python random模块

>>> import random
#随机小数
>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838
#发红包

#随机整数
>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数


#随机选择一个返回
>>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[4, 5], '23']


#打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

random.seed(a=None, version=2)  # 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None，则使用系统时间为种子。如果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态的对象
 random.setstate(state)  # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象，使得生成器恢复到这个状态。
 random.getrandbits(k)  # 返回range(0,2**k)之间的一个整数，相当于randrange(0,2**k)
 random.randrange(stop)  # 返回range(0,stop)之间的一个整数
 random.randrange(start, stop[, step])  # 返回range[start,stop)之间的一个整数，可加step，跟range(0,10,2)类似
 random.randint(a, b)  # 返回range[a,b]之间的一个整数，等价于然的range(a,b+1)
 random.choice(seq)  # 从非空序列seq中随机选取一个元素。如果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（可重复）。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内元素的排列顺序。只能针对可变的序列，对于不可变序列，请使用下面的sample()方法。
 random.sample(population, k)  # 从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数，请使用sample(range(10000000), k=60)类似的方法，这非常有效和节省空间。如果k大于population的长度，则弹出ValueError异常。
 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。如果a>b，则是b到a之间的浮点数。这里的a和b都有可能出现在结果中。
 random.triangular(low, high, mode)  # 返回一个low <= N <=high的三角形分布的随机数。参数mode指明众数出现位置。
 random.betavariate(alpha, beta)  # β分布。返回的结果在0~1之间
 random.expovariate(lambd)  # 指数分布
 random.gammavariate(alpha, beta)  # 伽玛分布
 random.gauss(mu, sigma)  # 高斯分布
 random.lognormvariate(mu, sigma)  # 对数正态分布
 random.normalvariate(mu, sigma)  # 正态分布
 random.vonmisesvariate(mu, kappa)  # 卡帕分布
 random.paretovariate(alpha)  # 帕累托分布
 random.weibullvariate(alpha, beta)  # 威布尔分布

生成随机序列号

import random, string
 
 
def gen_random_string(length):
    # 数字的个数随机产生
    num_of_numeric = random.randint(1,length-1)
    # 剩下的都是字母
    num_of_letter = length - num_of_numeric
    # 随机生成数字
    numerics = [random.choice(string.digits) for i in range(num_of_numeric)]
    # 随机生成字母
    letters = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(num_of_letter)]
    # 结合两者
    all_chars = numerics + letters
    # 洗牌
    random.shuffle(all_chars)
    # 生成最终字符串
    result = ''.join([i for i in all_chars])
    return result
 
if __name__ == '__main__':
    print(gen_random_string(64))