提高随机性：如何为Python应用设定种子？

在Python程序中，随机性是非常常见的需求。比如模拟实验结果、生成测试数据或者增加程序的安全性等。而Python标准库中的random模块提供了丰富的、高质量的随机数生成函数。但是，这些随机数在每次程序运行时的输出都是固定的。如果希望每次运行时产生不同的结果，该怎么做呢？

一、什么是随机种子？

在随机数生成器中，种子（seed）是一个非常重要的概念。它是一个整数，可以用来初始化随机数生成器的内部状态。对于固定的种子，生成的随机数序列也是固定的。而如果每次使用不同的种子，就可以得到不同的随机数序列。因此，种子的选取非常重要。

Python中的随机数生成器使用当前系统时间作为默认的种子。这意味着，如果在同一个毫秒内调用随机数生成函数，它们会使用相同的种子得到相同的随机数序列。

import random

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

上述代码会输出两个随机数。但是，如果在同一毫秒内运行，它们会得到相同的结果。为了避免这种情况，我们可以手动指定种子。

二、如何为Python应用设定种子？

在Python中，可以通过random.seed()函数来指定种子。该函数接受一个整数参数作为种子。同样的种子会产生同样的随机数序列。

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

以上代码中，我们使用不同的种子生成了不同的随机数。同时，两次使用相同的种子生成了相同的随机数。

三、如何增加随机性？

1. 使用高熵种子

如果使用低熵种子，会产生可预测的随机数序列。因此，为了增强随机性，需要使用高熵种子。这样可以极大的增加种子的空间。

在真实的环境中，可以使用如下策略来生成高熵种子：

从外部环境中采集数据，如磁盘使用率、内存使用率、网卡包数量等。
从系统环境中获取数据，如进程ID、PID等。
从硬件环境中获取数据，如CPU温度、磁盘状态等。

2. 让用户提供种子

在有些应用场景中，可以让用户自己提供种子。这样可以增强用户权益。比如在线游戏中，每次启动时向用户请求种子。

import random

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

print(random.random())

上述代码中，用户可以自己提供种子。

3. 少量数据加密

如果有机密数据需要加密，可以使用Python的hashlib模块来获得一个高熵种子。

import random
import hashlib

secret_data = b"confidential message"

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

print(random.random())

以上代码使用了md5散列函数来生成高熵种子。这样可以避免初始种子直接用的可预测性。