1. Python中的random.sample()
在Python中，如果我们需要从一个序列中随机选择若干个元素，常见的做法是使用random.sample()函数。其用法如下：
import random
sample_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_sample = random.sample(sample_list, 3)
print(random_sample)
运行结果如下：
[3, 5, 1]以上代码中，random.sample()函数的第一个参数是待抽样的序列，第二个参数是需要抽取的元素个数。该函数的返回值是一个包含抽取的元素的列表。
2. random.sample()的缺陷
然而，random.sample()也存在一些问题。当我们需要从一个巨大的序列中随机选取若干个元素时，调用random.sample()可能会占用大量的内存。这是因为该函数需要将整个序列都加载进内存中，然后再进行统计和随机抽样。
假设我们有一个长度为1亿的序列，需要从其中选取1万个元素，我们可以这样写代码：
import random
big_list = list(range(100000000))
random_sample = random.sample(big_list, 10000)
print(random_sample)
然而，当我们运行该程序时，很可能会遇到MemoryError的错误提示，表示程序无法获取足够的内存。这是因为random.sample()需要将整个长度为1亿的序列全部都加载进内存中，再进行统计和随机抽样，所以内存占用非常大。
3. 替代方案
3.1 使用random.shuffle() + 切片
一种可以替代random.sample()的方法是使用random.shuffle()函数。该函数可以随机打乱一个序列的顺序，我们可以在打乱后取出前k个元素作为随机抽样的结果。
代码如下：
import random
big_list = list(range(100000000))
random.shuffle(big_list)
random_sample = big_list[:10000]
print(random_sample)
运行结果与random.sample()函数相同。
使用random.shuffle()的好处是不需要全部加载整个序列进内存，而是只需要先把序列打乱，然后再取前k个元素，非常节省内存。
然而，这种方法也存在一些问题。当我们需要选取的元素个数非常大时（如上面的例子中要选取100万个元素），该方法就不太实用了。因为使用切片取出前100万个元素仍然会占用大量的内存。而如果使用一个循环一个一个地取，效率又会很低。
3.2 使用生成器
另外一种解决方案是使用生成器，将随机抽样的过程延迟到使用的时候再进行。这样可以避免一次性加载整个序列进内存的问题。
代码如下：
import random
def random_sample(seq, k):
seq_size = len(seq)
for i in range(k):
j = int(random.random() * seq_size)
yield seq[j]
big_list = list(range(100000000))
random_gen = random_sample(big_list, 10000)
random_sample = list(random_gen)
print(random_sample)
运行结果与random.sample()函数相同。
以上代码中，我们定义了一个生成器函数random_sample()，接收一个待抽样的序列和需要抽取的元素个数。该函数在每次迭代时，随机选取一个元素的下标，并返回对应的元素。由于是生成器函数，不会一次性地将整个序列都加载到内存中，而是每次仅在需要的时候生成一个随机抽样的元素，从而避免了内存占用过大的问题。
需要注意的是，在random_sample()函数中，我们使用了random.random()函数生成一个[0, 1)之间的随机数，然后乘以序列的长度，得到一个随机的下标。这种方法比random.randint()函数的效果更好，因为在产生大量的随机数时，random.random()的速度比random.randint()快。
4. 总结
本文介绍了Python中random.sample()函数的使用方法，并提出了该函数存在的一个缺陷：当需要从一个巨大的序列中随机选取若干个元素时，调用random.sample()可能会占用大量的内存。为了解决这个问题，我们介绍了两种可以替代random.sample()的方法：使用random.shuffle() + 切片，以及使用生成器。以上两种方法都可以避免一次性加载整个序列进内存的问题。