提高隨機性：如何為Python應用設定種子？

在Python程序中，隨機性是非常常見的需求。比如模擬實驗結果、生成測試數據或者增加程序的安全性等。而Python標準庫中的random模塊提供了豐富的、高質量的隨機數生成函數。但是，這些隨機數在每次程序運行時的輸出都是固定的。如果希望每次運行時產生不同的結果，該怎麼做呢？

一、什麼是隨機種子？

在隨機數生成器中，種子（seed）是一個非常重要的概念。它是一個整數，可以用來初始化隨機數生成器的內部狀態。對於固定的種子，生成的隨機數序列也是固定的。而如果每次使用不同的種子，就可以得到不同的隨機數序列。因此，種子的選取非常重要。

Python中的隨機數生成器使用當前系統時間作為默認的種子。這意味着，如果在同一個毫秒內調用隨機數生成函數，它們會使用相同的種子得到相同的隨機數序列。

import random

print(random.random())  # 0.824484779195347
print(random.random())  # 0.749600243629996

上述代碼會輸出兩個隨機數。但是，如果在同一毫秒內運行，它們會得到相同的結果。為了避免這種情況，我們可以手動指定種子。

二、如何為Python應用設定種子？

在Python中，可以通過random.seed()函數來指定種子。該函數接受一個整數參數作為種子。同樣的種子會產生同樣的隨機數序列。

import random

random.seed(42)
print(random.random())  # 0.6394267984578837

random.seed(42)
print(random.random())  # 0.6394267984578837

random.seed(10)
print(random.random())  # 0.5714025946899135

以上代碼中，我們使用不同的種子生成了不同的隨機數。同時，兩次使用相同的種子生成了相同的隨機數。

三、如何增加隨機性？

1. 使用高熵種子

如果使用低熵種子，會產生可預測的隨機數序列。因此，為了增強隨機性，需要使用高熵種子。這樣可以極大的增加種子的空間。

在真實的環境中，可以使用如下策略來生成高熵種子：

• 從外部環境中採集數據，如磁盤使用率、內存使用率、網卡包數量等。
• 從系統環境中獲取數據，如進程ID、PID等。
• 從硬件環境中獲取數據，如CPU溫度、磁盤狀態等。

2. 讓用戶提供種子

在有些應用場景中，可以讓用戶自己提供種子。這樣可以增強用戶權益。比如在線遊戲中，每次啟動時向用戶請求種子。

import random

user_seed = input("Please provide a random seed for the game: ")
random.seed(user_seed)

print(random.random())

上述代碼中，用戶可以自己提供種子。

3. 少量數據加密

如果有機密數據需要加密，可以使用Python的hashlib模塊來獲得一個高熵種子。

import random
import hashlib

secret_data = b"confidential message"

md5_hash = hashlib.md5(secret_data)
random.seed(md5_hash.digest())

print(random.random())

以上代碼使用了md5散列函數來生成高熵種子。這樣可以避免初始種子直接用的可預測性。

總結

在Python程序中，提高隨機性非常重要，也非常簡單。我們只需要學會使用合適的種子即可。在實際應用中，還可以使用高熵種子、讓用戶自己提供種子、數據加密來增強隨機性。