Случайные числа широко используются в программировании: для моделирования, тестирования, игр, машинного обучения и даже шифрования. Однако за этим понятием скрываются два типа генерации чисел: псевдослучайные и настоящие случайные числа. В этой статье мы разберём их отличия, как они формируются и как использовать их в Python.
1. Псевдослучайные числа в Python
Python предоставляет встроенный модуль random для работы с псевдослучайными числами.
Пример использования random:
Это стандартный, почти всем известный способ генерации случайного числа. Но почему же тогда выше написано, что это «псевдослучайные числа»? Потому что эти числа генерируются детерминированным образом на основе определённого начального значения — зерна (seed).
А это значит, что если seed будет один и тот же, то и число сгенерируется одно и тоже. И вот тут отлично подойдёт фраза одной мудрой и крутой черепашки: «Случайности не случайны».
Например:
Если запустить код ⬆️, то будете получать всегда два одинаковых (якобы случайных) числа.
Использование seed позволяет воспроизводить результаты генерации, что полезно для тестирования.
Ограничения псевдослучайных чисел:
- Они предсказуемы, если известен алгоритм и сеянец.
- Не подходят для задач, где требуется настоящая случайность (например, криптография).
Как работает модуль random?
Python использует алгоритм генерации псевдослучайных чисел Mersenne Twister. Этот метод обеспечивает хорошую случайность и высокую скорость, что делает его подходящим для большинства задач.
Алгоритм Mersenne Twister:
- Основан на математической формуле, использующей большое простое число (число Мерсенна).
- На входе принимает seed — начальное значение, с которого стартует последовательность. Тут подставляется текущее время ОС.
- Каждый вызов генератора на выходе возвращает число, которое кажется случайным, но на самом деле полностью предсказуемо, если известен начальный seed.
2. Настоящие случайные числа
Настоящие случайные числа основываются на физических процессах, таких как шумы в электронных устройствах, радиационное распадение или тепловое движение атомов. В отличие от псевдослучайных чисел, они не зависят от алгоритма и не предсказуемы.
Как это реализовано?
Для генерации настоящих случайных чисел используют аппаратные устройства — генераторы аппаратных случайных чисел (True Random Number Generators, TRNG). Эти устройства считывают физические явления и преобразуют их в числовой поток.
Примеры использования настоящих случайных чисел:
- Генерация криптографических ключей.
- Лотереи и азартные игры.
- Научные эксперименты, где важна полная случайность.
3. Генерация настоящих случайных чисел в Python
Для задач, требующих высокой степени случайности (например, криптографии), Python предоставляет модуль secrets. Этот модуль использует данные, предоставляемые операционной системой, что делает его более безопасным, чем random. Среди таких данных может быть температура процессора в моменте запуска программы, положение курсора мыши, время операционной системы, сетевой трафик и т.п. Причём, эти данные могут быть скомбинированы, чтобы получить наилучшую случайность.
Пример использования secrets:
4. Когда использовать псевдослучайные и настоящие случайные числа
- Псевдослучайные числа подходят для задач, где важна скорость и воспроизводимость: симуляции, игры, тестирование.
- Настоящие случайные числа требуются для криптографии, защиты данных и любых задач, где важно исключить предсказуемость.
Советы:
- Если сомневаетесь, используйте secrets. Этот модуль безопасен по умолчанию.
- Помните, что случайные числа — это инструмент, и выбор метода зависит от ваших целей.
Случайные числа — это основа для множества областей, от игр до безопасности. Важно понимать разницу между псевдослучайными и настоящими случайными числами, а также выбирать подходящие инструменты для их генерации. Python предлагает мощные модули random, secrets и os, чтобы закрыть потребности от базовой генерации до задач высокого уровня безопасности. Используйте их с умом!
__________________________________________________________________________________________
Подписывайтесь на наш Telegram-канал и группу в ВК, где мы публикуем бонусные материалы для подготовки к экзаменам и для обучения программированию! 🚀