Случайные числа в java

Лучшие практики

Определить критерии производительности и балансировки нагрузки

Если производительность является главным фактором, тогда используйте , который с . SHA1PRNG может быть в 17 раз быстрее, чем NativePRNG, но варианты заполнения фиксированы.

с помощью является более гибким, но оно блокирует, если энтропия недостаточно велика на сервере, так как он читает из . Если вы не знаете, с чего начать, начните с .

Укажите ваши критерии, как это:

SecureRandom sr = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");

Ниже приведена дополнительная информация о поддерживаемых PRNG и провайдерах.

Ниже приведен список PRNG для поставщика SUN:

• SHA1PRNG (в настоящее время начальное заполнение выполняется с помощью комбинации системных атрибутов и устройства сбора энтропии java.security)
• NativePRNG (nextBytes() использует / dev / urandom, generateSeed() использует / dev / random)
• NativePRNGBlocking (nextBytes() и generateSeed() используют / dev / random)
• NativePRNGNonBlocking (nextBytes() и generateSeed() используют / dev / urandom)
• Блокировка NativePRNGB и NativePRNGNonBlocking доступны в JRE 8+.

Предоставить больше возможностей увеличить энтропию

Периодически новый экземпляр и повторяйте его, например:

SecureRandom sr = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");
sr.setSeed(SecureRandom.generateSeed(int))

Периодическое повторное посевание защищает от разглашения данных, если семена просочились. При использовании SHA1PRNG всегда вызывайте сразу после создания нового экземпляра PRNG.

Уменьшить предсказуемость

Если , параметр конфигурации в файле или системное свойство назначены с предсказуемым файлом / URL, то SecureRandom может стать предсказуемым.

Патч старых версий Java

Версии JRE старше 1.4.2 имеют известные проблемы с генерацией защищенных семян SHA1PRNG. Опять же, если вы используете старые версии Java, у вас больше проблем с безопасностью.

Старые версии Java очень небезопасны, и очень важно постоянно обновлять исправления. Один из лучших способов обеспечения безопасности ваших клиентов — это быстрая сертификация вашего программного обеспечения на предмет самого последнего возможного обновления Oracle Critical Patch

How to generate random numbers in Java?

Use the  static method of the Math class to generate random numbers in Java.

1	publicstaticdoublerandom()

This method returns a double number greater than or equal to 0.0 and less than 1.0 (Note that the 0.0 is inclusive while 1.0 is exclusive so that 0 <= n < 1)

a) How to generate a random number between 0 and 1?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

packagecom.javacodeexamples.mathexamples; publicclassGenerateRandomNumberExample{ publicstaticvoidmain(Stringargs){ System.out.println(«Random numbers between 0 and 1»); for(inti=;i<10;i++){ System.out.println(Math.random()); } } }

Output (could be different for you as these are random numbers)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Random numbers between 0 and 1 0.12921328590853476 0.7936354242494305 0.08878870565069197 0.12470497778455492 0.1738593303254422 0.6793228890529989 0.5948655601179271 0.9910316469070309 0.1867838198026388 0.6630122474512686

b) Between 0 and 100

It is fairly easy task to generate random numbers between 0 and 100. Since method returns a number between 0.0 and 1.0, multiplying it with 100 and casting the result to an integer will give us a random number between 0 and 100 (where 0 is inclusive while 100 is exclusive).

1 2	intrandomNumber=(int)(Math.random()*100); System.out.println(«Random Number: «+randomNumber);

c) Between a specific range

Since the  method returns a double value between 0.0 and 1.0, we need to derive a formula so that we can generate numbers in the specific range.

Let’s do that step by step. Suppose you want to generate random numbers between 10 and 20. So the minimum number it should generate is 10 and the maximum number should be 20.

Step 1:

First of all, we need to multiply the  method result with the maximum number so that it returns value between 0 to max value (in this case 20) like given below.

1	intrandomNumber=(int)(Math.random()*20);

The above statement will return us a random number between 0.0 and 19. That is because multiplying 0.0 – 0.99 with 20 and casting the result back to int will give us range of the 0 to 19.

Step 2:

Step 1 gives us a random number between 0 and 19. But we want a random number starting from 10, not 0. Let’s add that number to the result.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*20);

Step 3:

Now the number starts from 10 but it goes up to 30. That is because adding 10 to 0-19 will give us 10-29. So let’s subtract 10 from 20 before multiplication operation.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*(20-10));

Step 4:

The random number generated by the above formula gives us a range between 10 and 19 (both inclusive). The number range we wanted was between 10 and 20 (both inclusive). So let’s add 1 to the equation.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*((20-10)+1));

A final result is a random number in the range of 10 to 20.

Класс Random

В качестве генератора псевдослучайных чисел можно также использовать класс java.util.Random, имеющий два
конструктора :

public Random();
public Random(long);

Поскольку Random создаёт псевдослучайное число, то определив начальное число, устанавливается начальная точка
случайной последовательности, способствующая получению одинаковых случайных последовательностей. Чтобы избежать такого
совпадения, обычно применяют второй конструктор с использованием в качестве инициирующего значения текущего времени.
В таблице представлены наиболее часто используемые методы генератора Random :

Метод	Описание
boolean nextBoolean()	получение следующего случайного значения типа boolean
double nextDouble()	получение следующего случайного значения типа double
float nextFloat()	получение следующего случайного значения типа float
int nextInt()	получение следующего случайного значения типа int
int nextInt(int n)	получение следующего случайного значения типа int в диапазоне от 0 до n
long nextLong()	получение следующего случайного значения типа long
void nextBytes(byte[] buf)	формирование массива из случайно генерируемых значений

Пример получения псевдослучайного целочисленного значения с использованием класса Random :

Random random = new Random();

int i = random.nextInt();

С классом Random алгоритм получения псевдослучайного числа такой же, как и у метода random класса
Math. Допустим, что нам необходимо получить случайное число в диапазоне , 100 включительно. В этом случае
код может выглядеть следующим образом :

int min = 5;
int max = 100;
int diff = max - min;
Random random = new Random();
int i = random.nextInt(diff + 1) + min;

Класс SecureRandom

В следующем примере формируется массив псевдослучайных значений типа byte :

SecureRandom random = new SecureRandom();
byte bytes[] = new byte;
random.nextBytes(bytes);

Этот же массив можно сформировать методом generateSeed :

 byte seed[] = random.generateSeed(8);

Пример использования SecureRandom представлен на странице
Симметричного шифрования.

Класс ThreadLocalRandom

В JDK 7 включен класс ThreadLocalRandom из многопоточного пакета
java.util.concurrent, который следует использовать для получения псевдослучайных
значений в многопоточных приложениях. Для получения экземпляра ThreadLocalRandom следует использовать
статический метод current() данного класса. Пример :

ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();

System.out.println("Random values : ");
System.out.println("boolean : " + random.nextBoolean());
System.out.println("int : "     + random.nextInt    ());
System.out.println("float : "   + random.nextFloat  ());
System.out.println("long : "    + random.nextLong   ());

System.out.println("int from 0 to 5 : "   + 
                                  random.nextInt(5));
System.out.println("long from 5 to 15 : " + 
                                  random.nextLong(5, 15));

Core team and contributors

Awesome contributors

• Adriano Machado
• Alberto Lagna
• Andrew Neal
• Arne Zelasko
• dadiyang
• Dovid Kopel
• Eric Taix
• euZebe
• Fred Eckertson
• huningd
• Johan Kindgren
• Joren Inghelbrecht
• Jose Manuel Prieto
• kermit-the-frog
• Lucas Andersson
• Michael Düsterhus
• Nikola Milivojevic
• nrenzoni
• Oleksandr Shcherbyna
• Petromir Dzhunev
• Rebecca McQuary
• Rodrigue Alcazar
• Ryan Dunckel
• Sam Van Overmeire
• Valters Vingolds
• Vincent Potucek
• Weronika Redlarska
• Konstantin Lutovich
• Steven_Van_Ophem
• Jean-Michel Leclercq
• Marian Jureczko
• Unconditional One
• JJ1216
• Sergey Chernov

Thank you all for your contributions!

Пример использования

Базовое использование

В следующем примере с помощью метода random() мы получим случайное число от 0 (включительно) до 1 (не включая):

const rnd = Math.random();
console.log(rnd); // возвращаемое значение 0.5017845092137254

Получение случайного числа в заданном диапазоне

В следующем примере с помощью метода random() мы рассмотрим как получить случайное число внутри определенного диапазона

Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:

function getRandomFromRange(min, max) {
  return Math.random() * (max - min) + min;
}

console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.830906542874363
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9.436449613234068
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.4493344451274055
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.160973635403946
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.369261822513969

Получение случайного целого числа в заданном диапазоне

В следующем примере мы рассмотрим как с помощью метода random(), ceil() и floor() объекта Math получить случайное целое число внутри определенного диапазона

Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:

function getRandomIntFromRange(min, max) {
  min = Math.ceil(min); // вычисляет и возвращает наименьшее целое число, которое больше или равно переданному числу (округляет число вверх)
  max = Math.floor(max); // вычисляет и возвращает наибольшее целое число, которое меньше или равно переданному числу (округляет число вниз)
  return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min; 
}

console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 1
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6

Получение случайного элемента в массиве

В следующем примере мы рассмотрим как с помощью методов ceil() и random() найти случайный элемент внутри массива:

const arr = ;

const randomElement = arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)];

Например:
arr; // индекс будет соответствовать 2

JavaScript Math

Generate Random Unbounded String With Plain Java

Let’s start simple and generate a random String bounded to 7 characters:

Keep in mind that the new string will not be anything remotely alphanumeric.

2. Generate Random Bounded String With Plain Java

Next – let’s look at creating a more constrained random string; we’re going to generate a random String using lowercase alphabetic letters and a set length:

4. Generate Random Alphanumeric String With Java 8

And then we can widen our character set in order to get an alphanumeric String:

Notice the use of filter method above to leave out Unicode characters between 65 and 90 – to avoid out of range characters.

5. Generate Bounded Random String With Apache Commons Lang

The Commons Lang library from Apache helps a lot with random string generation. Let’s take a look at generating a bounded String using only letters:

So – instead of all the low-level code in the Java example – this one is done with a simple one-liner.

6. Generate Alphabetic String With Apache Commons Lang

Another very simple example – this time a bounded String with only alphabetic characters, but without passing boolean flags into the API:

7. Generate Alphanumeric String With Apache Commons Lang

And finally – the same random bounded String but this time – numeric:

And there we have it – creating bounded and unbounded strings with either plain Java, a Java 8 variant, or the Apache Commons Library.

8. Conclusion

Through different implementation methods we were able to generate bound and unbound strings, using plain Java, a Java 8 variant or the Apache Commons Library.

In these Java examples, we’ve used java.util.Random, but one point worth mentioning is that it is not cryptographically secure. Consider using java.security.SecureRandom instead for security-sensitive applications.

The implementation of all of these examples and snippets can be found in the GitHub project. This is a Maven-based project so it should be easy to import and run.

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

How can this be useful ?

Sometimes, the test fixture does not really matter to the test logic. For example, if we want to test the result of a new sorting algorithm, we can generate random input data and assert the output is sorted, regardless of the data itself:

@org.junit.Test
public void testSortAlgorithm() {

   // Given
   int[] ints = easyRandom.nextObject(int[].class);

   // When
   int[] sortedInts = myAwesomeSortAlgo.sort(ints);

   // Then
   assertThat(sortedInts).isSorted(); // fake assertion

}

Another example is testing the persistence of a domain object, we can generate a random domain object, persist it and assert the database contains the same values:

@org.junit.Test
public void testPersistPerson() throws Exception {
   // Given
   Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

   // When
   personDao.persist(person);

   // Then
   assertThat("person_table").column("name").value().isEqualTo(person.getName()); // assretj db
}

There are many other uses cases where Easy Random can be useful, you can find a non exhaustive list in the wiki.

Java Integer Math

Математические операции, выполняемые с целочисленными типами Java (byte, short, int и long), ведут себя немного иначе, чем обычные математические операции. Поскольку целочисленные типы не могут содержать дроби, в каждом вычислении с одним или несколькими целочисленными типами все дроби в результате обрезаются. Посмотрите на это математическое выражение:

int result = 100 / 8;

Результат этого деления будет 12,5, но так как два числа являются целыми числами, фракция .5 обрезается. Результат, следовательно, всего 12.

Округление также происходит в подрезультатах больших вычислений.

С плавающей точкой Math

Java содержит два типа данных с плавающей точкой: float и double. Они могут содержать дроби в числах. Если нужны дробные выражения в математических выражениях, вы должны использовать один из этих типов данных. Вот пример математического выражения с плавающей точкой:

double result = 100 / 8;

Несмотря на то, что переменная результата теперь имеет тип с плавающей запятой (double), конечный результат по-прежнему равен 12 вместо 12,5. Причина в том, что оба значения в математическом выражении (100 и 8) оба являются целыми числами. Таким образом, результат деления одного на другое сначала преобразуется в целое число (12), а затем присваивается переменной результата.

Чтобы избежать округления вычислений, необходимо убедиться, что все типы данных, включенные в математическое выражение, являются типами с плавающей запятой. Например, вы могли бы сначала присвоить значения переменным с плавающей запятой следующим образом:

double no1 = 100;
double no2 = 8;

double result = no1 / no2;

Теперь переменная результата будет иметь значение 12,5.

В Java есть способ заставить все числа в расчете быть переменными с плавающей точкой. Вы ставите числа с большой буквы F или D. Вот пример:

double result = 100D / 8D;

Обратите внимание на прописные буквы D после каждого числа. Этот верхний регистр D говорит Java, что эти числа должны интерпретироваться как числа с плавающей запятой, и, таким образом, деление должно быть делением с плавающей запятой, которое сохраняет дроби вместо их обрезания

На самом деле вы также можете сделать число длинным, добавив суффикс числа к верхнему регистру L, но long по-прежнему является целочисленным типом, поэтому он не будет сохранять дробные части в вычислениях.

Точность с плавающей точкой

Типы данных с плавающей точкой не являются точными на 100%. Вы можете столкнуться с ситуациями, когда числа со многими дробями не складываются с ожидаемым числом. Если вычисление с плавающей запятой приводит к числу с большим количеством дробей, чем может обработать число с плавающей запятой или двойное число, дроби могут быть обрезаны. Конечно, заданная точность может быть более чем достаточной для многих типов вычислений, но имейте в виду, что дроби могут фактически быть отсечены.

Посмотрите:

double resultDbl3 = 0D;
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

for(int i=0; i<100; i++){
    resultDbl3 += 0.01D;
}
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

Вывод выводится при выполнении этого кода с Java 8:

resultDbl3 = 0.0
resultDbl3 = 1.0000000000000007

Первый оператор System.out.println() правильно печатает значение 0.0, которое является начальным значением переменной resultDbl3.

Однако второй оператор System.out.println() выводит несколько странный результат. Добавление значения 0,01 к 0 всего 100 раз должно привести к значению 1,0, верно? Но каким-то образом окончательный результат 1.0000000000000007. Как видите, что-то не так во фракциях.

Обычно неточность с плавающей запятой незначительна, но все же важно знать об этом

Random Numbers Using the Math Class

Java provides the Math class in the java.util package to generate random numbers.

The Math class contains the static Math.random() method to generate random numbers of the double type.

The random() method returns a double value with a positive sign, greater than or equal to 0.0 and less than 1.0. When you call Math.random(), under the hood, a java.util.Random pseudorandom-number generator object is created and used.

You can use the Math.random() method with or without passing parameters. If you provide parameters, the method produces random numbers within the given parameters.

The code to use the Math.random() method:

The getRandomNumber() method uses the Math.random() method to return a positive double value that is greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.

The output of running the code is:

Random Numbers Within a Given Range

For generating random numbers between a given a range, you need to specify the range. A standard expression for accomplishing this is:

Let us break this expression into steps:

1. First, multiply the magnitude of the range of values you want to cover by the result that Math.random() produces.returns a value in the range ,max–min where max is excluded. For example, if you want 5,10], you need to cover 5 integer values so you can use Math.random()*5. This would return a value in the range ,5, where 5 is not included.
2. Next, shift this range up to the range that you are targeting. You do this by adding the min value.

But this still does not include the maximum value.

To get the max value included, you need to add 1 to your range parameter (max — min). This will return a random double within the specified range.

There are different ways of implementing the above expression. Let us look at a couple of them.

Random Double Within a Given Range

By default, the Math.random() method returns a random number of the type double whenever it is called. The code to generate a random double value between a specified range is:

You can call the preceding method from the main method by passing the arguments like this.

The output is this.

Random Integer Within a Given Range

The code to generate a random integer value between a specified range is this.

The preceding getRandomIntegerBetweenRange() method produces a random integer between the given range. As Math.random() method generates random numbers of double type, you need to truncate the decimal part and cast it to int in order to get the integer random number. You can call this method from the main method by passing the arguments as follows:

The output is this.

Note: You can pass a range of negative values to generate a random negative number within the range.

Генерирование целочисленных псевдослучайных значений

Для генерирования целочисленных псевдослучайных значений используется представленное выше выражение, в котором
произведение «приводится» к целочисленному значению. Например, попробуем получить псевдослучайное значение в диапазоне

Обратите внимание, что закрывающаяся скобка квадратная, т.е. 20 входит в диапазон

В этом случае к разности
между максимальным и минимальным значениями следует добавить 1, т.е. определить диапазон целочисленных значений [5,21),
где 21 не попадает в желаемый диапазон :

// после подстановки значений
int i = (int)Math.random() * (20 - 5 + 1) + 5;
// получаем
int i = (int)Math.random() * 16 + 5;

Случайные элементы из списка — choices() модуль random

• Метод используется, когда требуется выбрать несколько случайных элементов из заданной последовательности.
• Метод был введен в версии Python 3.6. Он также позволяет повторять несколько раз один и тот же элемент.

Пример использования в Python:

Python

import random

# Выборка с заменой
list =
sampling = random.choices(list, k=5)

print(«Выборка с методом choices «, sampling)

1 2 3 4 5 6 7 8

importrandom     # Выборка с заменой list=20,30,40,50,60,70,80,90 sampling=random.choices(list,k=5) print(«Выборка с методом choices «,sampling)

Вывод:

Shell

Выборка с методом choices

1	Выборкасметодомchoices30,20,40,50,40

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type	Method	Description
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Generates the next pseudorandom number.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию , можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования в Python:

Python

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print(«безопасный уникальный id «, safeId)

1 2 3 4 5 6

importuuid     # получить уникальный UUID safeId=uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «,safeId)

Вывод:

Shell

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1	безопасныйуникальныйidfb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

Класс Java Math

Класс Java Math предоставляет более сложные математические вычисления, чем те, которые предоставляют базовые математические операторы Java. Класс Math содержит методы для:

• нахождения максимального или минимального значений;
• значений округления;
• логарифмических функций;
• квадратного корня;
• тригонометрических функций (sin, cos, tan и т. д.).

Math находится в пакете java.lang, а не в пакете java.math. Таким образом, полное имя класса Math — это java.lang.Math.

Поскольку многие его функции независимы друг от друга, каждый метод будет объяснен в своем собственном разделе ниже.

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Python

import random

1	importrandom

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

Python

import random

print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()»)
print(random.random())

1 2 3 4 5

importrandom print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()») print(random.random())

Вывод:

Shell

Вывод случайного числа при помощи использования random.random()
0.9461613475266107

1 2	Выводслучайногочислаприпомощииспользованияrandom.random() 0.9461613475266107

Как видите, в результате мы получили . У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

• является базовой функцией модуля ;
• Почти все функции модуля зависят от базовой функции ;
• возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке .

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.