Как найти неизвестное число в питоне

Python – один из наиболее популярных языков программирования общего назначения. Позволяет создавать не только мелкие приложения, но и сложные утилиты. Прост в освоении, за счет чего идеально подходит новичкам.

В приложениях часто приходится работать с числами, включая случайные значения. Их не только обрабатывают, но и генерируют. В данной статье речь зайдет о модуле под названием Random в Python.

Смысл неизвестного

Случайное число – это произвольная величина, которая возникает при воздействии специального приложения автоматического направления устройства. Данный процесс получил широкое распространение в программировании, особенно там, где нужно сотрудничать с неповторимыми значениями, сложными для предсказания.

Пример – это слоты в азартной деятельности и криптопароли, необходимые для защиты электронной информации, включая конфиденциальную.

Программа изначально не может создавать случайный элемент или значение. Последовательности будут опираться на рандомном определении. В основе заложено некое число. Во время инициализации последовательности с его участием несколько раз подряд, на выходе получаются одинаковые итоги. Чтобы получить объективную работу, приходится задействовать показатель часов системы.

Необходимо запомнить, что:

1. При повторном запуске утилиты можно получить random число.
2. Время на обработку еще одного запроса будет возрастать.
3. Соответствующее явление базируется на том, что для получения нового числа нужно затратить больше времени.

Все это помогает разрешить генерация случайных чисел, базирующаяся на системных часах. Так удается достичь предельной оптимизации.

Реализация в Python

Для грамотной и слаженной работы системы в Питоне присутствуют разного рода модули. Они помогают обнаруживать random компоненты и величины. Чаще всего для получения результата приходится использовать текущее системное время, инициализированное на задействованном устройстве.

При обращении к генератору с применением соответствующей переменной можно получать новые значения типа random. Главный инструмент здесь – это многосоставная библиотека. Она носит название Random. Также используются модули и функции numpy.random и os.urandom.

Особенности

При применении рандома необходимо помнить о некоторых нюансах реализации в Python. К ним относят:

• стандартный рандом в ЯП включает в себя огромное количество генерации целых и вещественных показателей, последовательностей с четко прописанными параметрами;
• для заполнения промежутка рандомными элементами требуется задействовать функцию numpy.random;
• функция os.urandom помогает формировать набор случайных байтов;
• последний вариант чаще всего встречается при криптографии.

При обработке псевдослучайных чисел огромную роль играет присутствие в модуле random специального класса под названием SystemRandom. Процессы, которые творятся в его пределах, обращаются к функции os.urandom. Этот генератор имеет аналогичный функционал, но для криптографии он подходит лучше.

О модуле Random

В языке программирования Python модуль Random предусматривает методы, которые предназначаются для тех или иных действий. Чтобы с ним работать, стоит рассмотреть стандартную библиотеку рандома.

Она включает в себя следующие параметры:

• random() – возврат числа в значения между 0 и 1;
• seed (a) – настройка генератора на новую последовательность a;
• uniform (a, b) – возврат вещественного числа в промежуток между a и b;
• randrange (a, b, c) – возврат значения в диапазон данных от a до b с шагом c;
• randint – возвращение значения в установленный диапазон;
• shuffle (a) – миксация параметра из перечня a;
• sample (a, b) – возвращение на исходную позицию последовательности длиной b из списка a;
• choice (a) – восстановление обратно случайного элемента из заданного списка;
• getstate () – обновляет внутреннее состояние генератора;
• setstate (a) – восстановление внутреннего состояния заданного генератора;
• getrandbits (a) – восстановление a при обработке процедуры случайного генерирования бит;
• triangular (a, b, c) – отображение изначального значения числа от a до b с заданным шагом c.

Для случайной псевдопоследовательности предстоит задействовать функцию seed. Ее вызов без применения параметра позволяет использовать системный таймер. Соответствующая операция предоставляется только в конструкторе класса Random.

Генерация в примерах

Перед тем, как рассматривать наглядные примеры, которые помогут разобраться в том, что собой представляет рандом в Питоне, нужно провести инициализацию упомянутой библиотеки. Для этого необходимо выполнить команду import random.

Вещественные

У модуля есть одноименная функция random, которая чаще всего применяется в Питоне. Она возвращает число в промежуток 0-1.

Выше – наглядный пример реализации кодификации.

Целое

Случайное целое число появляется из конкретного диапазона. Для этого требуется использовать функцию randit. У нее несколько аргументов:

• максимум;
• минимум.

Предложенный пример работы со случайными элементами помогает обнаружить разные компоненты в пределах от 0 до 9 включительно.

Диапазон целых

Иногда требуется задать целый диапазон целых. Для этого применяется randrange. Он рандомно генерирует параметры за счет выставленных настроек:

• минимум;
• максимум;
• шаг.

Здесь случайная генерация – это вызов функции с одним требованием. Граница устанавливается на 0, промежуток – на 1. Для двух аргументов длина шага будет автоматически рассчитываться. Программа работает на основе трех заданных наборов.

Диапазон вещественных

Число с плавающей запятой встречается часто и генерируется оно обычно случайным образом. Можно задать их диапазон в рассматриваемой библиотеке. Получение таких чисел в Python осуществляется через uniform. У этой функции random всего два параметра – минимум и максимум.

Выше – приложение, которое демонстрирует процесс с переменными a и b.

В генераторе

Рандом может пригодиться при выводе псевдослучайных параметров. Этот прием способствует созданию некой последовательности. Для реализации задачи нужно воспользоваться randit.

Это – пример, который позволяет создать генератор списка со случайно заданными элементами и длиной.

Перемешивание

Метод Shuffle при работе из библиотеки random помогает осуществлять перемешивание компонентов. Актуально для ранее созданных списком. Все его компоненты распределяются совершенно случайно.

В виде программного кода соответствующее приложение будет иметь такой вид.

Случайный компонент

Choice 0 функция из Random, которая случайным образом выводит элемент из набора данных. Иногда соответствующая операция нужна даже в простейших утилитах.

Тут b приобретает определенное целое значение из списка под названием a.

Несколько из списка

Рассматривая random, стоит помнить – иногда возникает необходимость выборки нескольких компонентов из определенного заранее списка случайным образом. Тут помогает функция sample. Первый аргумент – это исходная последовательность. Второй – длина нового массива.

Вот – наглядный пример соответствующей утилиты и полученного в ходе обработки кодификации информации.

Буквы

Когда программер хорошо разобрался в print, i in range, for i in и иных ключевых функциях языка, а также выучил принцип работы с числами и их случайной генерацией, можно рассмотреть аналогичную операцию с буквами.

Для реализации требуется провести импортирование модуля string, а затем – задействовать список letters. Он отвечает за отображение английского алфавита.

SystemRandom

Эта возможность базируется на os.urandom. Позволяет создавать псевдослучайные параметры, которые будут находиться в полной зависимости от дополнительных данных операционной системы. Способствует стабильной работе в криптографии. Единственный существенный минус SystemRandom – это относительно медленная работа.

А вот – пример того, как будет выглядеть соответствующее приложение.

Быстро освоить Питон, а также разобраться с генерацией случайных значений и списков помогут специализированные компьютерные курсы, ориентированные на широкую публику. Программа составлена так, что с ней справится даже новичок. В конце выдается сертификат установленного образца.

Найти элемент в списке можно как по значению, так и по индексу.

Рис. (1). Пример (7)

Задачи нахождения в списке элемента, удовлетворяющего каким-то условиям, разнообразны.

Рассмотрим нахождение минимального и максимального элементов.
В Python есть встроенные функции, которые ищут максимум и минимум последовательности.

Рис. (2). Функции min и max

Попробуем реализовать этот алгоритм самостоятельно.

Рис. (3). Пример (8)

Каждый человек ежедневно сталкивается со случайностью. Википедия нам говорит: случайность — это результат маловероятного или непредсказуемого события. Непредсказуемого. Стоит отметить, что, чем сложнее система, тем ниже возможность прогнозировать (предсказывать) её будущие состояния. Мир сложен и именно по-этому случайность встречается столь часто. Можно сказать, что случайностью мы называем все события, которые не можем предугадать. Таким образом, разговор о случайном – это разговор о нехватке информации. Но эту нехватку человек научился использовать себе на пользу. К примеру, случайные величина широко применяются в криптографии.

В языке Python есть удобные инструменты для работы со случайными значениями. Речь о модуле стандартной библиотеки под названием random (и не только о нём). Давайте знакомиться!

Как использовать модуль random в Python

Для начала модуль надо импортировать.

Этот модуль содержит функции для работы со случайным числом.

import random

print(random.random())

# Вывод:  0.22721918183118728

  

Вот и наше первое случайное число.

Python функции модуля random

Случайное целое число — randint() функция random

Самое частое применение данного модуля — генерация случайных чисел. Самая популярная функция для этого — randint().

Она возвращает случайное целое число, лежащее в диапазоне, указанном в параметрах функции. Оба аргумента обязательны и должны быть целыми числами.

import random

print('Случайное целое число:', end=' ')
print(random.randint(0, 10))
# Вывод:

Случайное целое число: 10

  

Генерация случайного целого числа — randrange()

Функция randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного диапазона. Отличие от randint() заключается в том, что здесь есть третий параметр – шаг, по умолчанию равный единице.

import random

print('Случайное целое число:', end=' ')
print(random.randrange(0, 10, 2))   # только чётные числа
# Вывод:

Случайное целое число: 4

  

Выбор случайного элемента из списка choice()

Вы играли в детстве в «считалочки»? Эники-беники… Вот этим и занимается random.choice(): функция возвращает один случайный элемент последовательности.

import random

print(list('abracadabra'))
print(random.choice(list('abracadabra')))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

r

  

Функция sample()

random.sample() применяется, когда надо выбрать несколько элементов из заданной коллекции. Она возвращает список уникальных элементов, выбранных из исходной последовательности. Количество элементов, которое вернёт функция, задаётся аргументом k.

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
print(random.sample(example, 5))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'r', 'b', 'a', 'c']

  

Случайные элементы из списка — choices()

random.choices делает то же, что и random.sample(), но элементы, которые она возвращает, могут быть не уникальными.

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
print(random.choices(example, k=15))
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'a', 'd', 'a', 'r', 'b', 'r', 'a', 'd', 'b', 'a', 'r', 'd', 'a', 'a']

  

Генератор псевдослучайных чисел — seed()

Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python. Вот что это означает: для генерации псевдослучайных чисел необходимо какое-то исходное число и именно это число можно установить данным методом. Если значение seed не установлено, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

import random

random.seed(5)
print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())
random.seed(5)
print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())
# Вывод:

0.6229016948897019

0.7417869892607294

0.7951935655656966

0.6229016948897019

0.7417869892607294

0.7951935655656966

  

Перемешивание данных — shuffle()

Метод random.shuffle() применяется для расстановки элементов последовательности в случайном порядке. Представьте коробку в которой лежат какие-то предметы. Встряхните её 🙂

import random

example = list('abracadabra')
print(example)
random.shuffle(example)
print(example)
# Вывод:

['a', 'b', 'r', 'a', 'c', 'a', 'd', 'a', 'b', 'r', 'a']

['d', 'r', 'b', 'b', 'a', 'r', 'a', 'a', 'a', 'a', 'c']

  

Генерации числа с плавающей запятой — uniform()

random.uniform() похожа на randint(), но применяется для генерации числа с плавающей запятой в указанном диапазоне.

import random

print(random.uniform(2.57, 3.8))
print(random.uniform(20.57, 30.8))
# Вывод:

3.307398107170489

28.91020719832224

  

Функция  triangular()

Функция random.triangular() позволяет управлять вероятностью – она возвращает случайное число с плавающей запятой, которое соответствует заданному диапазону, а также уточняющему значению mode. Этот параметр дает возможность взвешивать возможный результат ближе к одному из двух других значений параметров. По умолчанию он находится посередине диапазона.

import random

print(random.triangular(2.57, 3.8, 0.1))
print(random.triangular(2.57, 3.8, 0.000001))
print(random.triangular(2.57, 3.8, 100000))
# Вывод:

2.754036943795768

2.0948646011589727

186.20353644235672

  

Криптографическая зашита генератора случайных данных

Случайные числа, полученные при помощи модуля random в Питоне, не являются криптографически устойчивыми. Это означает, что криптоанализ позволяет предсказать какое число будет сгенерировано следующим. Попробуем исправить ситуацию.

Модуль secrets используется для генерации криптографически сильных случайных чисел, пригодных для управления данными , такими как пароли, аутентификации учетной записи, маркеры безопасности и так далее.

Его зачастую следует использовать вместо генератора псевдослучайных чисел по умолчанию в модуле random, который предназначен для моделирования и симуляции, а не безопасности или криптографии.

import secrets

secretsGenerator = secrets.SystemRandom()
random_number = secretsGenerator.randint(0, 50)
print(random_number)

random_number2 = secretsGenerator.randrange(4, 40, 4)
print(random_number2)

number_list = [6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60]
secure_choice = secretsGenerator.choice(number_list)
print(secure_choice)

secure_sample = secretsGenerator.sample(number_list, 3)
print(secure_sample)

secure_float = secretsGenerator.uniform(2.5, 25.5)
print(secure_float)
# Вывод:

3

4

48

[48, 42, 24]

16.43293639196964

  

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

Самый простой способ задать массив со случайными элементами — использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf — это всё одна и та же функция).

Без аргументов возвращает просто число в промежутке [0, 1), с одним целым числом — одномерный массив, с кортежем — массив с размерами, указанными в кортеже (все числа — из промежутка [0, 1)).

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

numpy.random.rand()применяется для генерации массива случайных вещественных чисел в пределах заданного диапазона.

Также можно генерировать числа согласно различным распределениям (Гаусса, Парето и другие). Чаще всего нужно равномерное распределение, которое можно получить с помощь функции uniform.

Для начала необходимо установить Numpy.

import numpy

random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)
print("2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0] n", random_float_array, "n")

random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))
print("3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5] n", random_float_array, "n")

# Вывод:

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0]

[[0.65381466 0.94942677]

[0.48291731 0.1857905 ]]
 

3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5]

[[28.61664036 69.09697835]

[62.59002522 73.23196535]

[85.79502493 47.36728352]]

  

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

С помощью функции randint или random_integers можно создать массив из целых чисел. Аргументы: low, high, size: от какого, до какого числа (randint не включает в себя это число, а random_integers включает), и size — размеры массива.

import numpy
 

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

print("1-мерный массив случайных целых чисел n", random_integer_array,"n")
 

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))

print("2-мерный массив случайных целых чисел n", random_integer_array)

# Вывод:

1-мерный массив случайных целых чисел

[ 4 10  1 10  5]

 

2-мерный массив случайных целых чисел

[[ 7  4]

[ 9  7]

[ 6 10]]

  

Но здесь мы получим предупреждение о том, что функция устарела:

DeprecationWarning: This function is deprecated. Please call randint(1, 10 + 1) instead

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

  

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

Функция NumPy random.choice() используется для получения случайных выборок одномерного массива, который возвращается как случайные выборки массива NumPy. Эта функция генерирует случайные выборки, которые обычно используются в статистике данных, анализе данных, полях, связанных с данными, а также может использоваться в машинном обучении, байесовской статистике и т. д.

import numpy

array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40]

single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1)

print("один случайный выбор из массива 1-D", single_random_choice)

 
multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False)

print("несколько случайных выборов из массива 1-D без замены", multiple_random_choice)
 

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True)

print("несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой", multiple_random_choice)

# Вывод:

один случайный выбор из массива 1-D [10]

несколько случайных выборов из массива 1-D без замены [40 20 40]

несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой [30 20 20]

  

Генерация случайных универсальных уникальных ID

Универсальные уникальные идентификаторы, также известные как UUID, — это 128-битные числа, используемые для однозначной идентификации информации в компьютерных системах. UUID могут использоваться для обозначения широкого спектра элементов, включая документы, объекты, сеансы, токены, сущности и т. Д. Их также можно использовать в качестве ключей базы данных.

Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера. Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов.

UUID состоит из пяти компонентов, каждый из которых имеет фиксированную длину. Символ дефиса разделяет каждый компонент. Мы можем представить UUID в формате «8-4-4-4-12», где каждая из цифр представляет длину в шестнадцатеричном формате.

UUID Python, сгенерированный с помощью  функции uuid4(), создается с использованием истинно случайного или псевдослучайного генератора. Поэтому вероятность повторения двух гуидов невелика. Когда UUID необходимо сгенерировать на отдельных машинах или мы хотим сгенерировать безопасные UUID, используйте UUID4 (). Он также используется для генерации криптографически безопасных случайных чисел.

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print("безопасный уникальный id ", safeId)

# Вывод:

безопасный уникальный id  61f2682f-4cbf-4c1d-a571-d2094052f371