random.random() 在 python 中究竟是如何工作的？

Question

我对 random.random() 函数在 python 中的工作方式有点困惑。

的文档说，它的回归在[0.0，1.0）的范围内的下一个随机浮点数'。我知道伪随机数生成器通过对值执行一些操作来工作。通常，此值是生成器生成的前一个数字。所以我认为这就是“下一个随机浮点”在这里的意思。（如果我错了，请纠正我）

但是当我看到随机库的源代码时，在class Random. 相反，它的定义class SystemRandom如下（代码的第 671 行）：

 def random(self):
        """Get the next random number in the range [0.0, 1.0)."""
        return (int.from_bytes(_urandom(7), 'big') >> 3) * RECIP_BPF

如果我理解正确，这个函数会使用 os.urandom 生成一个随机数。根据文档，其中从特定于操作系统的随机性源返回随机字节。所以这不会给出“下一个”浮点随机数。

两者是如何联系起来的？或者它们是两种不同的东西？

我在这里很困惑。任何形式的帮助将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

randompython中的模块包含伪随机数生成器（PRNG）的两个接口（类）。您可以将其视为生成随机数的两种方式。

• Random使用Mersenne Twister PRNG。它不是加密安全的
• SystemRandom使用POSIX系统上的/dev/urandom文件或Windows NT系统上的CryptGenRandom()函数。两者都是加密安全的 PRNG。

关于模块的说明 secrets。

该模块secrets并没有实现任何类型的PRNG基于SystemRandom和os.urandom（其中SystemRandom基于），但提供了辅助功能（这是真棒，因为我们没有写他们自己）。评论是我的：

from random import SystemRandom
_sysrand = SystemRandom() #secrets._sysrand
randbits = _sysrand.getrandbits #secrets.randbits
choice = _sysrand.choice #secrets.choice

def randbelow(exclusive_upper_bound): #secrets.randbelow
    ...
    return _sysrand._randbelow(exclusive_upper_bound) #uses SystemRandom

def token_bytes(nbytes=None): #secrets.token_bytes
    ...
    return os.urandom(nbytes)

def token_hex(nbytes=None): #secrets.token_hex(uses token_bytes())
    ...
    return binascii.hexlify(token_bytes(nbytes)).decode('ascii')

def token_urlsafe(nbytes=None): # secrets.token_urlsafe(uses token_bytes())
    ...
    tok = token_bytes(nbytes)
    return base64.urlsafe_b64encode(tok).rstrip(b'=').decode('ascii')

Random.random() 如何工作？

random.random() 在第 749 行的“random.py”模块中定义（对我而言）

_inst = Random()
...
random = _inst.random

该类random.Random()本身并不定义random()方法，而是继承_random.Random()（它定义了一个名为 的方法random()），这是一个Random()位于模块 中的类_random。

（它是一个内置模块）模块的C源代码_random可以在这里找到（它实际上被称为_randommodule.c。见下面的解释）

用 C/C++ 编写的 python 模块的命名约定

（历史上，如果一个模块被称为 spam，包含其实现的 C 文件被称为 spammodule.c；如果模块名称很长，如 spammify，模块名称可以只是 spammify.c。）

的_random.Random.random()（或random.random()）方法被定义为_random_Random_random_impl()中_randommodule.c文件。

static PyObject *
_random_Random_random_impl(RandomObject *self)
{
    uint32_t a=genrand_int32(self)>>5, b=genrand_int32(self)>>6;
    return PyFloat_FromDouble((a*67108864.0+b)*(1.0/9007199254740992.0));
}

genrand_int32()是由Mersenne Twister PRNG实现定义的函数，它返回一个 4 字节的数字。

SystemRandom().random() 如何工作？

（我知道你没有要求 SystemRandom()，但在我写这篇文章的时候我还没有意识到）

我已经制作了这张图片作为我的答案的概述（但是，我鼓励您阅读所有内容）

SystemRandom().random()在模块中定义random.py。

 ...
 def random(self):
    """Get the next random number in the range [0.0, 1.0)."""
    return (int.from_bytes(_urandom(7), 'big') >> 3) * RECIP_BPF**strong text**

该函数使用模块中定义的另一个名为 urandom() 的函数 os.py

from os import urandom as _urandom

该os.py模块不定义函数urandom()本身，而是从内置模块中导入它。os.py将导入的posix，如果你是一个内置的模块 POSIX OS或nt内置模块，如果你是一个Windows NT的操作系统。这些模块包含 urandom() 的定义。

if 'posix' in _names:
    name = 'posix'
    linesep = '\n'
    from posix import *

或者

elif 'nt' in _names:
    name = 'nt'
    linesep = '\r\n'
    from nt import *

posix并且nt是内置模块，因此它们没有该 __file__属性。

潜入源代码：

POSIX

• urandom()在调用_PyOS_URandom()的posixmodule.cas os_urandom_impl() 中定义。

static PyObject *
os_urandom_impl(PyObject *module, Py_ssize_t size)
{
  ...
  bytes = PyBytes_FromStringAndSize(NULL, size);
  ...
  result = _PyOS_URandom(PyBytes_AS_STRING(bytes), PyBytes_GET_SIZE(bytes));
  ...
  return bytes
}

• _PyOS_URandom()在bootstrap_hash.c文件中定义，然后调用pyurandom()

int
_PyOS_URandom(void *buffer, Py_ssize_t size)
{
    return pyurandom(buffer, size, 1, 1);
}

• pyurandom()在bootstrap_hash.c文件中定义，然后调用dev_urandom()。

static int
pyurandom(void *buffer, Py_ssize_t size, int blocking, int raise)
{
  ...
  return dev_urandom(buffer, size, raise);
  ...
}

• dev_urandom在bootstrap_hash.c文件中定义，然后使用该/dev/urandom目录来获取随机字节。

static int
dev_urandom(char *buffer, Py_ssize_t size, int raise)
{
  ...
  fd = _Py_open("/dev/urandom", O_RDONLY);
  ...
  do {
    n = _Py_read(fd, buffer, (size_t)size);
    ...
  } while (0 < size);
  ...
}

视窗NT

它可能看起来有点奇怪（我也这么认为）但该posixmodule.c文件也用于 NT 系统，这里是文件开头的引用（评论）

此文件也用于 Windows NT/MS-Win。在这种情况下，
模块实际上称自己为“nt”，而不是“posix”，并且一些函数要么未实现，要么以不同方式实现。源代码
假定对于 Windows NT，宏“MS_WINDOWS”的定义与所使用的编译器无关。不同的编译器定义了它们自己的功能测试宏，例如'_MSC_VER'。

对于 Windows NT，函数调用链与 POSIX 相同，直到 pyurandom() 函数

• pyurandom()在bootstrap_hash.c文件中定义，然后调用win32_urandom()。

static int
pyurandom(void *buffer, Py_ssize_t size, int blocking, int raise)
{
  ...
  #ifdef MS_WINDOWS
      return win32_urandom((unsigned char *)buffer, size, raise);
  #else
  ...
}

• win32_urandom()在bootstrap_hash.c文件中定义，然后调用CryptGenRandom().

static int
win32_urandom(unsigned char *buffer, Py_ssize_t size, int raise)
{
  ...
  if (!CryptGenRandom(hCryptProv, chunk, buffer))
  {
  ...
  }
  ...
  return 0;
}

• CryptGenRandom()在wincrypt.h文件中声明并在Advapi32.lib和Advapi32.dll库中定义（这些文件由 Microsoft 提供）

Answer 2

random.random()实际上在这里定义：

random = _inst.random

但是，它只是对 C 实现的引用。

这是来自源的引用：

关于底层 Mersenne Twister 核心生成器的一般说明：

• 周期为2**19937-1。
• 它是现有测试最广泛的发电机之一。
• random() 方法是用 C 实现的，在单个 Python 步骤中执行，因此是线程安全的。

您可能想查看有关Mersenne Twister的文章。简单地说，生成器的状态与“上一个数字”不一样，它要复杂得多。所以你错了«...伪随机数生成器通过对一个值执行一些操作来工作。通常这个值是生成器生成的前一个数字»。

至于SystemRandom.random()，在某种程度上是无关的random.random()。在 Python 中，从不同模块导入的同名函数可能不同，所以这里不能依赖函数名。