random庫是使用隨機數的Python標准庫
從概率論角度來說，隨機數是隨機產生的數據（比如拋硬幣），但時計算機是不可能產生隨機值，真正的隨機數也是在特定條件下產生的確定值，只不過這些條件我們沒有理解，或者超出了我們的理解范圍。計算機不能產生真正的隨機數，那么偽隨機數也就被稱為隨機數
--偽隨機數：計算機中通過采用梅森旋轉算法生成的（偽）隨機序列元素
python中用於生成偽隨機數的函數庫是random
因為是標准庫，使用時候只需要import random
random庫包含兩類函數，常用的共8個
--基本隨機函數： seed(), random()
--擴展隨機函數：randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle()
基本隨機數
Python中產生隨機數使用隨機數種子來產生 （只要種子相同，產生的隨機序列，無論是每一個數，還是數與數之間的關系都是確定的，所以隨機數種子確定了隨機序列的產生）
隨機數種子 梅森旋轉算法 隨機序列
10 0.5714025946899135
隨機序列中的每一個數就是隨機數
| 函數 | 描述 |
| seed(a=None) | 初始化給定的隨機數種子，默認為當前系統時間 >>>random.seed(10) #產生種子10對應的序列 |
| random() | 生成一個[0.0,1.0)之間的隨機小數 >>>random.random() 0.5714025946899135 #隨機數產生與種子有關，如果種子是1哦，第一個數必定是這個 |
使用隨機數種子的好處是可以復現有隨機數的程序
擴展隨機數函數
在random庫中，最基本的是seed 和random 函數，但時功能比較單一，為此產生了6個擴展隨機數函數
| 函數 | 描述 |
| randint(a,b) | 生成一個[a,b]之間的整數 >>>random.randint(10,100) |
| randrange(m,n[,k]) | 生成一個[m,n)之間以k為步長的隨機整數 >>>random.randrange(10,100,10) |
| getrandbits(k) | 生成一個k比特長的隨機整數 >>>random.getrandbits(16) 37885 |
| uniform(a,b) | 生成一個[a,b]之間的隨機小數 >>>random.uniform(10,100) 16.848041210321334 |
| choice(seq) 序列相關 |
從序列中隨機選擇一個元素 >>>random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 8 |
| shuffle(seq) 序列相關 |
將序列seq中元素隨機排列,返回打亂后的序列 >>>s=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; random.shuffle(s); print(s) [9, 4, 6, 3, 5, 2, 8, 7, 1] |
隨機數函數的使用要點：
--能夠利用隨機數種子產生“確定”偽隨機數 seed生成種子，random函數產生隨機數
--能夠產生隨機整數
--能對序列類型進行隨機操作