生产1～100的30个随机数python代码

好的，以下是Python代码实现1~100之间30个随机数的生成：

import random

random_list = random.sample(range(1, 101), 30)
print(random_list)

这段代码使用了`random.sample()`函数，它可以从给定的序列中随机选择指定数量的元素，并返回一个新的列表。在这里，我们指定从1~100之间选择30个数字，返回一个包含这些数字的列表。

相关问题

生产总和为1的随机数 python

如果你希望生成一个总和为1的随机数，你可以使用numpy库来实现。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def generate_random_numbers(total_sum, num_numbers):
    random_numbers = np.random.dirichlet(np.ones(num_numbers), size=1)
    scaled_numbers = random_numbers * total_sum
    return scaled_numbers.tolist()[0]

total_sum = 1
num_numbers = 5
random_numbers = generate_random_numbers(total_sum, num_numbers)
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用了`numpy.random.dirichlet`函数来生成服从狄利克雷分布的随机数，`np.ones(num_numbers)`用于指定狄利克雷分布的参数，`size=1`表示生成一个随机数样本。然后，我们将生成的随机数乘以`total_sum`进行缩放，使得随机数的总和为1，并将结果转换为列表进行打印输出。

注意：在运行代码之前，你需要先安装numpy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

多进程python生产者产生随机数

在Python中，可以使用多进程来实现生产者产生随机数的功能。下面是一个简单的示例代码：

import multiprocessing
import random

def producer(queue):
    while True:
        num = random.randint(1, 100)
        queue.put(num)

def main():
    queue = multiprocessing.Queue()
    process = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))
    process.start()

    while True:
        num = queue.get()
        print("Random number generated:", num)

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的代码中，我们首先定义了一个`producer`函数，它会不断地生成随机数，并将其放入一个队列中。然后，在`main`函数中，我们创建了一个多进程，并将队列作为参数传递给`producer`函数。最后，我们通过不断从队列中获取随机数来消费这些随机数。

需要注意的是，由于使用了多进程，所以在Windows系统上运行时需要将主程序放在`if __name__ == "__main__":`条件下，以避免出现多个进程的问题。