random模塊

用于生成偽隨機數
源碼位置： Lib/random.py（看看就好，千萬別隨便修改）

真正意義上的隨機數（或者隨機事件）在某次產生過程中是按照實驗過程中表現的分布概率隨機產生的，其結果是不可預測的，是不可見的。而計算機中的隨機函數是按照一定算法模擬產生的，其結果是確定的，是可見的。我們可以這樣認為這個可預見的結果其出現的概率是100%。所以用計算機隨機函數所產生的“隨機數”并不隨機，是偽隨機數。

計算機的偽隨機數是由隨機種子根據一定的計算方法計算出來的數值。所以，只要計算方法一定，隨機種子一定，那么產生的隨機數就是固定的。

只要用戶或第三方不設置隨機種子，那么在默認情況下隨機種子來自系統時鐘。

Python的這個庫在底層使用通用的算法，經過長久的考驗，可靠性沒得說，但絕對不能用于密碼相關的功能。

一、基本方法

random.seed(a=None, version=2)
初始化偽隨機數生成器。如果未提供a或者a=None，則使用系統時間為種子。如果a是一個整數，則作為種子。

random.getstate()
返回一個當前生成器的內部狀態的對象

random.setstate(state)
傳入一個先前利用getstate方法獲得的狀態對象，使得生成器恢復到這個狀態。

random.getrandbits(k)
返回一個不大于K位的Python整數（十進制），比如k=10，則結果在0~2^10之間的整數。

二、針對整數的方法

random.randrange(stop)


random.randrange(start, stop[, step])
等同于choice(range(start, stop, step))，但并不實際創建range對象。

random.randint(a, b)
返回一個a <= N <= b的隨機整數N。等同于 randrange(a, b+1)

三、針對序列類結構的方法

random.choice(seq)
從非空序列seq中隨機選取一個元素。如果seq為空則彈出 IndexError異常。

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
3.6版本新增。從population集群中隨機抽取K個元素。weights是相對權重列表，cum_weights是累計權重，兩個參數不能同時存在。

random.shuffle(x[, random])
隨機打亂序列x內元素的排列順序。只能針對可變的序列，對于不可變序列，請使用下面的sample()方法。

random.sample(population, k)
從population樣本或集合中隨機抽取K個不重復的元素形成新的序列。常用于不重復的隨機抽樣。返回的是一個新的序列，不會破壞原有序列。要從一個整數區間隨機抽取一定數量的整數，請使用sample(range(10000000), k=60)類似的方法，這非常有效和節省空間。如果k大于population的長度，則彈出ValueError異常。