Модуль random на примерах — Изучение методов генерации случайных данных

модуль random

В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.

Содержание

Список методов модуля random в Python:

МетодОписание
seed()Инициализация генератора случайных чисел
getstate()Возвращает текущее внутренне состояние (state) генератора случайных чисел
setstate()Восстанавливает внутреннее состояние (state) генератора случайных чисел
getrandbits()Возвращает число, которое представляет собой случайные биты
randrange()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
randint()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
choice()Возвращает случайный элемент заданной последовательности
choices()Возвращает список со случайной выборкой из заданной последовательности
shuffle()Берет последовательность и возвращает ее в перемешанном состоянии
sample()Возвращает заданную выборку последовательности
random()Возвращает случайное вещественное число в промежутке от 0 до 1
uniform()Возвращает случайное вещественное число в указанном промежутке
triangular()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между двумя заданными параметрами. Также можно использовать параметр mode для уточнения середины между указанными параметрами
betavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Бета-распределении, которое используется в статистике
expovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, или же между 0 и -1, когда параметр отрицательный. За основу берется Экспоненциальное распределение, которое используется в статистике
gammavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гамма-распределении, которое используется в статистике
gauss()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гауссовом распределении, которое используется в теории вероятности
lognormvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Логнормальном распределении, которое используется в теории вероятности
normalvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Нормальном распределении, которое используется в теории вероятности
vonmisesvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении фон Мизеса, которое используется в направленной статистике
paretovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Парето, которое используется в теории вероятности
weibullvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Вейбулла, которое используется в статистике

Цели данной статьи

Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:

  • Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
  • Случайная выборка нескольких элементов последовательности population;
  • Функции модуля random;
  • Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
  • Генерация случайных строки и паролей;
  • Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
  • Способ настройки работы генератора случайных данных;
  • Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
  • Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.

В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

Мы собрали ТОП Книг для Python программиста которые помогут быстро изучить язык программирования Python. Список книг: Книги по Python

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

Вывод:

Как видите, в результате мы получили 0.9461613475266107. У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

  • random() является базовой функцией модуля random;
  • Почти все функции модуля random зависят от базовой функции random();
  • random() возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке [0.0, 1.0].

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.

Генерация случайных чисел в Python

Давайте рассмотрим самый популярный случай использования модуля random — генерацию случайного числа. Для получения случайного целого числа в Python используется функция randint().

Для генерации случайных целых чисел можно использовать следующие две функции:

  • randint()
  • randrange()

В следующем примере показано, как получить случайно сгенерированное число в промежутке между 0 и 9.

Вывод:

В следующих разделах статьи будут рассмотрены некоторые другие способы генерации случайного числа в Python.

Выбор случайного элемента из списка Python

Предположим, вам дан python список городов, и вы хотите вывести на экран случайно выбранный элемент из списка городов. Посмотрим, как это можно сделать:

Вывод:

Python функции модуля random

Рассмотрим разнообразные функции, доступные в модуле random.

Случайное целое число — randint(a, b) модуль random

  • Возвращает случайное целое число Number, такое что a <= Number <= b;
  • randint(a,b) работает только с целыми числами;
  • Функция randint(a,b) принимает только два параметра, оба обязательны;
  • Полученное в результате случайно число больше или равно a, а также меньше или равно b.

Пример использования random.randint() в Python:

Вывод:

Генерация случайного целого числа — randrange() модуль random

Метод random.randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного промежутка. Скажем, для получения любого числа в диапазоне между 10 и 50.

Шаг показывает разницу между каждым числом заданной последовательности. Шаг по умолчанию равен 1, однако его значение можно изменить.

Пример использования random.randrange() в Python:

Вывод:

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод random.choice() используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования random.choice() в Python:

Вывод:

Метод sample(population, k) из модуля random

Метод random.sample() используется, когда требуется выбрать несколько элементов из заданной последовательности population.

  • Метод sample() возвращает список уникальных элементов, которые были выбраны из последовательности population. Итоговое количество элементов зависит от значения k;
  • Значение в population может быть представлено в виде списка или любой другой последовательности.

Пример использования random.sample() в Python:

Вывод:

Случайные элементы из списка — choices() модуль random

  • random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
  • Метод random.choices() используется, когда требуется выбрать несколько случайных элементов из заданной последовательности.
  • Метод choices() был введен в версии Python 3.6. Он также позволяет повторять несколько раз один и тот же элемент.

Пример использования random.choices() в Python:

Вывод:

Генератор псевдослучайных чисел —  seed() модуль random

  • Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python;
  • Модуль random использует значение из seed, или отправной точки как основу для генерации случайного числа. Если значения seed нет в наличии, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Пример использования random.seed() в Python:

Вывод:

Перемешивание данных — shuffle() из модуля random

Метод random.shuffle() используется для перемешивания данных списка или другой последовательности. Метод shuffle() смешивает элементы списка на месте. Самый показательный пример использования — тасование карт.

Пример использования random.shuffle() в Python:

Вывод:

Генерации числа с плавающей запятой — uniform() модуль random

  • random.uniform() используется для генерации числа с плавающей запятой в пределах заданного промежутка
  • Значение конечной точки может включаться в диапазон, но это не обязательно. Все зависит от округления значения числа с плавающей запятой;
  • Метод может, например, сгенерировать случайно вещественное число в промежутке между 10.5 и 25.5.

Пример использования random.uniform() в Python:

Вывод:

triangular(low, high, mode) из модуля random

Функция random.triangular() возвращает случайное вещественное число N с плавающей запятой, которое соответствует условию lower <= N <= upper, а также уточняющему значению mode.

Значение нижнего предела по умолчанию равно нулю, в верхнего — единице. Кроме того, пик аргумента по умолчанию установлен на середине границ, что обеспечивает симметричное распределение.

Функция random.triangular() используется в генерации случайных чисел для треугольного распределения с целью использования полученных значений в симуляции. Это значит, что в при генерации значения применяется треугольное распределение вероятности. 

Пример использования random.triangular() в Python:

Вывод:

Генератор случайной строки в Python

В данном разделе будет подробно расписано, как сгенерировать случайную строку фиксированной длины в Python.

Основные аспекты раздела:

  • Генерация случайной строки фиксированной длины;
  • Получение случайной алфавитно-цифровой строки, среди элементов которой будут как буквы, так и числа;
  • Генерация случайного пароля, который будет содержать буквы, цифры и специальный символы.

Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python

Случайно сгенерированные числа и данные, полученные при помощи модуля random в Python, лишены криптографической защиты. Следовательно, возникает вопрос — как добиться надежной генерации случайных чисел?

Криптографически надежный генератор псевдослучайных чисел представляет собой генератор чисел, который обладает особенностями, что делают его подходящим для использования в криптографических приложениях, где безопасность данных имеет первостепенное значение.

  • Все функции криптографически надежного генератора возвращают полученные случайным образом байты;
  • Значение случайных байтов, полученных в результате использования функции, зависит от источников ОС.
  • Качество генерации также зависит от случайных источников ОС.

Для обеспечения криптографической надежности генерации случайных чисел можно использовать следующие подходы:

  • Применение модуля secrets для защиты случайных данных;
  • Использование из модуля os os.urandom();
  • Использование класса random.SystemRandom.

Пример криптографически надежной генерации данных в Python:

Вывод:

getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python

Функции getstate() и setstate() модуля random позволяют зафиксировать текущее внутреннее состояние генератора.

Используя данные функции, можно сгенерировать одинаковое количество чисел или последовательностей данных.

Состояние генератора getstate() модуль random

Функция getstate() возвращает определенный объект, зафиксировав текущее внутреннее состояние генератора случайных данных. Данное состояние передается методу setstate() для восстановления полученного состояния в качестве текущего.

На заметку: Изменив значение текущего состояния на значение предыдущего, мы можем получить случайные данные вновь. Например, если вы хотите получить аналогичную выборку вновь, можно использовать данные функции.

Восстанавливает внутреннее состояние генератора — setstate() модуль random

Функция setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора и передает его состоянию объекта. Это значит, что вновь будет использован тот же параметр состояния state. Объект state может быть получен при помощи вызова функции getstate().

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния state.

Для закрепления понимания принципов работы getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Вывод:

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

PRNG является англоязычным акронимом, который расшифровывается как «pseudorandom number generator» — генератор псевдослучайных чисел. Известно, что в Python модуль random можно использовать для генерации случайных скалярных числовых значений и данных.

  • Для генерации массива случайных чисел необходимо использовать numpy.random();
  • В модуле numpy есть пакет numpy.random, который содержит обширный набор функций для генерации случайных n-мерных массивов для различных распределений.

Рассмотрим несколько примеров использования numpy.random в Python.

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

  • Использование numpy.random.rand() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [0.0, 1.0)
  • Использование numpy.random.uniform() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [low, high)

Вывод:

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

Для генерации случайного n-мерного массива целых чисел используется numpy.random.random_integers():

Вывод:

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

  • Использование numpy.random.choice() для генерации случайной выборки;
  • Использование данного метода для получения одного или нескольких случайных чисел из n-мерного массива с заменой или без нее.

Рассмотрим следующий пример:

Вывод:

В будущих статьях будут описаны другие функции пакета random из nympy и способы их использования.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию uuid.uuid4(), можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования uuid.uuid4() в Python:

Вывод:

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

  • Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
  • Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
  • Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Вывод:

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Подпишись на канал!

Новые видеоуроки, книги и полезные статьи для python программистов!