求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在1/4圆内点的数量占总撒点数的比例计算圆周率值。 请以123作为随机数种子，获得用户输入的撒点数量，编写程序输出圆周率的值，保留小数点后6位。

在Python中，你可以使用random模块生成随机点并计算圆周率。以下是使用Monte Carlo方法求解圆周率的一个简单示例：

import random

def monte_carlo_pi(n):
    # 设置随机数种子
    random.seed(123)
    
    # 正方形边长，假设正方形的面积是1
    side_length = 1.0
    
    # 圆的半径，也是1
    radius = 1.0
    
    # 初始化圆内点计数
    circle_points = 0
    
    for _ in range(n):
        x = random.uniform(-radius, radius)  # 随机x坐标
        y = random.uniform(-radius, radius)  # 随机y坐标
        if x**2 + y**2 <= radius**2:  # 如果点在圆内
            circle_points += 1
    
    # 计算圆周率的估计值
    pi_estimate = 4 * (circle_points / n)
    
    # 返回保留6位小数的圆周率值
    return round(pi_estimate, 6)

# 用户输入的撒点数量
points = int(input("请输入要撒下的点数: "))

pi_value = monte_carlo_pi(points)
print(f"使用{points}个点得到的圆周率近似值为: {pi_value}")