1. Python随机数生成器
在Python中，我们经常需要使用随机数生成器来生成伪随机数，以实现一些随机行为或测试目的。Python提供了内置的random模块，它包含了大量的函数用于生成随机数。在使用这些函数生成随机数之前，我们需要先设置随机数种子。
1.1 random模块简介
Python的random模块提供了生成随机数的函数，如生成随机整数、随机浮点数、选择随机元素等等。这些函数都是基于一个叫做随机数生成器的对象来实现的。随机数生成器生成的是一个伪随机序列，也就是说，我们可以通过相同的种子(seed)来生成相同的随机序列。
1.2 随机数种子(seed)
随机数种子(seed)在随机数生成器中起到了重要的作用。通过设置相同的种子，我们可以获得相同的随机序列，这对于调试和测试来说非常重要。否则，每次运行程序都将得到不同的随机序列。
要设置随机数种子，可以使用random.seed()函数。这个函数需要传入一个整数参数，这个参数就是我们要设定的种子值。例如，我们使用种子值为1的情况：
import random
random.seed(1)
通过设置种子值为1，我们可以确保每次运行程序都得到相同的随机序列。
2. 随机数生成器的用途
随机数生成器在很多情况下都有广泛的用途。下面是一些常见的用途：
2.1 模拟随机行为
在一些模拟场景中，我们需要引入随机性来模拟真实情况下的随机行为。例如，模拟掷骰子的结果、模拟抛硬币的结果等等。通过使用随机数生成器，我们可以随机生成这些结果。
2.2 生成随机测试数据
在进行程序测试时，有时候需要生成一些随机的测试数据来测试程序的鲁棒性和正确性。通过使用随机数生成器，我们可以很方便地生成这些随机数据。
3. 设置随机数种子的注意事项
在设置随机数种子时，有一些注意事项需要我们注意：
3.1 种子值选择
种子值的选择非常重要。如果选择了一个相同的种子值，那么每次生成的随机数序列都是相同的。如果选择了不同的种子值，那么每次生成的随机数序列都是不同的。
通常情况下，我们可以选择使用时间戳作为种子值，这样可以确保每次运行程序都得到不同的随机序列。
3.2 种子值的保存和恢复
有时候，我们需要在程序的不同部分使用随机数。如果在每个部分都设置随机数种子，那么每个部分生成的随机数序列都是相同的，这可能不是我们希望的结果。
为了避免这种情况，我们可以在程序开始前保存随机数种子，然后在需要使用随机数的地方恢复种子。这样可以确保每个部分使用的是不同的随机数序列。
import random
# 保存种子值
seed = random.getstate()
# 恢复种子值
random.setstate(seed)
4. 示例代码
下面是一个使用随机数生成器的示例代码，在循环中生成随机浮点数，并将其加入列表中：
import random
# 设置随机数种子
random.seed(1)
# 生成随机浮点数
numbers = []
for _ in range(10):
number = random.random()
numbers.append(number)
print(numbers)
在这个示例中，我们使用random.seed()函数设置种子值为1，然后使用random.random()函数生成随机浮点数，并将其加入列表numbers中。最后，我们打印出这个列表。
通过设置种子值，我们可以保证每次运行程序得到相同的随机数序列。