Python随机数种子生成器(random seed)的使用方法分享
在Python中，我们可以使用内置的random模块生成随机数。但是这些随机数并不是真正意义上的随机数，它们是由计算机算法根据某些规则生成的，我们可以通过设置随机数种子(random seed)来控制随机数的生成。
什么是随机数种子？
随机数种子(random seed)是指计算机算法生成随机数的起始值。根据相同的随机数种子，计算机算法每次生成的随机数序列是相同的。如果不指定随机数种子，则默认使用系统时钟作为种子。如果在程序中设置了相同的随机数种子，则每次运行程序生成的随机数序列都是相同的。
如何设置随机数种子？
我们可以使用random模块的seed()函数来设置随机数种子。seed()函数接受一个整数作为参数，该整数会作为随机数种子。
以下示例展示了如何设置随机数种子并生成随机数序列：
import random
# 设置随机数种子为1
random.seed(1)
# 生成随机数序列
print(random.random()) # 0.13436424411240122
print(random.random()) # 0.8474337369372327
print(random.random()) # 0.763774618976614
以上示例中，我们通过设置随机数种子为1来生成随机数序列。即使程序重新运行，我们每次都能获得相同的随机数序列。
随机数种子的应用
在模拟中使用随机数种子
在模拟中，我们通常需要使用随机数来模拟真实的情况。例如，我们要模拟10000个人的购买行为，每个人有一定的购买概率。为了模拟真实场景，我们需要每次运行程序时都生成不同的购买行为，这时我们可以使用系统时钟作为种子。
但是，如果我们想要重复模拟某次实验并得到相同的结果，我们需要指定相同的随机数种子，这样程序每次运行生成的购买行为序列都是相同的。
以下示例展示了如何在模拟中使用随机数种子：
import random
# 设置随机数种子为1
random.seed(1)
# 模拟10000个人的购买行为
for i in range(10000):
if random.random() < 0.2:
print("Person %d purchased item." % i)
else:
print("Person %d did not purchase item." % i)
以上示例中，我们通过设置随机数种子为1来生成10000个人的购买行为序列。即使程序重新运行，我们每次都能获得相同的购买行为序列。
在加密中使用随机数种子
在加密中，随机数种子被用来增加密码的强度。使用随机数可以使密码每次生成都是独一无二的，并且随机数种子只有算法的实现者知道。
以下示例展示了如何在加密中使用随机数种子：
import random
import hashlib
# 生成16字节的随机数作为种子
seed = random.getrandbits(128).to_bytes(16, byteorder='big')
# 加密密码
password = "password"
hash = hashlib.sha256()
hash.update(seed)
hash.update(password.encode('utf-8'))
print("Seed: ", seed)
print("Password hash: ", hash.hexdigest())
以上示例中，我们使用getrandbits()函数生成128位的随机数作为种子，然后使用hashlib模块对密码进行SHA256加密。每次生成的种子都是不同的，所以每次加密生成的密码都是不同的。
如何解决Python报错1：SyntaxError: unexpected EOF while parsing？（unexpectedeofwhileparsing）
