Как подключить рандом в питоне

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

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

random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.seed¶

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

random.uniform¶

random.randint¶

random.choince¶

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

random.randrange¶

random.shuffle¶

random.shuffle( ) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

Вероятностные распределения¶

random.expovariate(lambd) — экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.

random.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

random.normalvariate(mu, sigma) — нормальное распределение. mu — среднее значение, sigma — стандартное отклонение.

random.vonmisesvariate(mu, kappa) — mu — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa — параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.

random.paretovariate(alpha) — распределение Парето.

random.weibullvariate(alpha, beta) — распределение Вейбулла.

Примеры¶

Генерация произвольного пароля¶

Хороший пароль должен быть произвольным и состоять минимум из 6 символов, в нём должны быть цифры, строчные и прописные буквы. Приготовить такой пароль можно по следующему рецепту:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Источник

Random Python

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.

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.

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.

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.

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.

Случайные элементы из списка — choices()

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

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.

Перемешивание данных — shuffle()

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

Генерации числа с плавающей запятой — uniform()

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

Источник

Случайное число

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.

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:

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

Модуль random

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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:

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.

Источник

Модуль random. Генерация случайных чисел

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.

random.random

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

print(«Выводим случайное число с помощью 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’):

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:

random.uniform

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

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

random.randint

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

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

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):

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:

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

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:

print(«Какой язык программирования будешь учить?»)

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:

print («Выборка двух случайных значений:»)

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):

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.

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.

Источник