Pythonでランダムな値を実装する方法

はじめに

ランダムな値を生成する能力は、重要なプログラミング スキルです。毎日必要ではないとしても、ランダムな値は驚くほど多くの場所に表示されます。もちろん、多くの人にとって、乱数値について考えるとき、最初に思い浮かぶのは、カード シャッフル、クラップス、スロット マシンなどのゲーム関連のユースケースです。

ただし、ランダム値には他にも多くの用途があります。

• 安全なパスワードまたはパスワード リセット URL を生成します。

• テスト ケースまたはコードのデモ用のサンプル データを作成します。

• 個人識別情報 (PII) データをクリーンアップして、分析用のデータを準備します。

他の多くの重要なプログラミング タスクと同様、Python プログラミング言語は、Python 標準ライブラリの一部として、ランダムな値を生成するための適切に設計された一貫したサポートを備えています。関連モジュールには、random モジュール、secrets モジュール、uuid モジュールなどがあります。 secrets モジュールは暗号的に強力な乱数を提供しますが、random モジュールはゲーム、テスト データ、シミュレーションなどに使用できる安全性の低い乱数を提供します。これら 2 種類のランダム値の違いについては、以下で説明します。

乱数値と擬似乱数値

「真の」乱数と擬似乱数の主な違い: 擬似乱数ジェネレーターは、一見ランダムだが決定論的な値を生成するアルゴリズムを使用します。数字の並び。実際、同じシード値 (または開始値) が与えられると、同じ数値シーケンスが確実に生成されると確信しています。一方、乱数ジェネレーターは、物理的なプロセスに依存して真の乱数を作成します。

擬似乱数ジェネレータは多くの目的に適していますが、暗号化などの真のランダム性を必要とするアプリケーションには適していません。これは、アルゴリズムを知っている人であれば、シーケンス内の次の数字を予測できるためです。したがって、安全性が重要なアプリケーションには真の乱数発生器が不可欠です。

ランダムと暗号

前のセクションで説明したように、random モジュールは、ゲームを作成したりデータをシミュレートしたりする場合に最適です。ただし、認証トークンやその他の安全なデータを扱う場合は、secrets モジュールが必要です。

ランダム モジュール

これら 2 つのモジュールには他にも違いがあります。ランダム モジュールは 2 つのモジュールのうち古いもので、Python バージョン 1 から存在します。これには、本質的にクラス random.Random の共有インスタンスのラッパーである大規模な関数インターフェイスがあります。ただし、いつでも独自のランダム クラスを構築して使用することができます。 random.RandomRandom クラスは、既知のシードを使用してインスタンス化して、再現可能な乱数シーケンスを与えることができます。欠落している場合は、システム タイマーに基づくシード値が使用されます。

この例は、random.Random クラスでシードを選択した場合の効果を示しています。

"""Creating random integers demo"""
from random import Random, randint

seed = 42
seeded_1 = Random(seed)
seeded_2 = Random(seed)
randomly_seeded = Random()

# Get a random number between 1 and 1000, inclusive
print(seeded_1.randint(1, 1000))
print(seeded_2.randint(1, 1000))
print(randomly_seeded.randint(1, 1000))

# Use the functional interface
print(randint(1,1000))

655
655
161
956

ランダム クラスの 2 つのインスタンスが同じシードでインスタンス化され、最初の 2 行の入力。プログラムを実行するたびに、これらの行には 655 が出力されます。 （それを試してみてください！）。

最後の 2 行は、ランダム シード インスタンスと関数インターフェイス (これもランダム シード) を使用して作成されています。コードは実行するたびに変更され、これら 2 行の場合、数値配列のどの実行も完全に一致します。

Crypto モジュール

PEP 506 で初めて説明され、Python 3.6 で初めて登場した Secrets モジュールは、一見すると、Python のランダム モジュールとは大きく異なります。多くの関数型インターフェイス ラッパーが廃止されたため、たとえば randint を直接インポートすることはできません。さらに、渡されるシード値を無視する secrets.SystemRandom クラスもあります。

ただし、これらの表面的な違いに注目すると、実際、ソース コードを見ると、2 つのクラスは非常に似ています。

• 秘密。 SystemRandom クラスは、実際には random.SystemRandom クラスのエイリアスです。

• random.SystemRandom は、random.Random のサブクラスです。したがって、一般的に、あるシステムで利用できる機能は、別のシステムでも利用できます。 (2 つの例外は getstate と setstate で、これらは SystemRandom には実装されていません)。

最も重要な内部的な違いは、SystemRandom の中核となる「ランダム化」動作が os.urandom に基づいて実装されていることです。次に、urandom 関数には整数が渡され、プラットフォームに依存する暗号的に強力なランダム値ジェネレーターを使用して、ランダムなバイト数を返します。

我们现在知道我们可以使用这两个类中的任何一个，它们基本上是可互换的，但secrets.SystemRandom将更真实地随机，因此在更安全的环境中使用。

考虑到这一点，接下来让我们看一些用例。

生成随机数

Randint和Randrange

我们已经了解了如何使用randint在特定范围内生成随机数。randrange函数非常相似，只是它不包括上限，而randint的上限是包含的。如果你足够频繁地运行这段代码，第一行输出会出现5，但第二行不会。

from secrets import SystemRandom
rand = SystemRandom()

# Integers betewen 1 and 5, inclusive
print(rand.randint(1,5))   

# Integers between 1 and 5, but not including 5
print(rand.randrange(1,5))

生成随机分布

Random和SystemRandom共享了几种方法，允许你根据各种分布生成随机值。这些包括均匀分布（获得两个端点之间的浮点值，类似于randint提供的）、高斯（正态）分布等。

例如，我们可以创建一个包含20个虚拟IQ值的列表，这些值沿着与真实人群相同的正态曲线随机分布。根据定义，智商的平均值为100，标准差为15。（顺便说一句，为了本示例的目的，我们希望对这种分布建模，即使我们忽略了对这个想法和我们如何测试它提出的合理批评。）

以下是随机创建 20 个 IQ 的“群体”的代码：

"""IQ distribution"""
from secrets import SystemRandom
rand = SystemRandom()
population = [round(rand.gauss(100, 15)) for _ in range(0,20)]
print(population)

当然，输出会有所不同。这是一个有代表性的运行：

[102, 90, 88, 82, 102, 93, 127, 121, 94, 107, 103, 80, 106, 106, 84, 107, 108, 88, 123, 121]

在Python中进行随机选择

在其他语言中，从列表或其他序列中进行选择通常需要两个步骤。首先，你得到一个从0到列表上界（长度减1）的随机数。然后将该索引应用于列表以选择元素。在Python中，choice和chchoicesices这两种方法使你能够同时执行这两个步骤。这使得从任何类型的序列中选择所需大小的随机样本非常容易。

例如，给定上面的代码，假设我们想要获取IQ的总体，并从中选择一个或多个值。下面是我们可以快速完成的方法：

# Select one IQ at random
print(rand.choice(population))

# Select four IQs at random
print(rand.choices(population, k=4))

输出（示例）：

102
[107,102,88,103]

如何使用 Python 生成随机字符串

因为在Python中使用随机方法很容易从序列中选择随机选项。通过Random.choice或者Random.choices函数，在Python中创建随机字符串也很简单。此外，secrets模块定义了一些特殊的函数，根据你的需要，也可以使用这些函数。

让我们首先看看一种通用方法，你可以使用它生成多种类型的字符串。字符串模块包括几个基本上是硬编码字符序列的字符串，例如ascii_lowercase(a-z)、ascii_uppercase(A-Z)、ascii_letters、punctuation和digits。Random.choices或者SystemRandom.choices可以调用其中任何一个来创建所需长度的数组，然后可以使用str类的join方法将数组转换为新字符串。

我们在以下示例中结合了这些步骤：

from string import ascii_letters, digits, punctuation, ascii_lowercase, ascii_uppercase
from secrets import SystemRandom
rand = SystemRandom()

four_digits = "".join(rand.choices(digits, k=4))
ten_mixed_case = "".join(rand.choices(ascii_letters, k=10))
assorted = ascii_letters + punctuation
twenty_assorted = "".join(rand.choices(assorted, k=20))

print(four_digits)
print(ten_mixed_case)
print(twenty_assorted)

代码输出：

8782
PLZYOxFLoQ
!mNsKsF;([I#F(c<jcg><h3 id="使用Secrets模块加密随机字符串">使用Secrets模块加密随机字符串</h3>
<p data-id="p838747a-IPEgWEdV">除了如上所示轻松创建随机字符串外，secrets模块还提供了几个函数，可用于生成各种格式的随机字节序列。在最低级别，我们可以使用<code>token_bytes</code>函数生成各种长度的原始“字节”数组。</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">from secrets import token_bytes
b = token_bytes(10)
print(type(b))
print(b)

代码输出：

<class>
b'!\x05P\xc6a\x87\xf9~(\xa9'</class>

原始字节作为加密算法或类似算法的输入可能很有用，但请记住，它们不会包含有效的UTF-8代码点，因此不应使用此函数生成字符串。要获取字符串，可以使用上一节中的技术或下面两个函数中的一个。

我们可以返回一个字符串，它不是以原始格式获取字节，而是以十六进制格式再次由随机字节组成。这为每个字节提供了两个十六进制输出字符：

from secrets import token_hex
token = token_hex(10)
print(f"Returned a {type(token)} of length: {len(token)}:")
print(token)

代码输出：

Returned a <class> of length: 20:</class>

同一系列中的第三个功能——在某些方面可能是最有用的——是token_urlsafe。此函数允许我们将随机字节字符串转换为稍微修改的base64编码字符串。在这里，每个字节平均产生1.3个字符，结果可以安全地用作URL-例如，表示缩短的URL或用作密码重置令牌。另一个好处是字符串来自比16位token_hex更大的潜在随机字符集。

from secrets import token_urlsafe
token = token_urlsafe(15)
print(token)

代码输出：

gfN2nGjO7izMPyXs5tvU

使用UUID：在Python中生成随机且唯一的值

虽然我们在本文中的重点是随机值，但我们现在想花一些时间讨论对于所有实际目的来说都是随机和唯一的值。解决这个问题的一种非常普遍的方法是通用唯一标识符（UUID）的概念。UUID是一个128位的数字，不能100%保证是唯一的，但在统计上很可能是唯一的，以至于发生冲突的机会非常小。

除了大数字之外，UUID还共享一种通用的表示格式。128位的数字可以表示为32个十六进制数字，而UUID添加四个连字符以形成一个36个字符的字符串，以8-4-4-6-12的模式排列。例如：

'967909e3-7231-4040-aae4-8b6b2fb96a0b'

Python模块uuid有几个不同的函数，对应于许多公认的算法，用于创建此类标识符，但建议使用两种最常见的类型之一，uuid1和uuid4。

uuid1值是通过将网络节点id（通常意味着网卡的mac地址）与有关UUID版本和变体的少量信息以及表示高分辨率时间戳的许多位相结合来创建的。

相反，uuid4值通常包含用于存储版本和变体信息的6位，以及122位纯随机数据。因此，根据维基百科，尽管原则上可能存在两个uuid4值的冲突，但在实践中，“在103万亿个版本4 UUIDs中找到重复的概率是十亿分之一。”。

你可以使用Python uuid模块轻松创建uuid1和uuid4值。正如我们将看到的，字符串表示看起来是相同的，尽管描述uuid1字段中的位更有意义。

from uuid import uuid1, uuid4

print(uuid1())
print(uuid4())

代码输出：

bfc89f3e-e6ab-11ec-abfc-4a9b744d17b8
025586c2-50ed-41a6-ae31-bf96b9d79df2

与本文中的大多数内容一样，当我们说“示例输出”时，实际上只是他代码运行其中一次的结果。当然，至少在uuid4的情况下，如果你运行这段代码103万亿次，你有十亿分之一的机会得到与我相同的结果。

在结束对UUID的讨论之前，我们在这里提到它们，因为它们是一个被广泛接受的标准，但正如我们所看到的，uuid4的实现与系统模块中的许多实用函数之间有很多重叠。例如，我经常看到uuid4函数用于在数据库中生成主键，特别是在NoSQL上下文中，其中可能不支持自动递增字段。原则上，人们也可以使用secrets.token_hex用于同样的任务，但uuid4可能会使代码的意图更加清晰。

附上产生随机数分布的图以及代码实现：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = [random.randint(1, 100) for n in range(100)]
y = [random.randint(1, 100) for n in range(100)]
plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

结果：

以上がPythonでランダムな値を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。