python如何产生真随机数，每次调用时都不同

在Python中，可以使用random模块来生成伪随机数。但是，为了生成真正的随机数，我们需要使用外部的随机源，例如硬件设备或者网络上的真随机数生成器。

可以使用Python的pycryptodome库来实现真随机数的生成。这个库提供了一个名为os.urandom的函数，这个函数可以从操作系统的随机源中获取真随机数。每次调用os.urandom函数时，都会生成一个不同的真随机数。

以下是一个使用pycryptodome库生成真随机数的示例代码：

from Crypto.Random import get_random_bytes

# 生成32字节的真随机数
random_bytes = get_random_bytes(32)

# 将字节转换为整数
random_number = int.from_bytes(random_bytes, byteorder="big")

print(random_number)

注意：真随机数的生成需要依赖于外部的随机源，因此在某些情况下可能会受到系统限制或网络环境的影响。

相关问题

python 随机数怎么调用

在 Python 中，你可以使用 random 模块来生成随机数。你需要首先导入 random 模块，然后使用 random 模块提供的函数来生成随机数。下面是一个简单的示例代码：

import random

# 生成一个0到1之间的随机浮点数
random_float = random.random()
print(random_float)

# 生成一个指定范围内的随机整数
random_int = random.randint(1, 10)
print(random_int)

以上代码中，`random()` 函数会返回一个0到1之间的随机浮点数，而 `randint(a, b)` 函数会返回一个在 a 和 b 之间（包括 a 和 b）的随机整数。

如果你还想使用其他类型的随机数，例如随机选择一个元素、随机打乱列表等，可以查阅 random 模块的文档以获取更多信息。

python产生随机数代码随机数种子

在Python中，随机数生成通常由`random`模块提供。当你需要生成一系列看起来随机但实际上可以重现的结果时，可以设置随机数的种子。这通常是通过调用`random.seed()`函数，并传入一个整数作为种子值。如果不指定种子，那么每次程序运行随机数会有所不同。如果你想得到可预测的一系列随机数，可以每次都使用相同的种子：

import random

# 设置随机数种子
random.seed(42)

# 现在生成的随机数序列将是一致的
print(random.randint(0, 10))  # 输出可能会一样，因为种子固定

如果你想要改变随机数序列，只需要更改种子即可：

random.seed(123)  # 更改种子到123
print(random.randint(0, 10))  # 新的随机数序列