Python中的Seed（）和随机数

可能重复：

今天，我刚从一个比我更有经验的程序员那里听说了

seed（）

函数。我通常只调用

choice（）

，将列表作为参数，因为我不需要更多的随机数功能

我的程序员朋友告诉我，调用seed是必要的，因为否则Python总是以零作为默认种子开始随机数操作。这意味着，尽管这些数字看起来是随机的，但我们每次都得到相同的序列

我觉得这很奇怪。例如，

choice（）

函数是否真的没有在执行它的操作之前调用seed？或者是它不能以编程方式更改种子的原因，因为它本身就需要选择一个随机数，而且很明显，如果我们的最终目标也是选择一个随机数，这是一个小问题

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我在这里说了一点，但我想知道是否有人清楚这一切是如何实现的

您的朋友大错特错了，如果他阅读了

seed（）函数的文档，他就会知道：

初始化基本随机数生成器。可选参数x可以是任何可哈希对象。如果省略x或无，则使用当前系统时间在首次导入模块时，当前系统时间也用于初始化生成器。如果操作系统提供了随机性源，则使用它们代替系统时间（有关可用性的详细信息，请参阅os.uradom（）函数）

（我的重点。）

他是根据他在其他语言中是如何工作的知识来猜测的。提供
seed（）
函数主要是为了获得可复制的伪随机数流（这对于某些特定应用是必需的）

直接从
random
模块调用的函数实际上是
random.random
类的隐藏实例方法的别名。每个实例至少实际上在其
\uuuu init\uuuu（）
内调用
seed（）

choice（）
函数显然不会在操作之前调用
seed（）
，因为这意味着在每次选择之前都要重新设定种子，这与设定种子的目的背道而驰。
这些都是您可以在文档（）中学习到的内容，或者您可以在解释器中自己进行测试。尝试运行Python并执行两次
random.choice（范围（1000））
。你得到了同样的答案吗？@Michaelhofman你没抓住重点。当然，在同一个Python进程中执行两次不会得到相同的答案。正确的测试是打开两个进程，并在每个进程中进行尝试。我写得很糟糕。我的意思是整个操作（运行Python和执行函数）应该做两次。我做错什么了吗？Win7x64 Py2.7步骤1:
Ctrl-R
->
Python
Enter
。第二步：
随机导入；随机选择（范围（1000））
步骤3：重复步骤1和2。我以为每次都会不一样，但似乎都一样。更新：哦，如果我每次都将种子设置为
0
，我会得到相同的答案。我猜它每次都选择随机种子。注意：突出显示的句子已从Python 2.7和3.2+文档中删除。