Python 生成随机数实战详解（建议收藏）

聊聊生成随机数的重要性

前两天帮同事排查一个 bug，最后定位到问题出在生成随机数上。类似的坑我见过不止一次，索性把生成随机数相关的经验整理成这篇文章，希望对你有帮助。

用好生成随机数，记住这几点

• 生成随机数的使用要适度，过度设计比不用更糟糕。
• 掌握生成随机数之后，顺便了解它的实现原理，理解层次会完全不同。
• 生成随机数和其他功能组合使用时要留心副作用，必要时写个小 demo 验证。
• 涉及生成随机数的配置项要集中管理，不要散落在代码各个角落。

动手实践：生成随机数

看代码更直观，生成随机数（含安全场景）：

import random, secrets

print(random.randint(1, 100))        # 普通随机整数
print(random.choice(['a', 'b', 'c']))  # 随机选一个
random.seed(42)                       # 测试时可复现

# 涉及抽奖、令牌等安全场景必须用 secrets
print(secrets.randbelow(900000) + 100000)  # 6 位验证码
print(secrets.token_hex(16))               # 32 位随机串

避坑指南

1. 遇到问题先看日志，日志看不懂再把关键报错贴到搜索引擎，命中率很高。
2. 密码、密钥这类敏感信息不要硬编码在代码里，更不要提交到仓库。

收尾

总结一下：生成随机数的重点是理解适用场景，难点是处理边界情况，关键是多写多练。三者兼顾，想不掌握都难。

遇见问题加 QQ23979811 协助处理