简介
-random库是使用随机数的Python标准库
-标准库即Python解释器自带的，无需安装
-随机数是在各种复杂条件下产生的确定值
-伪随机数是采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中元素
-计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数被称为随机数
使用random库：import random
random库包含两类函数：
基本随机数函数：seed(),random()
扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),choice(),shuffle()
一、 基本随机数函数
随机数种子确定了随机序列的产生
如果种子是10，产生的第一个随机数一定是0.57
random.seed(a) 产生随机种子，如果不适用该函数，默认使用第一次调用random()对应的系统时间作为随机种子
random.random() 生成[0.0,1.0)之间的随机小数，该函数结果与随机种子有关
例：
import random
random.seed(10)
for i in range(10):
print(random.random())0.5714025946899135
0.4288890546751146
0.5780913011344704
0.20609823213950174
0.81332125135732
0.8235888725334455
0.6534725339011758
0.16022955651881965
0.5206693596399246
0.32777281162209315
二、 扩展随机数函数
randint(a,b) 生成[a,b]之间的整数
randrange(m,n[,k]) 生成[m,n)之间以k为步长的随机整数
getrandbits(k) 生成一个k比特长的随机整数
uniform(a,b) 生成[a,b]之间的小数（扩大了random()的范围）
choice(seq) 从序列seq中随机选择一个元素
shuffle(seq) 将序列seq中元素随机排列
三、 需要掌握的能力
利用随机数种子产生“确定”伪随机数
-产生随机整数
-对序列类型进行随即操作
出处：北理工Python慕课
