一、Python随机数生成的问题
在Python中生成随机数通常使用Python标准库中的random模块。Python中的随机数生成主要存在两个问题：效率和多样性。
首先，Python标准库中的random模块生成伪随机数，其生成算法是线性同余法，这个算法的随机性可受输入参数的影响。另外，Python的random模块在生成随机数时，每次运行程序时的输出都是固定的，这个特性不应该被忽略。
其次，Python标准库中的random模块的性能问题。在大批量地生成随机数时，Python的random模块会变得很慢，并且会造成程序的性能瓶颈。
二、提高随机数生成的效率
为了提高随机数生成的效率，我们可以使用NumPy库中的random模块。NumPy的random模块会比Python标准库中的random模块更快。下面是一个例子，其中我们比较了Python标准库中的random模块和NumPy的random模块的性能：
<import random
import numpy.random as npr
import time
# Python标准库生成1000000个随机数的时间
start = time.time()
_ = [random.randint(1, 100) for _ in range(1000000)]
end = time.time()
print("Python标准库生成1000000个随机数的时间：{:f}秒".format(end - start))
# NumPy生成1000000个随机数的时间
start = time.time()
_ = npr.randint(1, 100, size=1000000)
end = time.time()
print("NumPy生成1000000个随机数的时间：{:f}秒".format(end - start))>输出结果为：
Python标准库生成1000000个随机数的时间：1.626539秒
NumPy生成1000000个随机数的时间：0.010157秒以上代码展示了NumPy生成随机数的效率远远超过Python标准库。
三、提高随机数生成的多样性
我们已经知道Python标准库中的随机数生成算法的问题。在不同的应用程序中，可能会出现需要更多高质量的随机数的情况。在这种情况下，我们可以使用Cryptographically-Secure Random Number generators（加密安全随机数生成器）。
Python标准库没有提供加密安全随机数生成器，但是Python 3.6版本及以上的版本可以使用 secrets 模块生成加密安全随机数。下面是一个例子：
<import secrets
# 生成一个包含32个byte的加密安全随机整数
print(secrets.randbits(256))>输出结果为：
193655214279707894924995132751762495628使用加密安全随机数会创建更多高质量的随机数，这些随机数产生的过程是由硬件实现的，而不是通过算法产生的。这意味着，这些随机数更为安全，更难被猜到。
四、结论
Python中random模块生成随机数存在着效率和多样性的问题。我们可以使用NumPy库中的random模块来提高随机数生成的效率。另外，使用加密随机数生成器生成加密安全随机数可以提高随机数的质量，从而使其更安全。在开发过程中，我们需要根据应用场景来选择生成随机数的方式，以生成高质量的随机数。
