python random模块基于mt19937伪随机算法，种子相同则序列确定，适用于模拟、测试等非安全场景；密码学用途须用secrets模块，其依赖系统熵源且不可重现。
Python 的 random 模块不是真随机
它用的是 Mersenne Twister（MT19937）算法，确定性伪随机——只要种子一样，生成的序列就完全相同。这不是 bug，是设计使然，但很多人误以为 random.random() 能满足密码学或高并发唯一 ID 场景。
- 适合模拟、测试、游戏逻辑等对“不可预测性”无硬要求的场景
- 不适合生成密钥、token、session id——得用
secrets模块 -
random.seed()默认用系统时间，但多线程中若在同毫秒调用，可能撞种子；显式传入os.urandom(8)更稳
random.choice() 和 random.choices() 别混用
前者从序列里挑一个，不放回；后者默认可重复抽样，且支持权重。用错会导致结果偏差，尤其在抽样统计或 A/B 测试中。
-
random.choice(['a','b','c'])：每次返回单个元素，等概率 -
random.choices(['a','b','c'], weights=[0.1,0.8,0.1], k=5)：返回长度为 5 的列表，b 出现概率高，且允许重复 - 想“不放回抽多个”？用
random.sample()，它会报ValueError如果k > len(population)，而choices()不会
用 random.shuffle() 改原列表，别指望返回新列表
它直接在原 list 上操作，返回 None。写成 new_list = random.shuffle(old_list) 会让 new_list 变成 None，后续调用 append 或 len 就崩了。
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- 正确做法：
random.shuffle(my_list)，然后直接用my_list - 要保留原列表？先复制：
shuffled = my_list.copy(); random.shuffle(shuffled) - 对 tuple、str 等不可变类型，必须转成 list 再 shuffle，否则报
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
secrets 模块才是安全随机数的起点
secrets 用操作系统级熵源（如 Linux 的 /dev/urandom），不依赖种子，也不可重现。但很多人只在生成 token 时想起来用，却忽略它不支持浮点分布、没有 shuffle、也没有加权抽样。
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- 生成密码：
secrets.token_urlsafe(16) - 选一个选项：
secrets.choice(['yes','no'])（注意：不支持 weights） - 生成整数范围：
secrets.randbelow(100)（等价于[0, 99]），不是randint(0,100) - 想用
secrets做正态分布？不行——得自己用 Box-Muller 等算法基于secrets.randbits()构造，成本高，多数情况没必要
secrets；模拟抛硬币、打乱播放列表、生成测试数据，random 完全够用，还更快更可控。 
