问Python secrets模块操作可预测

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我在随机和秘密之间进行了研究，发现秘密是“加密安全的”。每个人都说堆栈溢出源是最接近真实随机的。所以我想用它来生成一个种群。然而，它并没有给出非常随机的结果，而是可预测的结果。

我测试的第一个特征是性别，确切地说是4个，并将其全部绘制出来……

# code may not function as it's typed on mobile without a computer to test on

import secrets
import multiprocessing


def gen(args*):
    gender = ["Male", "Female", "X", "XXY"]
    rng = secrets.choice(gender)
    return rng

with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
    id_ = [I for I in range (2000000000)]
    Out = pool.map(gen, id_)
    # Do stuff with the data

当我通过其他函数处理数据时，这些函数确定了一个性别对另一个性别的百分比，它总是25 +- 1%。我希望偶尔有100%的1个性别和0个其他性别，但这从来没有发生过。

我也尝试了用随机数做同样的事情，它产生了类似的结果，但不知何故花费了两倍的时间。

我还将列表性别更改为X和XXY中的一个，同时拥有其他两个中的49个，并给出了1% X和1% XXY的可预测结果。

除了熵这个术语之外，我在计算机上没有太多使用RNG的经验……Python有没有本机或PYPI包可以产生熵或混沌数字？

secrets模块应该以某种可预测的方式运行吗？