Python随机数相关知识
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python随机数学习roadom函数学习:1、用于用于生成一个指定范围内的随机符点数random.uniform(a, b) #,两个参数其中一个是上限,一个是下限a = 10b = 100print random.uniform(a, b) #其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= b == 63.73452934792、用于生成一个指定范围内的整数print random.randint(a, b)== 953、指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数random.randrange([start], stop[, step])print random.randrange(10, 100, 1)=884、rand
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Python随机函数random使用详解在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import, 下面看下它的用法。random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0注意: 以下代码在Python3.5下测试通过, python2版本可稍加修改描述random() 方法返回随机生成的一个实数,它在(0,1)范围内。语法以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。参数无返回值返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。实例以下展示了使用 random() 方法的实例:123456#!/usr/bin/python import random # 生成第一个随机数 print ("random 1 : &qu
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Python随机函数random使用详解在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import, 下面看下它的用法。random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0注意: 以下代码在Python3.5下测试通过, python2版本可稍加修改描述random() 方法返回随机生成的一个实数,它在(0,1)范围内。语法以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。参数无返回值返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。实例以下展示了使用 random() 方法的实例:#!/usr/bin/python import random # 生成第一个随机数 print ("random 1 : ",&nbs
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Python基础系列讲解——random模块随机数的生成随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块。 import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。 1、random.random() 随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0) 。 print("random: ", random.random()) #random: 0.5714025946899135 2、random.randint(a , b) 随机生成 a 与 b 之间
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- Numpy 随机数 numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充,增加了一些用于高效生成符合多种概率分布的样本值的函数。这一小节将详述如何用 Numpy 快速创建随机数矩阵。
- 7. 在配置文件中使用随机数 配置文件中使用随机数也是比较常见的场景,尤其启动多个客户端时,希望指定一个启动端口的范围,例如 10 - 20 ,可配置如下:实例:# 配置端口为1-20间的随机数server.port=${random.int[10,20]}这样我可以连续启动四个客户端,启动端口分别是 12 、 13 、 17 、 19 ,可见是随机的,而且在我指定的范围内波动。
- Python 标准库之 random 模块 随机数是随机产生的数,比如购买彩票,中奖的号码就是随机的。random 库是用于生成随机数的 Python 标准库,random 库提供如下函数:函数功能random()生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机小数seed(seed)初始化给定的随机数种子randint(a, b)生成一个 [a, b] 之间的随机整数uniform(a, b)生成一个 [a, b] 之间的随机小数choice(seq)从序列 seq 中随机选择一个元素shuffle(seq)将序列 seq 中元素随机排列, 返回打乱后的序列
- 4. Python 的内存管理机制 Python 的内存管理采用了混合的方法:Python 使用引用计数来保持追踪内存中的对象,当对象的引用计数为 0 时,回收该对象Python 同时使用垃圾回收机制来回收存在有循环引用的对象下面的例子中,演示了 Python 的内存管理策略:class Circular: def __init__(self): self.data = 0 self.next = selfclass NonCircular: def __init__(self): self.data = 0 self.next = Nonedef hybrid(): while True: circular = Circular() nonCircular = NonCircular()hybrid()类 Circular,创建了一个包含循环引用的对象self.next 指向自身,导致了循环引用类 Circular 的实例只能被垃圾回收机制释放类 NonCircular,创建了一个不包含循环引用的对象self.next 指向 None,没有循环引用类 NonCircular 的实例可以引用计数机制释放在方法 hybrid 中在无限循环中,不断的申请 Circular 实例和 NonCircular 实例通过引用计数和垃圾回收机制,内存不会被耗尽,程序可以永远的运行下去。
- 2. 伪装成随机浏览器 我们来看看 Scrapy 给我们提供的、用于伪装 User-Agent 字段的中间件:UserAgentMiddleware 。其定义位于 scrapy/downloadermiddlewares/useragent.py 文件中,我们来看看其具体内容:class UserAgentMiddleware: """This middleware allows spiders to override the user_agent""" def __init__(self, user_agent='Scrapy'): self.user_agent = user_agent @classmethod def from_crawler(cls, crawler): o = cls(crawler.settings['USER_AGENT']) crawler.signals.connect(o.spider_opened, signal=signals.spider_opened) return o def spider_opened(self, spider): self.user_agent = getattr(spider, 'user_agent', self.user_agent) def process_request(self, request, spider): if self.user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', self.user_agent)从上面的代码我们可以看到,该中间件会从 settings.py 中取得 USER_AGENT 参数值, 然后进行实例化:o = cls(crawler.settings['USER_AGENT'])在处理请求的核心方法 process_request() 会将该值赋给请求头中的 User-Agent 字段。注意该中间件属于下载中间件,在 Scrapy 中默认被启用,如下图所示:我们来看看如何在这个中间件的基础上实现随机的 User-Agent 请求:编写一个基于 UserAgentMiddleware 的中间件类,可以放到 scrapy 项目的 middlewares.py 文件中。这里我们使用 fake-useragent 模块来帮我们生成各种各样的 user-agent 值,这样避免我们手工维护一个 user-agent 的值列表。该模块的使用非常简单:(scrapy-test) [root@server china_pub]# python Python 3.8.1 (default, Dec 24 2019, 17:04:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> from fake_useragent import UserAgent>>> ua = UserAgent()>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2062.124 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1464.0 Safari/537.36'>>> ua.random'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:21.0) Gecko/20130326 Firefox/21.0'>>> 注意:使用这个模块需要联网,根据相应的版本要请求网站的相应接口,获取相应数据。例如我这里的版本是0.1.11,于是请求的 URL 及其接口数据如下:来看我们自定义的中间件代码如下:# 写入位置:scrapy项目的middlewares.py文件中from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddlewarefrom fake_useragent import UserAgent# ...class MyUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware): def process_request(self, request, spider): ua = UserAgent() user_agent = ua.random if user_agent: request.headers.setdefault(b'User-Agent', user_agent) return None另外,我们这里继承了 UserAgentMiddleware 中间件,那么原来的这个中间件就失去了意义、因此,在 settings.py 中,我们要启用新的设置 User-Agent 的中间件且关闭原来的中间件:# 代码位置:scrapy项目的settings.py文件中DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { '项目名称.middlewares.MyUserAgentMiddleware': 500, 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,}
- Python 操作 Excel 数据表:数据读取 从这节课开始,我们就正式的进入 Python 办公自动化的学习中去了,上一个小节说过我们的课程划分了四部分。那么这节课就是课程第一部分 “Office 自动化” 的第一课:用 Python 操作 Excel 数据表。Excel 由于其直观的界面、出色的计算功能和图表工具,目前已经成为最流行的个人计算机数据处理软件,在日常办公中必不可少。而借助于 Python 可以让用户更加高效的使用 Excel,减少重复性的工作,我们之前也说过,Python 拥有大量的第三方库可以帮助我们完成丰富的场景,这节课我们将学习用来操作 Excel 的第三方库:xlrd。
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