1: 随机创建用户密码
为了创建随机用户密码，我们可以使用 string 模块中提供的符号。具体来说，标点符号使用 punctuation，字母使用 ascii_letters，数字使用 digits：
from string import punctuation, ascii_letters, digits然后，我们可以将所有这些符号组合在一个名为 symbols 的名称中：
symbols = ascii_letters + digits + punctuation移除其中任何一个，以创建一个元素较少的符号库。
然后，我们可以使用 random.SystemRandom 生成密码。对于长度为 10 的密码
>>> secure_random = random.SystemRandom()
>>> password = "".join(secure_random.choice(symbols) for i in range(10))
>>> print(password) # '^@g;J?]M6e'
请注意，由 random 模块提供的其他例程，如 random.choice、random.randint等，不适合用于加密目的。
在后台，这些例程使用的是Mersenne Twister PRNG，它不符合CSPRNG的要求。因此，你谨记不应该使用它们中的任何一个来生成你计划使用的密码。请始终使用如上所示的 SystemRandom 实例。
Python 3.x Version ≥ 3.6
从 Python 3.6 开始，secrets 模块可用，它提供了加密安全功能。
引用 官方文档，要生成 "一个至少有一个小写字母、至少有一个大写字母、至少有三位数字的十字符字母数字密码"，可以这样做
import string
alphabet = string.ascii_letters + string.digits
while True:
password = ''.join(choice(alphabet) for i in range(10))
if (any(c.islower() for c in password)
and any(c.isupper() for c in password)
and sum(c.isdigit() for c in password) >= 3):
break
2: 创建加密安全随机数
Python 随机模块默认使用 Mersenne Twister PRNG来生成随机数，这虽然适用于模拟等领域，但在要求更高的环境中却无法满足安全要求。
为了创建加密安全的伪随机数，可以使用SystemRandom，通过使用os.urandom，它可以充当加密安全的伪随机数生成器CPRNG。
最简单的使用方法是初始化 SystemRandom 类。它提供的方法与 random 模块导出的方法类似。
from random import SystemRandom
secure_rand_gen = SystemRandom()要创建范围 [0, 20] 内 10 个 int 的随机序列，只需调用 randrange() 即可：
print([secure_rand_gen.randrange(10) for i in range(10)])
# [9, 6, 9, 2, 2, 3, 8, 0, 9, 9]要在给定范围内创建一个随机整数，可以使用 randint：
print(secure_rand_gen.randint(0, 20))
# 5
以及所有其他方法。接口完全相同，唯一的变化是底层的数字生成器。
你也可以直接使用 os.urandom 来获取加密安全的随机字节。
3: 随机和序列：洗牌、选择和抽样
import randomshuffle()
您可以使用 random.shuffle() 来混合/随机化可变和可索引序列中的项目。例如一个 list：
laughs = ["Hi", "Ho", "He"]
random.shuffle(laughs) # Shuffles in-place! Don't do: laughs = random.shuffle(laughs)
print(laughs)
# Out: ["He", "Hi", "Ho"] # Output may vary!
choice()
从任意序列中随机抽取一个元素：
print(random.choice(laughs))
# Out: He # Output may vary!
sample()
与 choice 类似，它从任意序列中随机抽取元素，但可以指定多少个：
# |--sequence--|--number--|
print(random.sample( laughs , 1 )) # Take one element
# Out: ['Ho'] # Output may vary!不会重复使用相同的元素：
print(random.sample(laughs, 3)) # Take 3 random element from the sequence.
# Out: ['Ho', 'He', 'Hi'] # Output may vary!
print(random.sample(laughs, 4)) # Take 4 random element from the 3-item sequence.
# ValueError: Sample larger than population
4: 创建随机整数和浮点数：randint、randrange、random 和 uniform
import randomrandint()
返回介于 x 和 y 之间的随机整数：
random.randint(x, y)例如，在 1 到 8 之间随机获取一个数字：
random.randint(1, 8) # Out: 8
randrange()
random.randrange 的语法与 range 相同，但与 random.randint 不同的是，最后一个值不包含在内：
random.randrange(100) # Random integer between 0 and 99
random.randrange(20, 50) # Random integer between 20 and 49
random.randrange(10, 20, 3) # Random integer between 10 and 19 with step 3 (10, 13, 16 and 19)
random
返回一个介于 0 和 1 之间的随机浮点数：
random.random() # Out: 0.66486093215306317
uniform
返回介于 x 和 y 之间的随机浮点数：
random.uniform(1, 8) # Out: 3.726062641730108
5: 可重复的随机数： 种子和状态
设置特定的 seed 将创建一个固定的随机数系列：
random.seed(5) # Create a fixed state
print(random.randrange(0, 10)) # Get a random integer between 0 and 9
# Out: 9
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 4
重置种子将再次创建相同的 "random" 序列:
random.seed(5) # Reset the random module to the same fixed state.
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 9
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 4
由于种子是固定的，因此结果总是 9 和 4。如果不需要特定的数字，只要求数值相同，也可以使用 getstate 和 setstate 恢复到之前的状态：
save_state = random.getstate() # Get the current state
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 8
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 0
random.setstate(save_state) # Reset to saved state
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 8
print(random.randrange(0, 10))
# Out: 0
要再次对序列进行伪随机化，需要使用 None 作为种子：
random.seed(None)或者调用不带参数的种子方法：
random.seed()6: 随机二进制决策
import random
probability = 0.3
if random.random() < probability:
print("Decision with probability 0.3")
else:
print("Decision with probability 0.7")