极客教程Python random.randint 是伪随机吗
在Python中，random.randint(a, b) 是一个非常常用的生成随机整数的函数。它会在范围 [a, b] 内生成一个随机整数，包括 a 和 b。
然而，很多人会有疑问，Python 中的随机数生成器是否是真正意义上的随机，还是伪随机呢？接下来，我们将对此进行详细讨论。
伪随机数生成器
在计算机科学中，绝大多数使用的随机数生成器都是伪随机数生成器。所谓伪随机数生成器是指，它是通过一个确定的算法，在给定种子值的情况下，生成一系列看起来随机的数值。
伪随机数生成器有以下几个特点：
- 随机性是由程序员编写的算法产生的，而不是由真正的随机事件产生的。
- 只要给定相同的种子值，伪随机数生成器就会生成相同的随机数序列。
- 由于算法是确定性的，所以伪随机数的性质是可以预测的。
Python 中的 random.randint 函数就是基于伪随机数生成器实现的。
Python中的伪随机数生成器
Python 中的随机数生成器是基于 Mersenne Twister 算法实现的。Mersenne Twister 是一种非常常用的伪随机数生成算法，它具有以下特点：
- 非常快速，具有良好的随机性。
- 生成的随机数序列非常长，可以达到 2^{19937} 的级别。
- 给定相同的种子值，可以生成相同的随机数序列。
Python 的随机数生成器是在 C 语言的基础上实现的，因此生成的随机数速度非常快。
示例代码
下面我们来看一个使用 random.randint 生成随机数的示例代码：
import random
# 生成一个 1 到 10 之间的随机整数
random_number = random.randint(1, 10)
print(random_number)
以上代码会生成一个 1 到 10 之间的随机整数，并将其打印出来。我们可以多次运行这段代码，每次生成的随机数都会不同。
随机数种子
虽然伪随机数生成器是确定性的，但我们可以通过设置随机数种子来改变生成的随机数序列。在 Python 中，我们可以使用 random.seed 函数来设置随机数种子。
下面是一个示例代码：
import random
# 设置随机数种子为 0
random.seed(0)
# 生成两个随机数
random_number1 = random.randint(1, 10)
random_number2 = random.randint(1, 10)
print(random_number1, random_number2)
在上面的代码中，我们设置了随机数种子为 0，然后生成了两个随机数。由于我们设置了相同的种子，所以每次运行这段代码，生成的随机数都会是一样的。
结论
总的来说，Python 中的 random.randint 函数是基于伪随机数生成器实现的。虽然它不是真正的随机数生成器，但在大多数情况下，伪随机数已经足够满足我们的需求了。
如果我们需要更复杂的随机数生成器，可以考虑使用 random 模块中的其他函数，或者使用第三方库实现更高级的随机数生成算法。