floating point number between 5 and 10 is : 5.183697823553464

Как и многие другие языки программирования, Python позволяет работать с генераторами случайных значений. С их помощью можно оперативно создавать последовательности из различных чисел или символов, предугадать которые невозможно. Для этой цели в Python применяется встроенная библиотека с множеством методов для управляемой генерации.

Что такое случайные числа?

Случайные числа представляют собой произвольные данные, которые были получены в результате автоматической генерации компьютерной программой. Подобная информация используется во многих видах программного обеспечения, где необходимо иметь дело с непредсказуемыми величинами. Ярким примером тому являются игровые автоматы либо казино, в которых каждый раз генерируется новая выигрышная комбинация чисел. Также данный подход применяется в криптографических целях для создания надежных паролей.

Стоит заметить, что стандартные средства Python не способны предоставлять в программе истинно случайные значения. Они предоставляют псевдо случайную последовательность. Инициализируется она от какого либо случайного числа. То есть если мы будем инициализировать последовательность одним и тем же числом, то она будет каждый раз выдавать одинаковые данные. Чтобы этого не было, для инициализации берется значение системных часов.

Но есть механизмы, позволяющие получать каждый раз совершенно новые и независимые последовательности чисел. Они имеют существенный недостаток. Существенно снижается быстродействие. Это происходит из-за того, что время получения каждого числа увеличивается в несколько раз.

Так что обычно используется метод генерации псевдослучайных величин с иницилизацией от системных часов.

Реализации случайных чисел в Python

Язык программирования Python содержит в себе несколько разных модулей, применяемых для генерации псевдослучайных величин. Все они, как правило, используют в своих целях текущее системное время, которое установлено на компьютере. Это гарантирует получение разных последовательностей значений при каждом новом обращении к генератору. Среди инструментов, которые предназначены для работы с псевдослучайными числами, находится довольно обширная библиотека random, а также функции numpy.random и os.urandom.

Особенности их применения:

• Стандартный модуль random в Python 3 включает множество методов для генерации как целых, так и вещественных чисел, а также последовательностей с определенными параметрами.
• Функция numpy.random используется для заполнения массивов случайными величинами.
• Функция os.urandom предоставляет набор из случайных байтов, что применимо в криптографии.

В модуле random есть класс SystemRandom, внутри реализации которого идет обращение как раз к os.urandom. В этом альтернативном генераторе реализованы те же функции, но их уже можно применять в криптографии.

Наиболее широкое применение получила в Python библиотека random. Поэтому далее мы ее и рассмотрим подробно.

Ниже приведена таблица, где описаны самые главные методы из подключаемого модуля, входящего в состав стандартных библиотек Python. В таблице приведены названия функций, а также доступный перечень параметров с небольшой характеристикой.

Здесь хотелось бы описать функцию seed. Она как раз и применяется для задания инициализирующего числа псевдо случайной последовательности. При вызове seed без параметра, берется значение системного таймера. Эта функция вызывается в конструкторе класса Random.

В примерах мы рассмотрим, как применяются основные функции. А так же в конце рассмотрим как используется SystemRandom.

Примеры

Чтобы воспользоваться возможностями генерации случайных чисел в Python 3, следует произвести импорт библиотеки random, вынеся ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.

Вещественные числа

В модуле есть одноименная функция random. В Python она используется чаще, чем другие функции этого модуля. Функция возвращает вещественное число в промежутке от 0 до 1. В следующем примере демонстрируется создание трех разных переменных a, b и c.

import random
a = random.random()
b = random.random()
print(a)
print(b)

0.547933286519
0.456436031781

Целые числа

Для получения случайных целых чисел в определенном диапазоне используется функция randint, принимающая два аргумента: минимальное и максимальное значение. Программа, показанная ниже отображает генерацию трех разных значений в промежутке от 0 до 9.

import random
a = random.randint(0, 9)
b = random.randint(0, 9)
print(a)
print(b)

4
7

Диапазоны целых

Метод randrange позволяет генерировать целочисленные значения, благодаря работе с тремя параметрами: минимальная и максимальная величина, а также длина шага. Вызвав функцию с одним аргументом, начальная граница получит значение 0, а интервал станет равен 1. Для двух аргументов автоматически инициализируется только длина шага. Работа данного метода с трема разными наборами параметров показана в следующем примере.

import random
a = random.randrange(10)
b = random.randrange(2, 10)
c = random.randrange(2, 10, 2)
print(a)
print(b)
print(c)

9
5
2

Диапазоны вещественных

Сгенерировать вещественное число поможет метод под названием uniform. Он принимает всего два аргумента, обозначающих минимальное и максимальное значения. Демонстрация его работы располагается в следующем примере кода, где создаются переменные a, b и c.

import random
a = random.uniform(0, 10)
b = random.uniform(0, 10)
print(a)
print(b)

4.85687375091
3.66695202551

Использование в генераторах

Возможности генерации псевдослучайных чисел можно использовать и для создания последовательностей. В следующем фрагменте кода создается набор чисел при помощи генератора списка со случайным наполнением и длиной. Как можно заметить, в данном примере функция randint вызывается дважды: для каждого элемента и размера списка.

import random
a = [random.randint(0, 9) for i in range(random.randint(0, 9))]
print(a)

[4, 1, 8, 6, 6, 9, 7]

Перемешивание

Метод shuffle дает возможность перемешать содержимое уже созданного списка. Таким образом, все его элементы будут находиться в абсолютно случайном порядке. Пример, где отображается работа этой функции со списком a из 10 значений, располагается дальше.

import random
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random.shuffle(a)
print(a)

[3, 9, 0, 7, 6, 2, 5, 1, 8, 4]

Случайный элемент списка

При помощи функции choice можно извлечь случайный элемент из существующего набора данных. В следующем примере переменная b получает некое целое число из списка a.

import random
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = random.choice(a)
print(b)

7

Несколько элементов списка

Извлечь из последовательности данных можно не только один элемент, но и целый набор значений. Функция sample позволит получить абсолютно новый список чисел из случайных компонентов уже существующего списка. В качестве первого аргумента необходимо ввести исходную последовательность, а на месте второго указать желаемую длину нового массива.

import random
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
a = random.sample(a, 5)
print(a)

[8, 0, 9, 4, 6]

Генерация букв

Возможности стандартной библиотеки позволяют генерировать не только числа, но и буквы. В следующем примере показывается инициализация трех разных переменных случайными символами латиницы. Для этого необходимо произвести импортирование модуля string, а затем воспользоваться списком letters, который включает все буквы английского алфавита.

import random
import string
a = random.choice(string.letters)
b = random.choice(string.letters)
c = random.choice(string.letters)
print(a)
print(b)
print(c)

J
i
L

Как можно заметить, отображаются буквы в разном регистре. Для того чтобы преобразовать их к общему виду, рекомендуется вызвать стандартные строковые методы upper или lower.

SystemRandom

Как уже говорилось ранее, SystemRandom основана на os.urandom. Она выдает так же псевдослучайные данные, но они зависят дополнительно и от операционной системы. Результаты используются в криптографии. Есть недостаток — то что функции SystemRandom отрабатывают в несколько раз дольше. Рассмотрим пример использования:

import random
sr = random.SystemRandom()
a = sr.random()
b = sr.randint(0, 9)
c = sr.randrange(2, 10, 2)
print(a)
print(b)
print(c)

0.36012464614815465
2
8

Заключение

Таким образом, язык программирования Python содержит массу встроенных методов для генерации и обработки случайных значений. Пользоваться ими можно при помощи разных библиотек, входящих в стандартный набор инструментов платформы. Благодаря данным функциям можно задавать различные условия, а также ограничения для своих генераторов.