随机生成姓名&批量生成不重名

简介: 随机生成姓名&批量生成不重名
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 14:43:07 2020

@author: Administrator
"""

import random
 
 
def random_name():
    # 删减部分,比较大众化姓氏
    firstName = "赵钱孙李周吴郑王冯陈褚卫蒋沈韩杨朱秦尤许何吕施张孔曹严华金魏陶姜戚谢邹喻水云苏潘葛奚范彭郎鲁韦昌马苗凤花方俞任袁柳鲍史唐费岑薛雷贺倪汤滕殷罗毕郝邬安常乐于时傅卞齐康伍余元卜顾孟平" \
                "黄和穆萧尹姚邵湛汪祁毛禹狄米贝明臧计成戴宋茅庞熊纪舒屈项祝董粱杜阮席季麻强贾路娄危江童颜郭梅盛林刁钟徐邱骆高夏蔡田胡凌霍万柯卢莫房缪干解应宗丁宣邓郁单杭洪包诸左石崔吉" \
                "龚程邢滑裴陆荣翁荀羊甄家封芮储靳邴松井富乌焦巴弓牧隗山谷车侯伊宁仇祖武符刘景詹束龙叶幸司韶黎乔苍双闻莘劳逄姬冉宰桂牛寿通边燕冀尚农温庄晏瞿茹习鱼容向古戈终居衡步都耿满弘国文东殴沃曾关红游盖益桓公晋楚闫"
    # 百家姓全部姓氏
    # firstName = "赵钱孙李周吴郑王冯陈褚卫蒋沈韩杨朱秦尤许何吕施张孔曹严华金魏陶姜戚谢邹喻柏水窦章云苏潘葛奚范彭郎鲁韦昌马苗凤花方俞任袁柳酆鲍史唐费廉岑薛雷贺倪汤滕殷罗毕郝邬安常乐于时傅皮卞齐康伍余元卜顾孟平" \
    #             "黄和穆萧尹姚邵湛汪祁毛禹狄米贝明臧计伏成戴谈宋茅庞熊纪舒屈项祝董粱杜阮蓝闵席季麻强贾路娄危江童颜郭梅盛林刁钟徐邱骆高夏蔡田樊胡凌霍虞万支柯昝管卢莫经房裘缪干解应宗丁宣贲邓郁单杭洪包诸左石崔吉钮" \
    #             "龚程嵇邢滑裴陆荣翁荀羊於惠甄麴家封芮羿储靳汲邴糜松井段富巫乌焦巴弓牧隗山谷车侯宓蓬全郗班仰秋仲伊宫宁仇栾暴甘钭厉戎祖武符刘景詹束龙叶幸司韶郜黎蓟薄印宿白怀蒲邰从鄂索咸籍赖卓蔺屠蒙池乔阴欎胥能苍" \
    #             "双闻莘党翟谭贡劳逄姬申扶堵冉宰郦雍舄璩桑桂濮牛寿通边扈燕冀郏浦尚农温别庄晏柴瞿阎充慕连茹习宦艾鱼容向古易慎戈廖庾终暨居衡步都耿满弘匡国文寇广禄阙东殴殳沃利蔚越夔隆师巩厍聂晁勾敖融冷訾辛阚那简饶空" \
    #             "曾毋沙乜养鞠须丰巢关蒯相查後荆红游竺权逯盖益桓公晋楚闫法汝鄢涂钦归海帅缑亢况后有琴梁丘左丘商牟佘佴伯赏南宫墨哈谯笪年爱阳佟言福百家姓终"
    # 百家姓中双姓氏
    firstName2="万俟司马上官欧阳夏侯诸葛闻人东方赫连皇甫尉迟公羊澹台公冶宗政濮阳淳于单于太叔申屠公孙仲孙轩辕令狐钟离宇文长孙慕容鲜于闾丘司徒司空亓官司寇仉督子颛孙端木巫马公西漆雕乐正壤驷公良拓跋夹谷宰父谷梁段干百里东郭南门呼延羊舌微生梁丘左丘东门西门南宫南宫"
    # 女孩名字
    girl = '秀娟英华慧巧美娜静淑惠珠翠雅芝玉萍红娥玲芬芳燕彩春菊兰凤洁梅琳素云莲真环雪荣爱妹霞香月莺媛艳瑞凡佳嘉琼勤珍贞莉桂娣叶璧璐娅琦晶妍茜秋珊莎锦黛青倩婷姣婉娴瑾颖露瑶怡婵雁蓓纨仪荷丹蓉眉君琴蕊薇菁梦岚苑婕馨瑗琰韵融园艺咏卿聪澜纯毓悦昭冰爽琬茗羽希宁欣飘育滢馥筠柔竹霭凝晓欢霄枫芸菲寒伊亚宜可姬舒影荔枝思丽'
    # 男孩名字
    boy = '伟刚勇毅俊峰强军平保东文辉力明永健世广志义兴良海山仁波宁贵福生龙元全国胜学祥才发武新利清飞彬富顺信子杰涛昌成康星光天达安岩中茂进林有坚和彪博诚先敬震振壮会思群豪心邦承乐绍功松善厚庆磊民友裕河哲江超浩亮政谦亨奇固之轮翰朗伯宏言若鸣朋斌梁栋维启克伦翔旭鹏泽晨辰士以建家致树炎德行时泰盛雄琛钧冠策腾楠榕风航弘'
    # 名
    name = '中笑贝凯歌易仁器义礼智信友上都卡被好无九加电金马钰玉忠孝'
 
    # 10%的机遇生成双数姓氏
    if random.choice(range(100))>10:
        firstName_name =firstName[random.choice(range(len(firstName)))]
    else:
        i = random.choice(range(len(firstName2)))
        firstName_name =firstName2[i:i+2]
 
    sex = random.choice(range(2))
    name_1 = ""
    # 生成并返回一个名字
    if sex > 0:
        girl_name = girl[random.choice(range(len(girl)))]
        if random.choice(range(2)) > 0:
            name_1 = name[random.choice(range(len(name)))]
        return firstName_name + name_1 + girl_name +"\t女"
    else:
        boy_name = boy[random.choice(range(len(boy)))]
        if random.choice(range(2)) > 0:
            name_1 = name[random.choice(range(len(name)))]
        return firstName_name + name_1 + boy_name+"\t男"
 
 

arr=[]
n=0
while n<1000:
    name=random_name()
    if name not in arr:
        arr.append(name)
        n+=1
print(len(set(arr)))
相关文章
|
Web App开发 前端开发 Java
SpringBoot默认200个线程对于Websocket长连接够用吗?(一)
上篇推文从源码剖析SpringBoot中Tomcat的默认最大连接数中我们知道,SpringBoot的内嵌Tomcat默认的最大连接数为200。那么,这个默认值对于项目中引入了WebSocket使用长连接后,是否足够用呢?今天强哥就带大家一起从源码的角度来分析一下。
SpringBoot默认200个线程对于Websocket长连接够用吗?(一)
|
Web App开发 应用服务中间件 nginx
|
消息中间件 存储 数据采集
4步实现状态机驱动的MQTT客户端,快速接入OneNet (1)
本文介绍了基于状态机驱动的MQTT客户端快速接入OneNet平台的实现方法,通过4步完成模块设计。文章以开源项目`Sparrow`为基础,引入`OneNetMqtt`业务模块,采用事件驱动模型和双层状态机设计,实现设备状态管理、消息处理及定时任务等功能。模块分为三层:`OneNetManager`负责核心逻辑,`OneNetDevice`管理设备信息,`OneNetDriver`处理Socket与MQTT通信。验证结果显示设备连接、数据上报及下线功能正常,稳定性良好。该设计简化了复杂条件判断,增强了系统灵活性与可扩展性,适用于实际项目参考。文末提供源码获取方式,助力读者实践与学习。
759 118
|
7月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
31_NLP数据增强:EDA与NLPAug工具
在自然语言处理(NLP)领域,高质量的标注数据是构建高性能模型的基础。然而,获取大量准确标注的数据往往面临成本高昂、耗时漫长、覆盖度不足等挑战。2025年,随着大模型技术的快速发展,数据质量和多样性对模型性能的影响愈发显著。数据增强作为一种有效扩充训练样本的技术手段,正成为解决数据稀缺问题的关键策略。
575 0
|
11月前
|
JSON 前端开发 API
deepseek0528发布
DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek 团队于 2025 年发布的 R1 推理大模型升级版,虽定位为“小版本试升级”,但表现远超预期。其在数学推理(AIME 测试准确率提升至 87.5%)、编程能力(接近 OpenAI o3 水平,可生成 1000+ 行无 bug 代码)、长文本处理(支持 128K tokens)及写作质量等方面均有显著提升。此外,新增 Function Calling 和 JSON 输出功能,便于开发者集成。用户可通过 Ollama 本地部署或访问 https://chat.deepseek.com/ 在线体验满血版。
|
存储 安全 Java
探索 Java 静态变量(static)的奥秘
本文深入探讨了Java中的静态变量(`static`),从初印象、使用场景、访问方式、初始化、线程安全、优缺点到最佳实践,全面解析其特性和应用场景。静态变量属于类而非实例,适用于共享数据、定义全局常量和工具类中的变量。它在类加载时初始化,生命周期贯穿整个程序运行。然而,多线程环境下需注意线程安全问题,可通过`synchronized`或原子类解决。优点包括共享数据方便和提高性能,但也存在线程安全和代码耦合度增高的缺点。最佳实践建议谨慎使用、保证线程安全、遵循命名规范并封装访问。掌握静态变量的正确用法,能让你的代码更加高效简洁。
1074 11
|
机器学习/深度学习 供应链 Python
使用Python实现深度学习模型:智能供应链管理与优化
使用Python实现深度学习模型:智能供应链管理与优化 【10月更文挑战第4天】
858 0
使用Python实现深度学习模型:智能供应链管理与优化
|
Linux Python
Centos7安装Python虚拟环境之virtualenv
Centos7安装Python虚拟环境之virtualenv
|
Kubernetes 前端开发 Dubbo
Spring Boot+gRPC构建微服务并部署到Istio(详细教程)
Spring Boot+gRPC构建微服务并部署到Istio(详细教程)
|
安全 应用服务中间件 网络安全
应用防火墙WAF架构分类
【7月更文挑战第10天】Web Application Firewall (WAF) 是用于保护Web应用的系统,通过HTTP/HTTPS流量规则阻止入侵。

热门文章

最新文章