random模块
基础使用
优先掌握
1 import random 2 res=random.random() #(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 3 print(res) 4 5 res1=random.randint(1,10) # [1,10] 大于等于1且小于等于10之间的整数 6 print(res1) 7 8 res2=random.randrange(1,10) # [1,10) 大于等于1且小于10之间的整数 9 print(res2) 10 11 res3=random.choice([111, 'aaa', [4, 5]]) # 1或者"aaa"或者[4,5] 12 print(res3) 13 14 res4=random.uniform(1, 3) #大于1小于3的小数，如1.927109612082716 15 print(res4) 16 17 item=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #说白了就是 打乱item的顺序,相当于"洗牌" 18 random.shuffle(item) 19 print(item) 20 21 22 23 # 应用：随机验证码 24 25 import random 26 27 res='' 28 for i in range(6): 29 # 从26大写字母中随机取出一个 =l1 30 l1=chr(random.randint(65,90)) 31 # 从10个数字中随机取出一个 32 l2=str(random.randint(0,9)) 33 # 随机字符 l3 34 l3=random.choice([l1,l2]) 35 res+=l3 36 37 print(res) 38 39 40 # 用函数进行编写 41 42 import random 43 def make_code(size=4): 44 res='' 45 for i in range(size): 46 s1=chr(random.randint(65,90)) #这里面的是ASCAll码 47 s2=str(random.randint(0,9)) 48 res+=random.choice([s1,s2]) 49 return res 50 51 print(make_code(6))
汇总(需自己查找) 推荐:https://www.w3school.com.cn/python/index.asp
1 random 模块有一组如下的方法： 2 3 方法 描述 4 seed() 初始化随机数生成器。 5 getstate() 返回随机数生成器的当前内部状态。 6 setstate() 恢复随机数生成器的内部状态。 7 getrandbits() 返回表示随机位的数字。 8 randrange() 返回给定范围之间的随机数。 9 randint() 返回给定范围之间的随机数。 10 choice() 返回给定序列中的随机元素。 11 choices() 返回一个列表，其中包含给定序列中的随机选择。 12 shuffle() 接受一个序列，并以随机顺序返回此序列。 13 sample() 返回序列的给定样本。 14 random() 返回 0 与 1 之间的浮点数。 15 uniform() 返回两个给定参数之间的随机浮点数。 16 triangular() 返回两个给定参数之间的随机浮点数，您还可以设置模式参数以指定其他两个参数之间的中点。 17 betavariate() 基于 Beta 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 18 expovariate() 基于指数分布（用于统计学），返回 0 到 1 之间的随机浮点数，如果参数为负，则返回 0 到 -1 之间的随机浮点数。 19 gammavariate() 基于 Gamma 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 20 gauss() 基于高斯分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 21 lognormvariate() 基于对数正态分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 22 normalvariate() 基于正态分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 23 vonmisesvariate() 基于 von Mises 分布（用于定向统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 24 paretovariate() 基于 Pareto 分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。 25 weibullvariate() 基于 Weibull 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。