python模块-random 发表于 2018-02-15 | 分类于 python | 浏览 次 摘要本文记录random常用方法 random123456789101112131415161718192021222324#!/usr/bin/env python#_*_encoding: utf-8_*_import randomprint (random.random()) #0.6445010863311293 #random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0print (random.randint(1,7)) #4#random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。# 其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= bprint (random.randrange(1,10)) #5#random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),# 从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),# 结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。# random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。print(random.choice('liukuni')) #i#random.choice从序列中获取一个随机元素。# 其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。# 这里要说明一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。# list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。# 下面是使用choice的一些例子:print(random.choice("学习Python"))#学print(random.choice(["JGood","is","a","handsome","boy"])) #Listprint(random.choice(("Tuple","List","Dict"))) #Listprint(random.sample([1,2,3,4,5],3)) #[1, 2, 5]#random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。 实际使用123456789101112131415161718192021222324252627#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8import randomimport string#随机整数:print( random.randint(0,99)) #70 #随机选取0到100间的偶数:print(random.randrange(0, 101, 2)) #4 #随机浮点数:print( random.random()) #0.2746445568079129print(random.uniform(1, 10)) #9.887001463194844 #随机字符:print(random.choice('abcdefg&#%^*f')) #f #多个字符中选取特定数量的字符:print(random.sample('abcdefghij',3)) #['f', 'h', 'd'] #随机选取字符串:print( random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )) #apple#洗牌#items = [1,2,3,4,5,6,7]print(items) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]random.shuffle(items)print(items) #[1, 4, 7, 2, 5, 3, 6] 生成随机验证码12345678910import randomcheckcode = ''for i in range(4): current = random.randrange(0,4) if current != i: temp = chr(random.randint(65,90)) else: temp = random.randint(0,9) checkcode += str(temp)print (checkcode) Donate 打赏 微信支付 支付宝 本文作者: Shu Yu 本文链接: https://shenshengkun.github.io/posts/1901393b.html 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 3.0 许可协议。转载请注明出处!