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Python中random库的应用

文章目录

  • 一、`random` 库常用函数
  • 二、条件语句 + 随机数
    • 示例1:随机决定程序分支
    • 示例2:模拟概率事件
  • 三、循环语句 + 随机数
    • 示例1:循环直到满足随机条件
    • 示例2:随机次数循环
  • 四、随机操作数据结构
    • 示例1:随机打乱列表顺序
    • 示例2:随机选择元素处理
  • 五、综合应用示例
    • 示例1:猜数字游戏(随机生成目标)🐱 😺
    • 示例2:生成随机验证码
  • 六、结合异常处理
    • 示例:随机重试机制
  • 总结

在 Python 中,结合 random 库可以实现更灵活的程序流程控制,例如通过 生成随机数、随机选择或随机打乱数据来影响条件判断、循环逻辑等。以下是详细分类和应用示例:


一、random 库常用函数

以下是 random 库的常用函数,用于生成随机数据:

函数作用
random.random()生成 [0.0, 1.0) 之间的随机浮点数
random.randint(a, b)生成 [a, b] 之间的随机整数
random.choice(seq)从序列中随机选择一个元素
random.shuffle(seq)随机打乱序列(原地修改)
random.uniform(a, b)生成 [a, b) 之间的随机浮点数
random.sample(population, k)从序列中随机选择 k 个不重复元素

二、条件语句 + 随机数

通过随机数控制条件分支的逻辑。

示例1:随机决定程序分支

import randomnum = random.randint(1, 3)
if num == 1:print("执行方案A")
elif num == 2:print("执行方案B")
else:print("执行方案C")

示例2:模拟概率事件

import random# 模拟60%概率成功的事件
if random.random() < 0.6:print("成功!")
else:print("失败!")

三、循环语句 + 随机数

利用随机数控制循环的终止条件或循环内的行为。

示例1:循环直到满足随机条件

import randomcount = 0
while True:num = random.randint(1, 10)print(f"随机数: {num}")count += 1if num == 5:break
print(f"循环了 {count} 次才找到5")

可能输出:

随机数: 3
随机数: 1
随机数: 5
循环了 3 次才找到5

示例2:随机次数循环

import randommax_attempts = random.randint(3, 6)  # 随机生成3~6次尝试
for i in range(max_attempts):print(f"第 {i+1} 次尝试...")

可能输出:

第 1 次尝试...
第 2 次尝试...
第 3 次尝试...

四、随机操作数据结构

结合 random 库操作列表、字符串等数据结构。

示例1:随机打乱列表顺序

import randomitems = ["A", "B", "C", "D"]
random.shuffle(items)
print("打乱后的列表:", items)  # 如 ['C', 'A', 'D', 'B']

示例2:随机选择元素处理

import randomfruits = ["苹果", "香蕉", "橘子", "西瓜"]
selected = random.choice(fruits)
print("今天吃:", selected)

五、综合应用示例

示例1:猜数字游戏(随机生成目标)🐱 😺

import randomtarget = random.randint(1, 100)
attempts = 0while True:guess = int(input("猜一个1~100之间的数字: "))attempts += 1if guess < target:print("猜小了!")elif guess > target:print("猜大了!")else:print(f"恭喜!你用了 {attempts} 次猜中!")break

示例2:生成随机验证码

import random
import stringdef generate_code(length=6):chars = string.digits + string.ascii_letters  # 数字+字母code = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))return codeprint("验证码:", generate_code())  # 如 '8hJ3qF'

生成随机验证码-解析与优化


六、结合异常处理

处理随机输入或操作中的异常。

示例:随机重试机制

import randomretries = 3
for i in range(retries):try:num = random.randint(0, 1)result = 10 / num  # 可能触发除以0错误print("结果:", result)breakexcept ZeroDivisionError:print(f"第 {i+1} 次尝试失败,重试中...")
else:print("所有尝试均失败!")

总结

  • 条件分支:通过 random 库生成随机条件值(如 randint(), random())。
  • 循环控制:利用随机数控制循环次数或终止条件(如 while + break)。
  • 数据操作:随机选择元素(choice)、打乱顺序(shuffle)或生成随机样本(sample)。
  • 实际应用:随机验证码、游戏逻辑、模拟测试数据等。

掌握 random 库与流程控制的结合,可以编写更动态、灵活的程序逻辑呦!

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