真正意义上的随机数（或许随机事宜）在某次发生过程当中是依据试验过程当中表现的散布几率随机发生的，其效果是不可展望的，是不可见的。而计算机中的随机函数是依据肯定算法模仿发生的，其效果是肯定的，是可见的。我们能够如许以为这个可预感的效果其涌现的几率是100%。所以用计算机随机函数所发生的“随机数”并不随机，是伪随机数。
计算机的伪随机数是由随机种子依据肯定的计算要领计算出来的数值。所以，只需计算要领肯定，随机种子肯定，那末发生的随机数就是牢固的。
只需用户或第三方不设置随机种子，那末在默许情况下随机种子来自体系时钟。
Python的这个库在底层运用通用的算法，经由久长的磨练，可靠性没得说，但相对不能用于暗码相干的功用。
一、基础要领
random.seed(a=None, version=2)
初始化伪随机数生成器。假如未供应a或许a=None，则运用体系时候为种子。假如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况的对象
random.setstate(state)
传入一个先前应用getstate要领取得的状况对象，使得生成器恢复到这个状况。
random.getrandbits(k)
返回一个不大于K位的Python整数（十进制），比方k=10，则效果在0~2^10之间的整数。
二、针对整数的要领
random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step])
等同于choice(range(start, stop, step))，但并不现实建立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)
三、针对序列类构造的要领
random.choice(seq)
从非空序列seq中随机拔取一个元素。假如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内元素的分列递次。只能针对可变的序列，关于不可变序列，请运用下面的sample()要领。
random.sample(population, k)
从population样本或鸠合中随机抽取K个不反复的元素构成新的序列。常用于不反复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会损坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取肯定数目的整数，请运用sample(range(10000000), k=60)相似的要领，这异常有用和节约空间。假如k大于population的长度，则弹出ValueError异常。
四、真值散布
random模块最高端的功用实在在这里。
random.random()
返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数
random.uniform(a, b)
返回一个介于a和b之间的浮点数。假如a>b，则是b到a之间的浮点数。这里的a和b都有能够涌现在效果中。
random.triangular(low, high, mode)
返回一个low <= N <=high的三角形散布的随机数。参数mode指明众数涌现位置。
random.betavariate(alpha, beta)
β散布。返回的效果在0~1之间
random.expovariate(lambd)
指数散布
random.gammavariate(alpha, beta)
伽马散布
random.gauss(mu, sigma)
高斯散布
random.lognormvariate(mu, sigma)
对数正态散布
random.normalvariate(mu, sigma)
正态散布
random.vonmisesvariate(mu, kappa)
卡帕散布
random.paretovariate(alpha)
帕累托散布
random.weibullvariate(alpha, beta)
五、可选择的生成器
class random.SystemRandom([seed])
运用 os.urandom() 要领生成随机数的类，由操作体系供应源码，不肯定一切体系都支撑
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