(1).介绍
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数，但它可以产生伪随机数。
伪随机数是计算机按照一定的运算规则产生的一些数据，只不过这些数据表现为随机数的形式。计算机中采用梅森旋转算法生成为随机序列，序列中的每一个元素就是伪随机数，由于计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数也就被称为随机数。
Random库包含两类函数，常用的有8个：
基本随机函数：seed()，random()
扩展随机函数：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()
(2).基本随机数函数
Python中的随机数使用随机数种子来产生，随机数种子通过梅森旋转算法产生随机序列，这个随机序列是唯一并且确定的，随机序列中的每一个数就是随机数。换句话说，只要随机数种子相同，那么产生的随机序列无论是每一个数，还是数之间的关系都是相同的。
| 函数 | 描述 |
| seed(a=None) | 初始化给定的随机数种子，默认为当前时间 |
| random() |
生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数（大于等于0，小于1）。 根据随机数种子产生随机序列，产生后第一次调用该函数，则返回序列的第0个元素； 第二次调用，则返回序列的第1个元素......以此类推。 |
实例1：使用默认的随机数种子产生随机数
>>> import random >>> random.seed() >>> random.random() 0.4583742792868192 >>> random.random() 0.9905749191276231 >>> random.seed() >>> random.random() 0.8846207230562237 >>> random.random() 0.13447072126096293
实例2：使用固定的随机数种子产生随机数
>>> import random >>> random.seed(10) >>> random.random() 0.5714025946899135 >>> random.random() 0.4288890546751146 >>> random.seed(10) >>> random.random() 0.5714025946899135 >>> random.random() 0.4288890546751146
(3).扩展随机数函数
| 函数 | 描述 |
| randint(a,b) |
生成一个[a,b]之间的随机整数（大于等于a，小于等于b）。例如： >>> import random |
| randrange(m,n[,k]) |
生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数（大于等于m，小于n）。例如： >>> import random |
| getrandbits(k) |
生成一个长度为k的二进制随机整数。例如： >>> import random |
| uniform(a,b) |
生成一个[a,b]之间的随机小数（大于等于a，小于等于b）。例如： >>> import random |
| choice(seq) |
从序列seq中随机选择一个元素。例如： >>> import random |
| shuffle(seq) |
将变量序列seq中元素随机排序，并返回给序列的变量。例如： >>> import random |