向我介绍一个广泛生成随机数的办法（不使用random等库），然后再向我说明random库中的随机数产生方法

在不使用任何库的情况下，我们可以使用计算机系统的一些内置功能来生成伪随机数。一个常见的方法是使用系统的戳来作为种子值，然后通过一些数学算法生成随机数。下面是一个简单的示例：

import time

def generate_random_number():
    # 使用当前时间戳作为种子值
    seed = int(time.time() * 1000)
    
    # 通过一些数学算法生成随机数
    a = 1103515245
    c = 12345
    m = 2**31 - 1
    
    seed = (a * seed + c) % m
    
    # 将生成的随机数缩放到指定范围内（例如0到1之间）
    random_number = seed / m
    
    return random_number

在这个示例中，我们使用当前时间戳作为种子值，并使用线性同余法生成随机数。然后，我们将生成的随机数缩放到0到1之间，以满足一般随机数生成的要求。

然而，需要注意的是，这种方法生成的随机数只能被称为伪随机数，因为它们是基于确定性算法产生的。如果我们在同样的种子值下多次运行代码，将会得到相同的随机数序列。因此，在实际应用中，建议使用专门的随机数生成库来生成高质量的随机数。

而Python中的`random`库是一个常用的随机数生成库，它提供了多种随机数生成函数和方法。其中一种常见的方法是使用Mersenne Twister算法生成伪随机数。这个算法具有良好的随机性和周期性特性，可以生成高质量的随机数。下面是一个示例：

import random

random_number = random.random()  # 生成0到1之间的随机浮点数
print(random_number)

除了`random()`函数之外，`random`库还提供了其他一些生成随机数的函数，如`randint()`（生成指定范围内的整数）、`uniform()`（生成指定范围内的随机浮点数）等。

总的来说，对于广泛生成随机数的需求，建议使用专门的随机数生成库，如Python中的`random`库，以确保生成的随机数具有较好的随机性和质量。