Python rng种子的数目

在用于从种子初始化随机数的文档（python 3.5）中：

random.seed（a=None，version=2）

初始化随机数生成器

如果省略或无，则使用当前系统时间。如果 随机性源由操作系统提供，它们被使用 而不是系统时间（有关详细信息，请参阅os.uradom（）函数） （视可用性而定）

如果a是int，则直接使用它

对于版本2（默认），str、bytes或bytearray对象 转换为整数并使用其所有位。在版本1中 而使用的是

它不清楚有多少种子。int通常只有40亿个不同的值，但python包含任意精度：

x = 1
type(x) # <class 'int'>
y = 123456789123456789123456789123456789123456789123456789123456789123456789
type(y) # <class 'int'>
z = x+y
z-y # 1 (no rounding error for a 71 digit number)

x=1
类型（x）#
y=12345678123456781234567812345678123456781234567812345678123456781234567812345678123456781234567812345678123456789
类型（y）#
z=x+y
z-y#1（71位数字无舍入误差）

---

他们说它的所有位都被使用了，但这可能意味着这些位被用来生成一个正常的32位int的摘要。这有什么关系？我需要一个从种子随机模式。接下来，我需要创建随机的模式序列（序列中有一个种子）。随机数生成器流将受到“生日攻击”，在这种攻击中，如果只有32位，则在大约10万次之后几乎肯定会出现重复。虽然这不是用于加密，但仍然不可取

开源的好处在于能够简单地用问题查看代码。这是：

您可以看到，如果提供了

version==2

和

str

/

字节

，那么它将获取

a

的SHA512，将其追加，并使用

int.from_bytes

，生成非常大的int并保证至少512位种子，即使使用非常小的自定义输入

---

如下文所述，最终结果是保证种子的长度至少为624位。

“super（）.seed（a）”是进一步消化这个512位散列的超级种子还是真正的512位种子？我认为

super（）.seed（a）

之后

a

的情况也相关。来源是<代码>随机种子（）。。我还在消化它。这个评论“这个算法依赖于无符号的数字。所以：如果arg是一个PyLong，使用它的绝对值。否则使用它的散列值，强制转换为无符号。”似乎暗示种子最终只是一个

PyLong

。啊。。但是，这会导致我们找到

init\u by\u array（）

，它被传递一个32位整数的数组。这里似乎是设置长度的地方：

k=（N>key\u length？N:key\u length）其中
N
是
624
——但这是最小值而不是最大值。在我看来，它没有实现最大长度。
if a is None:
    try:
        # Seed with enough bytes to span the 19937 bit
        # state space for the Mersenne Twister
        a = int.from_bytes(_urandom(2500), 'big')
    except NotImplementedError:
        import time
        a = int(time.time() * 256) # use fractional seconds

if version == 2:
    if isinstance(a, (str, bytes, bytearray)):
        if isinstance(a, str):
            a = a.encode()
        a += _sha512(a).digest()
        a = int.from_bytes(a, 'big')

super().seed(a)
self.gauss_next = None