random.seed() 如何确保 Python 中一致的随机性？

理解 Python 中的 random.seed()

在 Python 中，random.seed() 使用指定的种子值。该值作为 RNG 算法的起点，决定其生成的随机数序列。

随机性的一致性

当 random.seed() 不存在时显式使用时，RNG 使用默认种子值进行初始化，该值可能因不同的程序执行而异。这可能会导致不一致或不可预测的随机数序列。

例如，考虑以下不使用 random.seed() 的 Python 代码：

import random

for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

每次运行时的输出可能会有所不同程序，产生不同的随机数序列。

一致性种子

通过使用 random.seed()，您可以指定一个种子值以确保 RNG每次都会产生相同的随机数序列。例如，将种子设置为 9001 将始终生成相同的序列：

import random

random.seed(9001)

for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

这将一致地打印序列：

1
3
6
6
7

播种的好处

使用 random.seed() 有几个好处：

• 确定性：它允许您控制程序的随机性，从而可以重新创建特定结果.
• 可重复性：您可以使用相同的种子值在程序的不同执行中生成相同的随机数序列。
• 测试和再现性： 它有助于测试和调试依赖于随机性的代码，因为您可以确保每次生成相同的随机数序列。

选择种子值

选择种子值时，考虑其目的很重要。常见的选择包括：

• 常量值：用于测试或生成固定的数字序列。
• 当前时间：生成改变每次执行的种子。
• 用户输入：允许用户影响随机性。
• 加密哈希：用于更安全和不可预测的种子价值观。

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