python 中的 random 函数并不是单独一个函数，它属于 python 内置 random 模块，这个模块提供整套伪随机数生成相关方法，不需要额外 pip 安装，导入 import random 之后就可以调用，核心作用是生成随机整数，随机浮点数，随机选择元素，打乱序列顺序，在小游戏，数据抽样，测试脚本，模拟实验，抽奖程序里面非常常用，要重点理解它是伪随机，不是真正物理意义上的随机，它依靠种子 seed 算法计算出看起来随机的数字序列，只要种子相同，每次运行生成的随机序列就完全一致，这个特性在调试代码的时候非常有用，可以复现随机结果，很多新手容易混淆，以为每次运行结果一定不一样，设置 seed 之后就可以固定随机序列，random 模块里面常用方法有 randint，random，choice，shuffle，sample 这些，每个方法适用场景不一样，学习的时候要分清各个方法的取值区间，参数要求，还有原地修改序列这类容易踩坑的特性，比如 shuffle 是原地打乱列表，没有返回值，很多新手错误接收返回值得到 None，这是高频报错点。
常用方法表格
| 方法 | 功能说明 | 取值特点 |
|---|---|---|
| random.random | 生成 0 到 1 之间随机浮点数 | 包含 0，不包含 1 |
| randint(a,b) | 生成 a 到 b 随机整数 | 包含 a 同时包含 b |
| randrange(start,stop,step) | 生成范围内随机整数 | 类似 range，不包含 stop |
| choice(seq) | 从可迭代对象随机挑选一个元素 | 序列不能为空 |
| sample(seq,k) | 随机抽取 k 个不重复元素 | 返回新列表，原对象不变 |
| shuffle(seq) | 原地打乱列表顺序 | 无返回值，直接修改原列表 |
| uniform(a,b) | 生成 a 到 b 随机浮点数 | 区间可以 a 大于 b |
| seed(x) | 设置随机种子 | 固定随机序列 |
核心知识点深度讲解
基础随机数值生成
random.random 是最基础方法，返回大于等于 0 小于 1 的浮点数，如果需要自定义区间浮点数，可以使用 uniform，它和 randint 不一样，uniform 输出是小数，randint 输出是整数，randint 是闭区间，两端数字都有可能取到，randrange 则和 range 规则一致，终止值不会取到，写代码的时候一定要区分区间边界，这是最容易写错的地方。
序列随机操作
choice 适合随机抽取单个元素，比如抽奖，随机从名单选一人，sample 适合无放回抽样，一次性抽取多个不重复元素，适合抽样测试，不会重复选中同一个元素，shuffle 专门打乱列表，比如洗牌，它是原地修改，调用之后原来列表顺序直接改变，不会返回新列表，如果写成 lst=random.shuffle (lst)，lst 会变成 None，这个是新手经典坑点。
seed 随机种子原理
伪随机算法有初始种子，默认种子一般取自系统时间，所以每次运行程序随机结果不一样，如果调用 random.seed (数值)，固定种子之后，之后所有随机调用，生成序列每次运行都一模一样，做单元测试，复现 bug 的时候经常使用，方便对比测试结果，要注意种子只影响之后调用的随机函数，前面已经生成的随机数不会改变。
适用边界与限制
random 模块适合普通业务模拟，小游戏，抽样测试，但是它不适合密码学安全场景，因为伪随机可以预测，如果需要加密安全随机数，应该使用 secrets 模块，这点一定要区分，不能拿 random 做密钥，验证码高安全等级业务。
典型应用场景
猜数字小游戏，随机洗牌，数据集随机抽样，模拟概率实验，随机出题，随机选择测试用例，模拟抽奖。
【常见问题】
问题 1 python 中的 random 函数 randint 取值包含末尾数字吗
回答 1 python 中的 random 函数，randint 属于闭区间，起始值和结束值都可以取到，randrange 终止值不会取到，两者区间规则不一样。
问题 2 python 中的 random 函数 shuffle 为什么返回 None
回答 2 python 中的 random 函数，shuffle 是原地打乱列表，直接修改原列表，没有返回值，所以不能接收返回结果，否则变量会变成 None。
问题 3 python 中的 random 函数 seed 有什么作用
回答 3 python 中的 random 函数，seed 用来设置随机种子，固定种子之后每次运行生成的随机序列保持一致，方便代码调试复现随机结果。
问题 4 python 中的 random 函数 可以用来做加密随机数吗
回答 4 python 中的 random 函数属于伪随机，可预测，不适合加密安全场景，加密场景需要改用 secrets 模块生成安全随机数。
【免责申明】
本文内容仅用于 python 中的 random 函数学习参考，相关语法基于标准 python 版本，代码建议在对应环境实际运行测试，本文不替代 python 官方 random 模块文档。