利用Python Random生成真實隨機數

一、真隨機數與偽隨機數的區別

在介紹Python中的隨機數生成之前，我們需要先了解真隨機數和偽隨機數的區別。

真隨機數是指完全隨機的數，不受任何規律、模式或演算法所控制，完全由自然現象產生。比如說，擲骰子、翻硬幣等都是真隨機數。

而計算機中的隨機數通常都是通過隨機數生成演算法來實現的，只是看起來像隨機數，實際上是偽隨機數。偽隨機數是一種在數值上像隨機分布的數列，但實質上它們是通過特定的演算法計算出來的。

因此，偽隨機數有可預測性，如果知道了演算法和種子值，就可以推算出接下來的隨機數，這也是安全領域中比較常見的攻擊手段。

二、Python Random模塊介紹

Python中用於生成隨機數的模塊是random。它提供了一系列用於生成偽隨機數的函數和類，包括生成整數、浮點數、序列的隨機打亂等方法。

Python中生成隨機數的過程，實際上是通過生成偽隨機數來模擬真隨機數的過程。random模塊提供了一些常用的偽隨機數生成演算法，比如：mersenne twister、絕對安全的隨機數生成器等。其中，mersenne twister是當前最常用、最廣泛使用的隨機數生成演算法。

三、利用Python生成隨機整數

random模塊提供了randint()、randrange()、choice()、shuffle()等常用方法用於生成隨機整數。

import random

# 生成隨機整數
result = random.randint(1, 100)
print(result)

上面的代碼中，randint(1, 100)表示生成一個1-100之間的隨機整數。

randrange()方法與randint()相似，也是生成隨機整數，只是它可以指定步長。例如，randrange(0, 10, 2)表示生成一個0-10之間隨機的偶數。

import random

# 生成隨機偶數
result = random.randrange(0, 10, 2)
print(result)

choice()方法用於在序列中隨機選取一個元素。例如，從一個列表中選取一個元素。

import random

# 在列表中隨機選取一個元素
items = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.choice(items)
print(result)

shuffle()方法用於將序列元素打亂順序，常用於打亂一個列表。

import random

# 打亂列表順序
items = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(items)
print(items)

四、生成隨機浮點數

random模塊還提供了uniform()方法用於生成指定範圍內的隨機浮點數。

import random

# 生成指定範圍內的隨機浮點數
result = random.uniform(0.0, 1.0)
print(result)

五、利用Python生成真隨機數

要生成真隨機數，我們需要通過調用第三方API介面實現。目前比較常用的API包括：random.org、quantumrandom、atmosphericnoise等。

下面以random.org為例介紹如何使用Python生成真隨機數。

import requests
import json

# 獲取真隨機數
url = "https://www.random.org/integers/"
params = {
    "num": 1,
    "min": 1,
    "max": 100,
    "col": 1,
    "base": 10,
    "format": "plain",
    "rnd": "new"
}
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.37"
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
result = response.content.decode('utf-8').strip()

# 輸出結果
print(result)

上面的代碼示例中，我們調用了random.org的API介面獲取了一個1-100之間的真隨機數。

六、總結

Python中的random模塊提供了一系列用於生成隨機數的方法，能夠滿足大部分開發需求。不過需要注意的是，Python中生成的隨機數都是偽隨機數，在安全應用場景下需要謹慎使用。

如果需要獲取真隨機數，則需要調用第三方API介面來實現。但是需要注意，隨機數的質量和可靠性與API提供商相關，需要選擇可信賴的API服務。