在许多编程任务中，我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。
作者 | ARPA 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 随机数已经在密码学、彩票和游戏等众多领域被广泛使用。区块链与随机性也有着紧密的关联，因为它们从随机性中寻求公平。被广泛应用的的工作量证明（Proof-of-Work）共识协议建立在搜索特定随机值的加密任务之上。蓬勃发展的Dapps，例如链上彩票以及NFT盲盒，依靠无偏见的随机输入来提供更可信的用户体验。因此，ARPA希望创建一个安全、稳健、可验证的去中心化随机数生成器(RNG)，为区块链世界提供必要的随机性。 去信任的随机性
Uid（唯一标识符）是用来在系统中唯一标识一个对象或实体的字符串。在开发中，使用随机且不重复的Uid可以用来避免重复数据和安全问题。
rand() 函数可以不加任何参数，就可以生成随机整数。如果要设置随机数范围，可以在函数中设置 min 和 max 的值。如果需要生成随机数的种子，使用 srand 函数配置。
在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数，前者通过生成一个Random类的实例来实现。
在日常生活中，随机数实际上经常遇到，想丢骰子，抓阄，还有抽签。呵呵，非常简单就可以实现。那么在做程序设计，真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api，这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息，如内存，电压，物理信号等等，它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了，废话我就不说了。呵呵。
UUID（通用唯一标识符）是一种用于标识信息的标准。UUID 的标准定义在RFC 4122中。UUID 主要有四个版本（版本1到版本4），每个版本都有其生成规则。
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。
我们都知道，随机数在太多的地方使用了，比如加密、混淆数据等，我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字，以避免产生相同的业务数据造成混乱。 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的。那么本文针对于这两种产生随机数的方法进行源码级别的精度，让你以后不再犯错。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识...等等，都需要全局唯一ID，尤其是分布式场景下。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识…等等，都需要全局唯一ID，尤其是分布式场景下。
引 在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识…等等，都需要全局唯一ID，尤其是分布式场景下。 唯一ID有哪些特性或者说要求呢？按照我的分析有以下特性： 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序 可用性：可保证高并发下的可用性 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID 安全性：不暴露系统和业务的信息 一般来说，常用的唯一ID生成方法有这些： UU
单号在实际的业务过程中是做为一个订单的唯一标识码的存在，提供订单号就很方便业务人员快速定位订单信息，给予用户帮助。
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数，但它可以产生伪随机数。
ULID：Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier（通用唯一词典分类标识符） UUID：Universally Unique Identifier（通用唯一标识符）
python的uuid模块提供UUID类和函数uuid1(), uuid3(), uuid4(), uuid5()
ULID：Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier（通用唯一词典分类标识符）
①Math.random()： 获取随机小数范围：[0.0,1.0) 返回的值是double类型
iOS9苹果明确强调了操作系统的安全性，其中的做法之一则是网络请求将从默认的HTTP切换为HTTPS。本文主要描述HTTPS加密的原理和思想。 HTTPS HTTPS就是将HTTP协议数据包放到SSL
#结合使用的安全优势与总结# ##前言## 写到这里基本上笔者在请求中遇到的问题,以及运用到实践中的解决方案,基本上分为,请求唯一性,单设备登录,单点登录,MD5校验 这几种校验的小技巧,在之前都对着几种校验方式进行也一些独立的说明(还没有看过的可以先去游览查阅一下,在请求安全模块中) 在本章里面会着重说明怎么样综合使用,如何获得比较高的安全性,以及会简单介绍一下方便使用的一种高级加密方法. ##1.回顾## ###1.1 单设备登录.单点登录### 每次调用登录接口获取的ID都是一个临时ID.当下次登录的
上面这段解析文是知乎一位朋友的理解（https://www.zhihu.com/question/34876910#answer-31004674），个人感觉从UUID的概念、特征描述比较透彻。
故事背景 在2014年6月的某一天，卢米埃尔广场赌场（位于美国圣路易斯）的会计师发现他们赌场的几台老虎机有几天突然失控了。 这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的，所以这些机器中的数学计算方法是固定的。 简而言之，这意味着赌场可以精确地知道这些老虎机可以给他们带来多少利润，即平均下来玩家每投1美元赌场就可以盈利7.129美分。 但是在6月2日和3日这两天，赌场内有几台老虎机竟然在没人中大奖的情况下吐出了好多好多钱，这种情况此前从没出现过。技术人员在对程序代码进行了审查之后也没有发现任何异常，所以
UUID（Universally Unique Identifier）是国际标准化组织（ISO）提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值，这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率，常用的UUID可缩短至16位比特。
日常生活中，会经常用到随机数，使用场景非常广泛，例如买彩票、丢骰子、抽签、年会抽奖等。
但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限，数据库自增主键的性能也并不高。此外，某些数据库并不自带主键自增功能，需要业务代码来实现（比如Redis缓存）。
Java Random.nextInt()方法原理解析 主要介绍了Java Random.nextInt()方法原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具 有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 lic int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。 关于Random r = new Random(47)中47的意思 今天看Java编程思想的时候看到了一段这样的代码： Random r = new Random(47); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 刚开始没注意那个47，以为是随机一个47以内的数，但是看到后面在nextInt(26)里面还有个26，一想26应该才是随机数的范 围，那这个47是什么呢？ 然后看源码，看不懂。。。只知道是一个种子，然后百度查，总算理解了一些，如下： 首先要搞明白种子的概念： 想要获取一个范围内的随机数（例如26，随机数可能是0-25），首先需要一个种子（其实就是一个数值）。 每个种子会对应这个范围内（0-26）的唯一的一个随机数。 47这个种子在26这个范围内，所对应的随机数为24，所以每次随机得出的结果都为24. （注意：47在26这个范围内对应的是24，这个是死的，固定的，无论你执行多少次，它还是24） 至于为什么种子47会对应24，这个涉及到java封装的算法，有兴趣可以深入了解。 但是大家可能会发现，平常我们生成随机数的时候并没有传那个种子，如下： Random r = new Random(); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 然后一运行，发现每次运行出来的结果不一样，是所谓的随机数，原来如果没有种子的话，程序会取当前日期的毫秒数来作为 种子，所以每次执行种子都会不同，因为每次时间的毫秒数是不一样的，所以随机出来的数也就会不同。 总之，new Random(47)里面的47表示产生随机数的一个种子，nextInt(26)表示随机数的范围，种子和范围是相关联的，一个 种子对应一个范围内的一个固定的随机数，如果不填种子，则会默认取当前时间的毫秒数作为种子来生成随机数。
上周，阅读了我司入职的安全培训课程，其中提到的随机数部分内容，看完之后觉得很有意思，就又读了几篇相关文章，总结成本文，希望你也能喜欢！
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
Python官方Doc：《20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122》 UUID的算法介绍：《A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace》
众所周知，HTTP协议是直接进行明文传输的，交互过程以及数据传输都没有进行加密，通信双方也没有进行任何认证，因此通信过程非常容易遭遇劫持、监听、篡改。严重情况下，会造成恶意的流量劫持。
小伙伴们在日常的商城项目开发中，都会遇到订单号生成的问题，今天呢小编就带领大家去解读一下生成订单号的问题！ 首先，订单号我们要明确它有有3个性质：1.唯一性 2.不可推测性3.效率性，唯一性和不可推测性不用说了，效率性是指不能频繁的去数据库查询以避免重复。况且满足这些条件的同时订单号还要足够的短。不知道小伙伴们在日常的项目中是否也和我一样去思考过生成订单的一些小问题，可能你也会说，这些东西不用想的那么复杂，其实呢，小编也是同意大家的看法，但是殊不知我们做程序的都讲究严谨性，而且在订单模块的开发中，订单号的位置相信大家都知道，所以呢，我们在写这些小程序的时候，不妨花上几分钟去思考一下为什么这样去定义！好了，下面就告诉大家生成订单的办法了！ 首先，我们生成订单的方式呢：可以采用时间戳加随机数的方式比如：time().rand(10000,99999);这样呢就生成了一个15位的随机数,时间戳呢精确到了毫秒，而后五位随机数，也去除了高并发状况下，订单号重复的情况，当然了我们也可以把时间戳简单的处理一下变成了：date("YmdHis").rand(10000,99999);这样的方式，相信小伙伴们也注意到了我们一直在使用一个rand的PHP的随机数函数，所以呢，当我们去学习PHP的基础的时候，我们遇到随机数的函数的时候，是不是还在想，这个函数到底是有什么用途的呢？现在小伙伴们是不是应该明白了呢！当然了我们还可以将其封装成一个方法，以备我们相似项目中使用，也提高了我们日常代码的可复用性，使我们的代码的效率也提高了不少，那要怎么封装呢，小编给大家写一个简单的小示例：function
首先有一个前提需要明确的是：每一个二维码都必须是惟一的。或者严格一点说，当前存续期间的每一个二维码都必须是惟一的。
/dev/random 存储着系统当前运行环境的实时数据，是阻塞的随机数发生器，读取有时需要等待。
最近在工作中编写业务sql的时候，突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇，他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点（就是保证主键唯一性），趁着感兴趣研究了一波，发现有不少有意思的东西可以讨论，所以出了这篇文章来聊聊。
#如何验证请求的唯一性# ##前言## 讲到请求的唯一性,是我在接口API中开发中遇到的一个问题,有一个需求就当当你的链接被捕获之后如何让它失效,当然是在别人没有破解规则之前!如果别人截取了你的请求可以进行大量请求攻击(防止重复请求攻击（RepeatAttack）)而且会跑到逻辑层并不会在拦截器中拦截,我们要做的就是在拦截器避免这种情况,当然实现的方式有很多种 ps:当然是防御不了内容被篡改但是在后面的文章我会减少一种我现在在使用的一套结合起来的请求安全方面来最大可能的避免此类问题 ##1.浅谈各项解决方案
一. 简介 UUID是128位的全局唯一标识符，通常由32字节的字母串表示。它可以保证时间和空间的唯一性，也称为GUID。 全称为：UUID--Universally Unique IDentifier 在python 中叫做UUID，在C#中称为 GUID--Globally Unique IDentifier. 它通过MAC地址，时间戳，命名空间，随机数，伪随机数来保证生成ID的唯一性。 UUID主要有五个算法，也就是五种方法来实现。 （1）. uuid1()---基于时间戳 由MAC地址，
UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）是一种用于标识信息的128位标识符。Java开发人员倾向于使用 java.util.UUID#randomUUID API来生成UUID编号（类似4c88314f-14ca-4652-8567-4471a0ef917c）。
Math类的声明: publicfinalclassMathextendsObjectMath类是与数学计算有关的类，里面的方法都是静态方法，直接使用类名来调用即可。
ServerHello 服务器用ServerHello信息应答客户，包括下列内容
服务化、分布式已成为当下系统开发的首选，高并发操作在数据存储时，需要一套id生成器服务，来保证分布式情况下全局唯一性，以确保系统的订单创建、交易支付等场景下数据的唯一性，否则将造成不可估量的损失。
在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数，我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器。生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高。
UUID的全称为：Universally Unique IDentifier，也被称为GUID(Globally Unique IDentifier)。是一种由算法生成的唯一标识，它实质上是一个128位长的二进制整数。通常表示成32个16进制数组成的字符串，如：21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D。关于UUID标准的rfc定义详见：http://www.ietf.org/rfc/rfc4122.txt。 当然，GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现，用于Windows操作系统中。
本文主要讨论一种区块链节点的密钥管理方案。区块链节点都会有各自的私钥，将一段随机数分成两段，一段存在配置文件，一段写在节点的运行代码里，通过某种算法结合这两段随机数，生成一个对称密钥，用这个对称秘钥对私钥加密，将加密后的私钥存储在配置文件中。节点需要对交易签名时，再次通过这两段随机数生成对称秘钥，获取配置文件中已加密的私钥，通过生成的对称秘钥解密后，用解密获得的私钥对交易进行签名。
UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ), 对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性. 它是通过MAC地址, 时间戳, 命名空间, 随机数, 伪随机数来保证生成ID的唯一性, 有着固定的大小( 128 bit ). 它的唯一性和一致性特点使得可以无需注册过程就能够产生一个新的UUID. UUID可以被用作多种用途, 既可以用来短时间内标记一个对象, 也可以可靠的辨别网络中的持久性对象.
1. 背景知识: UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ), 对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性. 它是通过MAC地址, 时间
随机数的使用你是不是经常用到？我们在进行运行SpringBoot单元测试时一般不会指定应用程序启动时的端口号，可以在application.properties文件内配置server.port的值为${random.int(10000)}，代表了随机使用0~10000的端口号。
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