一、Python随机数简介
在日常编程中，随机数是一个非常重要的概念。Python标准库中提供了random模块，可以方便地生成随机数。在random模块中，最常用的有以下几个函数：
import random
# 生成一个[0,1)之间的浮点数
random.random()
# 生成一个[a,b]之间的整数
random.randint(a, b)
# 从一个序列中随机选择一个元素
random.choice(seq)
在上述函数中，random()生成的是一个[0,1)之间的随机浮点数，randint(a,b)生成的是一个a到b之间的整数， choice(seq)从序列seq中随机选择一个元素。这些函数的使用非常方便。
二、Python随机数的种子
在计算机中，随机数是通过计算机内部的一个算法生成的，其本质上并非真正的随机数，而是伪随机数。在Python的random库中，随机数生成的算法是由seed函数提供的，也就是种子。通过给随机数生成器设置一个种子，就能够得到指定的随机数序列。
import random
# 给随机数生成器设置一个种子，这里的123456789就是种子
random.seed(123456789)
# 生成一个[0,1)之间的浮点数
random.random()
在上述代码中，seed函数设置了一个固定的种子，随后调用了random()函数生成了一个随机数。但如果我们不同的程序使用了同样的种子，那么这些程序生成的随机数序列就会完全一样。因此，种子的好坏直接影响到随机数的质量。
三、如何选取种子
由于随机数种子的重要性，如何选取好的种子，成为一个非常重要的问题。以下几种方式可以帮助我们选取好的种子:
1、系统时钟
我们可以获取系统的时间戳（单位为秒），将其作为随机数种子:
import random
import time
# 获取系统时间戳，将其作为种子数
random.seed(time.time())
# 生成随机数
random_number = random.random()
由于时间是一直在变化的，因此这种方法所选择的种子是不会被预测的。
2、使用os模块获取种子
我们还可以使用os.urandom函数获取随机种子：
import random
import os
# 使用os.urandom函数获取种子数
random.seed(os.urandom(10))
# 生成随机数
random_number = random.random()
在上述代码中，os.urandom()函数返回了一个由随机字符组成的字符串，因此不同的程序调用该函数获取的种子数也是不同的，从而保证了随机数的随机性。
3、使用hash函数获取种子
另外，我们还可以使用hash()函数获取一个唯一的种子。这种方法可能比较少用:
import random
# 使用hash函数获取种子数
random.seed(hash("hello world"))
# 生成随机数
random_number = random.random()
在上述代码中，hash()函数返回了一个唯一的整数，因此不同的程序调用该函数获取的种子数也是不同的，从而保证了随机数的随机性。
四、实战演练
在这里，我们使用某公司的销售数据进行分析，需要随机选取不同的销售员进行分析。重要程度较高的员工需要被选取的概率更高。
import random
# 定义员工列表和状态字典
employees = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
status = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5}
# 选取100次，并统计每个员工被选中的次数
result = {'A': 0, 'B': 0, 'C': 0, 'D': 0, 'E': 0}
for i in range(100):
# 根据员工的状态决定该员工被选中的概率大小
p = [status[e] for e in employees]
# 进行随机选择
selected_employee = random.choices(employees, weights=p)[0]
# 统计结果
result[selected_employee] += 1
# 输出结果
print(result)
在上述代码中，我们首先定义了员工列表和员工状态前，我们根据员工状态构建了一个权重列表，然后使用choices函数进行随机选择，并根据结果进行统计。最终的结果就是每个员工被选中的次数。
五、总结
通过本文的介绍，我们可以学习到Python的随机数模块，理解随机数生成的种子的重要性。同时，文章还介绍了几种种子的选取方法，并以实战场景演示如何使用随机数进行人员筛选。
