Python中的随机艺术：掌握random模块的实用技巧

随机性在编程中无处不在，从游戏开发到数据科学，Python的random模块为我们提供了强大的工具库。今天我们来探索几个实用技巧，让你的代码更“随机”、更智能。

生成可控的随机数

import random

# 生成指定范围的随机整数
random_int = random.randint(1, 100)

# 生成0到1之间的随机浮点数
random_float = random.random()

# 生成指定范围的随机小数
uniform_num = random.uniform(10.5, 20.8)

随机选择与采样

random模块最实用的功能之一是随机选择元素：

items = ['Python', 'JavaScript', 'Java', 'Go', 'Rust']

# 随机选择一个元素
random_choice = random.choice(items)

# 随机选择多个不重复元素
random_sample = random.sample(items, 2)

# 打乱列表顺序（原地操作）
random.shuffle(items)

实际应用场景

在数据增强中，随机性发挥着重要作用。例如，在机器学习预处理阶段：

def augment_dataset(data, num_augmentations=3):
    augmented = []
    for _ in range(num_augmentations):
        # 随机打乱特征顺序
        shuffled = random.sample(data, len(data))
        augmented.extend(shuffled)
    return augmented

设置随机种子

为了确保结果可复现，记得设置随机种子：

random.seed(42)  # 答案的一切都始于42

掌握这些随机技巧，不仅能增加程序的灵活性，还能创造出更自然、更智能的用户体验。记住，真正的随机性往往需要精心的设计——这正是编程艺术的魅力所在。