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time 模块常用的与时间相关的类和函数:
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time 模块的 struct_time 类代表一个时间对象，可以通过 索引和属性名 访问值。 对应关系如下：
索引 —— 属性 值
0 —— tm_year（年） 如：1945
1 —— tm_mon（月） 1 ~ 12
2 —— tm_mday（日） 1 ~ 31
3 —— tm_hour（时） 0 ~ 23
4 —— tm_min（分） 0 ~ 59
5 —— tm_sec（秒） 0 ~ 61
6 —— tm_wday（周） 0 ~ 6
7 —— tm_yday（一年内第几天） 1 ~ 366
8 —— tm_isdst（夏时令） -1、0、1
localtime() 表示当前时间，返回类型为 struct_time 对象 ，示例如下所示：
输出结果：
time()——返回当前时间的时间戳
gmtime([secs])——将时间戳转换为格林威治天文时间下的 struct_time，可选参数 secs 表示从 epoch 到现在的秒数，默认为当前时间
localtime([secs])——与 gmtime() 相似，返回当地时间下的 struct_time
mktime(t) localtime() 的反函数
asctime([t]) 接收一个 struct_time 表示的时间，返回形式为：Mon Dec 2 08:53:47 2019 的字符串
ctime([secs]) ctime(secs) 相当于 asctime(localtime(secs))
strftime(format[, t]) 格式化日期，接收一个 struct_time 表示的时间，并返回以可读字符串表示的当地时间
sleep(secs) 暂停执行调用线程指定的秒数
altzone 本地 DST 时区的偏移量，以 UTC 为单位的秒数
timezone 本地（非 DST）时区的偏移量，UTC 以西的秒数（西欧大部分地区为负，美国为正，英国为零）
tzname 两个字符串的元组：第一个是本地非 DST 时区的名称，第二个是本地 DST 时区的名称
基本使用如下所示：
strftime 函数日期格式化符号说明如下所示：
虽然官方 Python 实现差不多得到最广泛的欢迎，但也有一些其他实现对特定领域的用户来说更具吸引力。
知名的实现包括:
CPython
这是最早出现并持续维护的 Python 实现，以 C 语言编写。新的语言特性通常在此率先添加。
Jython
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
PyPy
完全使用 Python 语言编写的 Python 实现。它支持多个其他实现所没有的高级特性，例如非栈式支持和 JIT 编译器等。此项目的目标之一是通过允许方便地修改解释器 (因为它是用 Python 编写的)，鼓励该对语言本身进行试验。想了解详情可访问 PyPy 项目主页。
以上这些实现都可能在某些方面与此参考文档手册的描述有所差异，或是引入了超出标准 Python 文档范围的特定信息。请参考它们各自的专门文档，以确定你正在使用的这个实现有哪些你需要了解的东西。
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
比如要生成符合f（）分布的随机数，f的反函数是g，那么先生成定义域内的均匀分布的随机数，在带入g（x）计算就好。
对于你这个问题，python有自带的方法。
#!/usr/bin/python2.7
import
random
random.normalvariate(带三个参数，你试试)