Python – один из наиболее популярных языков программирования общего назначения. Позволяет создавать не только мелкие приложения, но и сложные утилиты. Прост в освоении, за счет чего идеально подходит новичкам.
В приложениях часто приходится работать с числами, включая случайные значения. Их не только обрабатывают, но и генерируют. В данной статье речь зайдет о модуле под названием Random в Python.
Смысл неизвестного
Случайное число – это произвольная величина, которая возникает при воздействии специального приложения автоматического направления устройства. Данный процесс получил широкое распространение в программировании, особенно там, где нужно сотрудничать с неповторимыми значениями, сложными для предсказания.
Пример – это слоты в азартной деятельности и криптопароли, необходимые для защиты электронной информации, включая конфиденциальную.
Программа изначально не может создавать случайный элемент или значение. Последовательности будут опираться на рандомном определении. В основе заложено некое число. Во время инициализации последовательности с его участием несколько раз подряд, на выходе получаются одинаковые итоги. Чтобы получить объективную работу, приходится задействовать показатель часов системы.
Необходимо запомнить, что:
- При повторном запуске утилиты можно получить random число.
- Время на обработку еще одного запроса будет возрастать.
- Соответствующее явление базируется на том, что для получения нового числа нужно затратить больше времени.
Все это помогает разрешить генерация случайных чисел, базирующаяся на системных часах. Так удается достичь предельной оптимизации.
Реализация в Python
Для грамотной и слаженной работы системы в Питоне присутствуют разного рода модули. Они помогают обнаруживать random компоненты и величины. Чаще всего для получения результата приходится использовать текущее системное время, инициализированное на задействованном устройстве.
При обращении к генератору с применением соответствующей переменной можно получать новые значения типа random. Главный инструмент здесь – это многосоставная библиотека. Она носит название Random. Также используются модули и функции numpy.random и os.urandom.
Особенности
При применении рандома необходимо помнить о некоторых нюансах реализации в Python. К ним относят:
- стандартный рандом в ЯП включает в себя огромное количество генерации целых и вещественных показателей, последовательностей с четко прописанными параметрами;
- для заполнения промежутка рандомными элементами требуется задействовать функцию numpy.random;
- функция os.urandom помогает формировать набор случайных байтов;
- последний вариант чаще всего встречается при криптографии.
При обработке псевдослучайных чисел огромную роль играет присутствие в модуле random специального класса под названием SystemRandom. Процессы, которые творятся в его пределах, обращаются к функции os.urandom. Этот генератор имеет аналогичный функционал, но для криптографии он подходит лучше.
О модуле Random
В языке программирования Python модуль Random предусматривает методы, которые предназначаются для тех или иных действий. Чтобы с ним работать, стоит рассмотреть стандартную библиотеку рандома.
Она включает в себя следующие параметры:
- random() – возврат числа в значения между 0 и 1;
- seed (a) – настройка генератора на новую последовательность a;
- uniform (a, b) – возврат вещественного числа в промежуток между a и b;
- randrange (a, b, c) – возврат значения в диапазон данных от a до b с шагом c;
- randint – возвращение значения в установленный диапазон;
- shuffle (a) – миксация параметра из перечня a;
- sample (a, b) – возвращение на исходную позицию последовательности длиной b из списка a;
- choice (a) – восстановление обратно случайного элемента из заданного списка;
- getstate () – обновляет внутреннее состояние генератора;
- setstate (a) – восстановление внутреннего состояния заданного генератора;
- getrandbits (a) – восстановление a при обработке процедуры случайного генерирования бит;
- triangular (a, b, c) – отображение изначального значения числа от a до b с заданным шагом c.
Для случайной псевдопоследовательности предстоит задействовать функцию seed. Ее вызов без применения параметра позволяет использовать системный таймер. Соответствующая операция предоставляется только в конструкторе класса Random.
Генерация в примерах
Перед тем, как рассматривать наглядные примеры, которые помогут разобраться в том, что собой представляет рандом в Питоне, нужно провести инициализацию упомянутой библиотеки. Для этого необходимо выполнить команду import random.
Вещественные
У модуля есть одноименная функция random, которая чаще всего применяется в Питоне. Она возвращает число в промежуток 0-1.
Выше – наглядный пример реализации кодификации.
Целое
Случайное целое число появляется из конкретного диапазона. Для этого требуется использовать функцию randit. У нее несколько аргументов:
- максимум;
- минимум.
Предложенный пример работы со случайными элементами помогает обнаружить разные компоненты в пределах от 0 до 9 включительно.
Диапазон целых
Иногда требуется задать целый диапазон целых. Для этого применяется randrange. Он рандомно генерирует параметры за счет выставленных настроек:
- минимум;
- максимум;
- шаг.
Здесь случайная генерация – это вызов функции с одним требованием. Граница устанавливается на 0, промежуток – на 1. Для двух аргументов длина шага будет автоматически рассчитываться. Программа работает на основе трех заданных наборов.
Диапазон вещественных
Число с плавающей запятой встречается часто и генерируется оно обычно случайным образом. Можно задать их диапазон в рассматриваемой библиотеке. Получение таких чисел в Python осуществляется через uniform. У этой функции random всего два параметра – минимум и максимум.
Выше – приложение, которое демонстрирует процесс с переменными a и b.
В генераторе
Рандом может пригодиться при выводе псевдослучайных параметров. Этот прием способствует созданию некой последовательности. Для реализации задачи нужно воспользоваться randit.
Это – пример, который позволяет создать генератор списка со случайно заданными элементами и длиной.
Перемешивание
Метод Shuffle при работе из библиотеки random помогает осуществлять перемешивание компонентов. Актуально для ранее созданных списком. Все его компоненты распределяются совершенно случайно.
В виде программного кода соответствующее приложение будет иметь такой вид.
Случайный компонент
Choice 0 функция из Random, которая случайным образом выводит элемент из набора данных. Иногда соответствующая операция нужна даже в простейших утилитах.
Тут b приобретает определенное целое значение из списка под названием a.
Несколько из списка
Рассматривая random, стоит помнить – иногда возникает необходимость выборки нескольких компонентов из определенного заранее списка случайным образом. Тут помогает функция sample. Первый аргумент – это исходная последовательность. Второй – длина нового массива.
Вот – наглядный пример соответствующей утилиты и полученного в ходе обработки кодификации информации.
Буквы
Когда программер хорошо разобрался в print, i in range, for i in и иных ключевых функциях языка, а также выучил принцип работы с числами и их случайной генерацией, можно рассмотреть аналогичную операцию с буквами.
Для реализации требуется провести импортирование модуля string, а затем – задействовать список letters. Он отвечает за отображение английского алфавита.
SystemRandom
Эта возможность базируется на os.urandom. Позволяет создавать псевдослучайные параметры, которые будут находиться в полной зависимости от дополнительных данных операционной системы. Способствует стабильной работе в криптографии. Единственный существенный минус SystemRandom – это относительно медленная работа.
А вот – пример того, как будет выглядеть соответствующее приложение.
Быстро освоить Питон, а также разобраться с генерацией случайных значений и списков помогут специализированные компьютерные курсы, ориентированные на широкую публику. Программа составлена так, что с ней справится даже новичок. В конце выдается сертификат установленного образца.
