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python中的random模块用于生成伪随机数
计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。
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只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟。
Python的这个库在底层使用通用的算法，经过长久的考验，可靠性没得说，但绝对不能用于密码相关的功能。
基本方法
random.seed(a=None, version=2)
初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None，则使用系统时间为种子。如果a是一个整数，则作为种子。
random.getstate()
返回一个当前生成器的内部状态的对象
random.setstate(state)
传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象，使得生成器恢复到这个状态。
random.getrandbits(k)
返回一个不大于K位的Python整数（十进制），比如k=10，则结果在0~2^10之间的整数。
三、针对整数的方法
random.randrange(stop)
random.randrange(start, stop[, step])
等同于choice(range(start, stop, step))，但并不实际创建range对象。
random.randint(a, b)
返回一个a <= N <= b的随机整数N。等同于 randrange(a, b+1)
四、针对序列类结构的方法
random.choice(seq)
从非空序列seq中随机选取一个元素。如果seq为空则弹出 IndexError异常。
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
3.6版本新增。从population集群中随机抽取K个元素。weights是相对权重列表，cum_weights是累计权重，两个参数不能同时存在。
random.shuffle(x[, random])
随机打乱序列x内元素的排列顺序。只能针对可变的序列，对于不可变序列，请使用下面的sample()方法。
random.sample(population, k)
从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数，请使用sample(range(10000000), k=60)类似的方法，这非常有效和节省空间。如果k大于population的长度，则弹出ValueError异常。
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