导读 随机数在计算机科学、统计学以及日常生活中都具有广泛应用。在编程中，Python 提供了多种生成随机数的方法。例如，`random` 模块是 Pyth...
随机数在计算机科学、统计学以及日常生活中都具有广泛应用。在编程中，Python 提供了多种生成随机数的方法。例如，`random` 模块是 Python 内置的一个功能强大的工具，可以用来生成伪随机数。通过 `random.randint(a, b)` 函数，我们可以轻松地生成指定范围内的整数随机数；而 `random.uniform(a, b)` 则用于生成指定范围内的浮点数随机数。
此外，若需要更高质量的随机性，可使用 `secrets` 模块，它更适合处理密码学相关的任务。比如，`secrets.randbelow(n)` 可以生成一个 [0, n) 范围内的随机整数，安全性更高。
随机数的产生不仅限于数字本身，还可以扩展到字符、字符串等数据类型。通过结合不同的算法和模块，用户能够根据需求灵活调整随机数生成的方式。无论是模拟实验还是实际应用，随机数都是不可或缺的一部分。掌握这些基本技巧后，开发者便能在项目中高效利用随机数的功能。