概述

這個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)的偽隨機(jī)數(shù)生成器。

對(duì)于整數(shù)，從區(qū)間選取。對(duì)于序列，隨機(jī)元素。

在實(shí)線的，有功能來(lái)計(jì)算均勻分布，正態(tài)分布(高斯) ，對(duì)數(shù)正態(tài)分布，負(fù)指數(shù)，γ和β分布。對(duì)于生成的角度分布，馮·米塞斯的分布是可用的。

幾乎所有的模塊功能依賴于基本功能隨機(jī)的( ) ，它生成一個(gè)隨機(jī)浮點(diǎn)均勻的半開區(qū)間[ 0.0 ， 1.0 ) 。 Python使用Mersenne扭曲為核心的發(fā)電機(jī)。它產(chǎn)生53位精度浮點(diǎn)值，周期為2 19937-1 。 C語(yǔ)言底層實(shí)現(xiàn)是快速和線程。梅森倍捻機(jī)是最廣泛的測(cè)試，隨機(jī)數(shù)生成器的存在之一。然而，作為完全確定性的，所以不適合用于所有目的，并且是完全不適合加密的目的。

該模塊提供的功能實(shí)際上是必然的random.Random類的隱藏的實(shí)例的方法。你可以實(shí)例化你自己隨機(jī)的情況下獲得的發(fā)電機(jī)不共享狀態(tài)。這對(duì)于多線程程序特別有用，創(chuàng)建隨機(jī)的為每個(gè)線程使用不同的實(shí)例，并使用jumpahead ( )方法，使之有可能看到每個(gè)線程生成的序列不重疊。

在這種情況下，覆蓋隨機(jī)的( ) ，種子( ) ，有g(shù)etstate ( )的setstate ()和jumpahead ( )方法：隨機(jī)類也可以，如果你想使用你自己設(shè)計(jì)的不同的基本生成子類。或者，一種新型的發(fā)電機(jī)可以提供一個(gè)getrandbits ( )方法 - 這讓randrange ( )產(chǎn)生的選擇了一個(gè)任意大的范圍內(nèi)。

新的2.4版： getrandbits ( )方法。

作為子類的一個(gè)實(shí)例，隨機(jī)模塊提供了一個(gè)實(shí)現(xiàn)純Python的替代發(fā)電機(jī)WichmannHill類。這個(gè)類提供了重現(xiàn)從早期版本的Python ，它使用的WICHMANN山為核心的算法生成的結(jié)果向后兼容的方式。注意，這WICHMANN - 希爾發(fā)生器可以不再推薦：其周期是由當(dāng)代標(biāo)準(zhǔn)太短，并且所產(chǎn)生的序列是已知的失敗一些嚴(yán)格的隨機(jī)性測(cè)試。請(qǐng)參閱下面的參考資料為最近的變體，修復(fù)這些缺陷。

改變?cè)?.3版本： MersenneTwister更換WICHMANN - 希爾作為默認(rèn)生成器。

隨機(jī)模塊還提供了使用該系統(tǒng)的功能os.urandom ()從由操作系統(tǒng)提供源產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的SystemRandom類。

快速入門

>>> random.random() # Random float x, 0.0 <= x < 1.0

0.37444887175646646

>>> random.uniform(1, 10) # Random float x, 1.0 <= x < 10.0

1.1800146073117523

>>> random.randint(1, 10) # Integer from 1 to 10, endpoints included

7

>>> random.randrange(0, 101, 2) # Even integer from 0 to 100

26

>>> random.choice('abcdefghij') # Choose a random element

'c'

>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>> random.shuffle(items)

>>> items

[7, 3, 2, 5, 6, 4, 1]

>>> random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3) # Choose 3 elements

[4, 1, 5]

Python的單元測(cè)試框架，有時(shí)也被稱為PyUnit，是Kent Beck和Erich Gamma的JUnit的Python版本，JUnit又來(lái)源于Kent的Smalltalk的測(cè)試框架。

單元測(cè)試支持自動(dòng)化測(cè)試，測(cè)試共享setup和shutdown代碼，匯集測(cè)試為集合，報(bào)告框架和測(cè)試獨(dú)立。

一些重要概念：

test fixture 測(cè)試夾具:執(zhí)行測(cè)試的準(zhǔn)備和清理工作。這可能包括，例如，創(chuàng)建臨時(shí)或代理數(shù)據(jù)庫(kù)，目錄，或啟動(dòng)一個(gè)服務(wù)器進(jìn)程。

測(cè)試用例

test case 測(cè)試用例：測(cè)試的最小單位。它檢查特定的輸入的特定響應(yīng)。單元測(cè)試提供一個(gè)基類TestCase用來(lái)建立新的測(cè)試用例。

test suite測(cè)試套件：測(cè)試用例或測(cè)試套件或兩者的集合，用來(lái)匯聚要執(zhí)行的測(cè)試。

test runner 測(cè)試執(zhí)行器：執(zhí)行側(cè)事故并提供輸出給用戶。它可使用圖形界面，文本界面，或者返回特殊的值指示執(zhí)行的測(cè)試結(jié)果。

test case和test fixture 的概念通過 TestCase和FunctionTestCase類的支持，前者創(chuàng)建新測(cè)試的時(shí)使用，后者適用于集成現(xiàn)有的測(cè)試代碼到unittes驅(qū)動(dòng)框架。TestCase的setUp()和tearDown()方法可以重載來(lái)提供準(zhǔn)備和清理工作。FunctionTestCase中可以傳遞給構(gòu)造函數(shù)準(zhǔn)備和清理的函數(shù)名。當(dāng)測(cè)試運(yùn)行時(shí)先執(zhí)行fixture初始化，如果初始化執(zhí)行成功，不管測(cè)試的結(jié)果如何測(cè)試執(zhí)行后會(huì)執(zhí)行清理方法。每個(gè)TestCase實(shí)例只用于運(yùn)行單個(gè)測(cè)試方法，每個(gè)測(cè)試都有自己的fixture。

Test suite由TestSuite類實(shí)現(xiàn)。它允許匯聚單個(gè)測(cè)試和test suite。 test runner只具有run()方法的對(duì)象，它接受一個(gè)TestCase或TestSuite對(duì)象作為參數(shù)，并返回結(jié)果對(duì)象。類TestResult提供了結(jié)果對(duì)象。unittest提供TextTestRunner作為默認(rèn)的示例測(cè)試執(zhí)行器，在標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤流中報(bào)告測(cè)試結(jié)果。

快速入門

本文地址

參考資料

代碼地址：Lib/unittest/mock.py

超強(qiáng)干貨來(lái)襲 云風(fēng)專訪：近40年碼齡，通宵達(dá)旦的技術(shù)人生

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python生成伪随机数的扩展库_python模块介绍-random：生成伪随机数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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