Python -Zufallssamen

„Pythons random () -Methode wird verwendet, um zufällige Werte zu erzeugen. Dies wird angewendet, um Pseudo-Random-Werte zu erstellen. Das zeigt an, dass diese Werte zufällig ausgewählt sind und identifiziert werden können. Für mehrere Zahlen erstellt die Random () -Methode Ganzzahlen. Diese Zahl ist jedoch als „Samenzahl“ bezeichnet. Der Zustand einer zufälligen Methode wird unter Verwendung einer Seed -Methode gespeichert, mit der sie bei nachfolgenden Ausführungen des Codes auf einem sehr ähnlichen System oder verschiedenen Maschinen ähnliche Zufallsdaten erstellen können. Die vom Schöpfer erzeugte vorhergehende Zahl dient als Samenzahl. Wenn es keine vorherige Nummer gibt, wird zum ersten Mal die neuesten Systemparameter verwendet.”

Anwendungen für Seed () -Funktion

Um eine zuverlässige geheime Entschlüsselungsschlüssel, die halbbezogen und sicher und sicher zu erhalten. Dann konfigurieren wir den hoch glaubwürdigen und langlebigen Pseudo-Random-Wert-Schöpfer, wie wir es mit einer maßgeschneiderten Saatnummer mögen.

Zusätzlich ist die Seed () -Methode zum Duplizieren von Informationen von einem Pseudo-Random-Wert-Schöpfer wirksam. Wir können ähnliche Informationen wiederholt mit einer Saatgutnummer neu erstellen, da zahlreiche Threads nicht betriebsbereit sind. Wir erhalten immer ähnliche Werte, wenn wir das Programm ausführen, wenn wir dem zufälligen Generator einen bestimmten Saatgut geben. Wenn wir ein konsistentes Element zufälliger Werte benötigen, ist das hilfreich.

Dies wird verwendet, um eine Pseudo-Random-Verschlüsselungsmethode zu erstellen. Informationssysteme stützen sich stark auf die Datenverschlüsselung. Dies wären die Arten von privaten Schlüssel, die verwendet werden, um Informationen aus nicht autorisierten Parteien digital zu verschlüsseln. Immer wenn zufällige Werte zum Testen verwendet werden, erleichtert dies die Code -Effizienz.

Jetzt werden wir diskutieren, wie man die Saatgut () -Funktion in Python nutzt.

Beispiel Nr. 1

Während wir zusätzliche zufällige Paketmethoden ausführen, müssen wir eine ähnliche Saatgutnummer angeben, wenn wir beabsichtigen, jedes Mal einen ähnlichen Wert zu schaffen. Lassen Sie uns untersuchen, wie der Python-Pseudo-Random-Wert ausgesät werden kann.

zufällig importieren
print ('Zufallswerte mit Samen 40')
für j in Reichweite (4):
willkürlich.Samen (40)
drucken (zufällig.Randint (10, 65))

Zu Beginn des Programms integrieren wir die Header -Datei „zufällig“. Anschließend verwenden wir die Funktion print (), um die Meldung „Zufallswerte mit Samen 40“ anzuzeigen. Im nächsten Schritt haben wir uns für die Schleife beworben. Hier nennen wir die Funktion range () und setzen das Attribut dieser Funktion.

Darüber hinaus verwenden wir die Seed () -Methode. Wir haben Wert 40 als Argument bereitgestellt. Diese Funktion ist mit dem Zufallsmodul verknüpft. Am Ende haben wir die Anweisung print () angewendet, um die Zufallswerte anzuzeigen. Innerhalb der Print () -Funktion wird die Randint () -Methode der Zufallsheader -Datei verwendet.

Als wir sie mit fast einer ähnlichen Zahl ausgesät haben, während wir eine Randint () -Funktion aufrufen, die im Display zu sehen ist, haben wir 4 Mal einen ähnlichen Wert erhalten.

Beispiel Nr. 2

Wir erwerben einen eindeutigen Wert, wenn wir die Randint () -Funktion mehrmals ausführen, bevor wir die SEED () -Funktion ausführen. Geben Sie vor dem Aufrufen anderer Funktionen des zufälligen Pakets eine neue Seed -Nummer an, wenn wir verschiedene Informationen wünschen.

zufällig importieren
willkürlich.Samen (40)
print ("1. Wert:", zufällig.Randint (30, 60))
print ("2. Wert:", zufällig.Randint (30, 60))
willkürlich.Samen (30)
print ("3. Wert:", zufällig.Randint (15, 55))

Zunächst wird das zufällige Modul importiert. Im nächsten Schritt werden wir die SEED () -Funktion anwenden, die dieser Bibliothek zugeordnet ist. Wir verwenden Print () dreimal. Die erste Print () -Funktion wird verwendet, um den 1. Zufallswert zwischen 30 und 60 anzuzeigen, wenn wir die Randint () -Methode anwenden. Daher geben wir die minimalen und maximalen Grenzen als Parameter an. Wir haben die Funktion Randint () aus dem Framework zufällig genommen.

Jetzt möchten wir einen weiteren zufälligen Wert generieren, sodass die Funktion print () und randint () beide verwendet werden. Um den Code zu beenden, nennen wir erneut die Seed () -Methode. Diese Funktion wird verwendet, um einen dritten Zufallswert zu drucken. Zu diesem Zweck werden wir die Randint () -Methode anwenden.

In diesem Fall war der zweite Wert der Ausgabe, wie wir Randint () zweimal ohne Änderung der Saatgutzahl verwendet haben, eindeutig.

Beispiel Nr. 3

In einigen Fällen kann es hilfreich sein, Informationen zu doppelten, die von einem Pseudo-Random-Wert-Schöpfer erstellt werden, in einigen Fällen hilfreich sein kann. Eine Saatgutzahl ist für die Herstellung von Zufallswerten erforderlich. Wir können relativ ähnliche Daten kontinuierlich neu erstellen, indem wir eine Samenzahl verwenden, da zahlreiche Themen nicht wirksam sind, wenn wir die Ergebnisse, die wir in einem bestimmten Lauf erhalten. In diesen Situationen wird der Samen angewendet, um das Ergebnis zu duplizieren. Bis wir Daten wünschen, die wiederholt werden können, ist die vorhandene Saatgutzahl unerlässlich.

Der zufällige Schöpfer von Python behält den Saat. Dies verwendet keine Mittel, um die neueste Saatgutzahl zu erhalten. Wann immer wir den Samen wiedererlangt wollen, müssen wir ihn retten. Der automatisierte Samen würde nicht wieder vom Generator entfernt. Wir können diese Methode jedoch anwenden.

zufällig importieren
Importsystem
s_num = random.Randrange (Sys.maximale Größe)
print ('Samennummer:', S_NUM)
willkürlich.Samen (S_NUM)
n = zufällig.Randint (20, 600)
print ("Zufallswert", n)

Hier werden wir zwei erforderliche Module einbeziehen: Zufällige und SYS. Danach werden wir einen Samen erstellen, also deklarieren wir eine Variable "S_NUM". Hier verwenden wir die Methode randrange (). Wir werden maximale Größe als Argumente der Funktion geben. Diese Funktion bezieht sich auf die Zufallsheader -Datei.

Im nächsten Schritt wird die Druckanweisung verwendet, um die Saatgutnummer anzuzeigen. Jetzt nennen wir die SEED () -Funktion der zufälligen Bibliothek. Die Funktion Seed () erzeugt die Zufallszahl. Wir werden den niedrigsten und höchsten Bereich als Attribute der Randint () -Funktion der zufälligen Bibliothek anpassen. Zuletzt wird die Funktion print () aufgerufen, um den Zufallswert anzuzeigen.

Die Ausgabe zeigt zuerst die Saatnummer und zeigt dann den Zufallswert an, der zwischen 20 und 600 liegt.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir über die Zufallssamenfunktion gesprochen. Wir werden die von einem Pseudo-Random-Wert-Generator bereitgestellten Informationen duplizieren, indem wir die eindeutige Saatgutnummer angeben. Mit Hilfe der Funktion Seed () wählen wir ähnliche Komponenten aus der Liste in unregelmäßigen Intervallen aus. Um jedes Mal einen ähnlichen Zufallswert zu erhalten, verwenden wir die Seed () -Methode. Darüber hinaus erhalten wir mit einem Schöpfer der Zufallszahl als Beispiel eine Samenzahl in diesem Handbuch.