不使用随机模块的Python随机函数

Question

我需要编写函数-

random_number(minimum,maximum)

在不使用随机模块的情况下，我这样做：

import time

def random_number(minimum,maximum):
    now = str(time.clock())
    rnd = float(now[::-1][:3:])/1000
    return minimum + rnd*(maximum-minimum)

我不确定这是否可以..是否有已知的方法来解决这个问题？

Answer 1

事情是我需要做一些花费时间的事情

您可以根据时钟漂移生成随机性：

import struct
import time

def lastbit(f):
    return struct.pack('!f', f)[-1] & 1

def getrandbits(k):
    "Return k random bits using a relative drift of two clocks."
    # assume time.sleep() and time.clock() use different clocks
    # though it might work even if they use the same clock
    #XXX it does not produce "good" random bits, see below for details
    result = 0
    for _ in range(k):
        time.sleep(0)
        result <<= 1
        result |= lastbit(time.clock())
    return result

一旦有了getrandbits(k)，就可以得到[a，b]范围内的一个随机整数，包括两个端点。基于CPython Lib / random.py：

def randint(a, b):
    "Return random integer in range [a, b], including both end points."
    return a + randbelow(b - a + 1)

def randbelow(n):
    "Return a random int in the range [0,n).  Raises ValueError if n<=0."
    # from Lib/random.py
    if n <= 0:
       raise ValueError
    k = n.bit_length()  # don't use (n-1) here because n can be 1
    r = getrandbits(k)          # 0 <= r < 2**k
    while r >= n: # avoid skew
        r = getrandbits(k)
    return r

例如，要生成从10到110的20个随机数，包括：

print(*[randint(10, 110) for _ in range(20)])

输出：

11 76 66 58 107 102 73 81 16 58 43 107 108 98 17 58 18 107 107 77

如果getrandbits(k)返回k随机位，则randint(a, b)应按原样工作（不会因模等引起偏斜）。

要测试的质量getrandbits(k)，dieharder可以使用实用程序：

$ python3 random-from-time.py | dieharder -a -g 200

在其中random-from-time.py生成无限（随机）二进制流：

#!/usr/bin/env python3

def write_random_binary_stream(write):
    while True:
        write(getrandbits(32).to_bytes(4, 'big'))

if __name__ == "__main__":
    import sys
    write_random_binary_stream(sys.stdout.buffer.write)

其中getrandbits(k)以上定义。

上面的假设假定您不允许使用os.urandom()或ssl.RAND_bytes()或某些已知的PRNG算法（例如 Mersenne Twister）来实现getrandbits(k)。

getrandbits(n)使用“ time.sleep()+ time.clock()” 实现的dieharder测试失败（太多是巧合）。

这个想法仍然是正确的：时钟漂移可能被用作随机性（熵）的来源，但是您不能直接使用它（分布不均匀和/或某些位是相关的）；这些位可以作为种子传递给PRNG，而PRNG可以接受任意熵源。请参阅“混合”部分。