本文是在Python2下總結！
Python中的random模塊用於生成隨機數，如果想生成隨機數需要先導入random的模塊然后才能使用其中的方法，下面簡單介紹一下常用的結果函數方法：
1·、random.random
作用：生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0
實例：
2、random.uniform
作用：random.uniform的函數原型為：random.uniform(a, b)，用於生成一個指定范圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限。如果a > b，則生成的隨機數n: b <= n <= a。如果 a <b， 則 a <= n <= b。
實例：
3、random.randint
作用：random.randint()的函數原型為：random.randint(a, b)，用於生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限，參數b是上限，生成的隨機數n: a <= n <= b
實例：
注意：
1、如果a,b的值相等，則正常的數n=a=b;
2、如果a>b，則呈程序報錯
4、random.randrange
作用：random.randrange的函數原型為：random.randrange([start], stop[, step])，從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。如：random.randrange(10, 100, 2)，結果相當於從[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中獲取一個隨機數。random.randrange(10, 100, 2)在結果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效
實例：
5、random.choice
作用：random.choice從序列中獲取一個隨機元素。其函數原型為：random.choice(sequence)。參數sequence表示一個有序類型。這里要說明 一下：sequence在python不是一種特定的類型，而是泛指一系列的類型。list, tuple, 字符串都屬於sequence。有關sequence可以查看python手冊數據模型這一章。
實例：
6、random.shuffle
作用：random.shuffle的函數原型為：random.shuffle(x[, random])，用於將一個列表中的元素打亂
實例：
7、random.sample
作用：random.sample的函數原型為：random.sample(sequence, k)，從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列
實例：
參考文檔：
https://www.cnblogs.com/yd1227/archive/2011/03/18/1988015.html