Math.random()

Генератор псевдослучайных чисел — seed() модуль random

• Метод используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python;
• Модуль использует значение из , или отправной точки как основу для генерации случайного числа. Если значения нет в наличии, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Пример использования в Python:

Python

import random

random.seed(6)
print(«Случайное число с семенем «,random.random())

print(«Случайное число с семенем «,random.random())

1 2 3 4 5 6 7

importrandom random.seed(6) print(«Случайное число с семенем «,random.random()) print(«Случайное число с семенем «,random.random())

Вывод:

Shell

Random number with seed 0.793340083761663
Random number with seed 0.793340083761663

1 2	Random number with seed0.793340083761663 Random number with seed0.793340083761663

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type	Method	Description
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Generates the next pseudorandom number.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Using Java API

The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.

2.1. java.lang.Math

The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:

2.2. java.util.Random

Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:

If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:

This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.

Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.

The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:

We can also pass in a single parameter to limit the stream size:

And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:

2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:

• We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
• We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
• Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments

Now, let’s see how it works:

With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:

Secondly, and more importantly, we can use the ints method:

2.4. java.util.SplittableRandom

Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.

As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.

We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:

This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.

We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:

2.5. java.security.SecureRandom

If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:

• Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
• Set the java.util.secureRandomSeed system property to true

This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:

On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:

We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния .

Для закрепления понимания принципов работы и в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Python

import random

number_list =

print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# хранит текущее состояние в объекте state
state = random.getstate()

print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает состояние state, используя setstate
random.setstate(state)

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает текущее состояние state
random.setstate(state)

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

importrandom number_list=3,6,9,12,15,18,21,24,27,30 print(«Первая выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # хранит текущее состояние в объекте state state=random.getstate() print(«Вторая выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # Восстанавливает состояние state, используя setstate random.setstate(state)   #Теперь будет выведен тот же список второй выборки print(«Третья выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # Восстанавливает текущее состояние state random.setstate(state)   # Вновь будет выведен тот же список второй выборки print(«Четвертая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

Вывод:

Shell

Первая выборка
Вторая выборка
Третья выборка
Четвертая выборка

1 2 3 4

Перваявыборка18,15,30,9,6 Втораявыборка27,15,12,9,6 Третьявыборка27,15,12,9,6 Четвертаявыборка27,15,12,9,6

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Java Integer Math

Математические операции, выполняемые с целочисленными типами Java (byte, short, int и long), ведут себя немного иначе, чем обычные математические операции. Поскольку целочисленные типы не могут содержать дроби, в каждом вычислении с одним или несколькими целочисленными типами все дроби в результате обрезаются. Посмотрите на это математическое выражение:

int result = 100 / 8;

Результат этого деления будет 12,5, но так как два числа являются целыми числами, фракция .5 обрезается. Результат, следовательно, всего 12.

Округление также происходит в подрезультатах больших вычислений.

С плавающей точкой Math

Java содержит два типа данных с плавающей точкой: float и double. Они могут содержать дроби в числах. Если нужны дробные выражения в математических выражениях, вы должны использовать один из этих типов данных. Вот пример математического выражения с плавающей точкой:

double result = 100 / 8;

Несмотря на то, что переменная результата теперь имеет тип с плавающей запятой (double), конечный результат по-прежнему равен 12 вместо 12,5. Причина в том, что оба значения в математическом выражении (100 и 8) оба являются целыми числами. Таким образом, результат деления одного на другое сначала преобразуется в целое число (12), а затем присваивается переменной результата.

Чтобы избежать округления вычислений, необходимо убедиться, что все типы данных, включенные в математическое выражение, являются типами с плавающей запятой. Например, вы могли бы сначала присвоить значения переменным с плавающей запятой следующим образом:

double no1 = 100;
double no2 = 8;

double result = no1 / no2;

Теперь переменная результата будет иметь значение 12,5.

В Java есть способ заставить все числа в расчете быть переменными с плавающей точкой. Вы ставите числа с большой буквы F или D. Вот пример:

double result = 100D / 8D;

Обратите внимание на прописные буквы D после каждого числа. Этот верхний регистр D говорит Java, что эти числа должны интерпретироваться как числа с плавающей запятой, и, таким образом, деление должно быть делением с плавающей запятой, которое сохраняет дроби вместо их обрезания

На самом деле вы также можете сделать число длинным, добавив суффикс числа к верхнему регистру L, но long по-прежнему является целочисленным типом, поэтому он не будет сохранять дробные части в вычислениях.

Точность с плавающей точкой

Типы данных с плавающей точкой не являются точными на 100%. Вы можете столкнуться с ситуациями, когда числа со многими дробями не складываются с ожидаемым числом. Если вычисление с плавающей запятой приводит к числу с большим количеством дробей, чем может обработать число с плавающей запятой или двойное число, дроби могут быть обрезаны. Конечно, заданная точность может быть более чем достаточной для многих типов вычислений, но имейте в виду, что дроби могут фактически быть отсечены.

Посмотрите:

double resultDbl3 = 0D;
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

for(int i=0; i<100; i++){
    resultDbl3 += 0.01D;
}
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

Вывод выводится при выполнении этого кода с Java 8:

resultDbl3 = 0.0
resultDbl3 = 1.0000000000000007

Первый оператор System.out.println() правильно печатает значение 0.0, которое является начальным значением переменной resultDbl3.

Однако второй оператор System.out.println() выводит несколько странный результат. Добавление значения 0,01 к 0 всего 100 раз должно привести к значению 1,0, верно? Но каким-то образом окончательный результат 1.0000000000000007. Как видите, что-то не так во фракциях.

Обычно неточность с плавающей запятой незначительна, но все же важно знать об этом

Класс Java Math

Класс Java Math предоставляет более сложные математические вычисления, чем те, которые предоставляют базовые математические операторы Java. Класс Math содержит методы для:

• нахождения максимального или минимального значений;
• значений округления;
• логарифмических функций;
• квадратного корня;
• тригонометрических функций (sin, cos, tan и т. д.).

Math находится в пакете java.lang, а не в пакете java.math. Таким образом, полное имя класса Math — это java.lang.Math.

Поскольку многие его функции независимы друг от друга, каждый метод будет объяснен в своем собственном разделе ниже.

Наш Книговорот (bookcrossing.ru)

Генерирование целочисленных псевдослучайных значений

Для генерирования целочисленных псевдослучайных значений используется представленное выше выражение, в котором
произведение «приводится» к целочисленному значению. Например, попробуем получить псевдослучайное значение в диапазоне

Обратите внимание, что закрывающаяся скобка квадратная, т.е. 20 входит в диапазон

В этом случае к разности
между максимальным и минимальным значениями следует добавить 1, т.е. определить диапазон целочисленных значений [5,21),
где 21 не попадает в желаемый диапазон :

// после подстановки значений
int i = (int)Math.random() * (20 - 5 + 1) + 5;
// получаем
int i = (int)Math.random() * 16 + 5;

Causes of Error Code 0xc0000001

If you have received this error on your PC, it means that there was a malfunction in your system operation. Common reasons include incorrect or failed installation or uninstallation of software that may have left invalid entries in your Windows registry, consequences of a virus or malware attack, improper system shutdown due to a power failure or another factor, someone with little technical knowledge accidentally deleting a necessary system file or registry entry, as well as a number of other causes. The immediate cause of the “Error Code: 0xc0000001” error is a failure to correctly run one of its normal operations by a system or application component.

Комментарии

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Random Number Generation Features in Java 8

Java 8 introduced a new method, ints(), in the java.util.Random class. The ints() method returns an unlimited stream of pseudorandom int values. You can limit the random numbers between a specified range by providing the minimum and the maximum values.

The code to use the Random.ints() method to generate random integer values within a specified range is this.

The getRandomNumberInts() method generates a stream of random integers between the min (inclusive) and max (exclusive). As ints() method produces an IntStream, the code calls the findFirst() method that returns an OptionalInt object that describes the first element of this stream. The code then calls the getAsInt()method to return the int value in OptionalInt.

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of specified random integer values is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of a specified number of random integer values between a range is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

In addition to ints(), some other frequently used methods that Java 8 introduced to the Random class — which can return a sequential stream of random numbers — are:

• LongStream longs()
• DoubleStream doubles()

Using Third-Party APIs

As we have seen, Java provides us with a lot of classes and methods for generating random numbers. However, there are also third-party APIs for this purpose.

We’re going to take a look at some of them.

3.1. org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator

There are a lot of generators in the commons mathematics library from the Apache Commons project. The easiest, and probably the most useful, is the RandomDataGenerator. It uses the Well19937c algorithm for the random generation. However, we can provide our algorithm implementation.

Let’s see how to use it. Firstly, we have to add dependency:

The latest version of commons-math3 can be found on Maven Central.

Then we can start working with it:

3.2. it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom

Certainly, this is one of the fastest random number generator implementations. It has been developed at the Information Sciences Department of the Milan University.

The library is also available at Maven Central repositories. So, let’s add the dependency:

This generator inherits from java.util.Random. However, if we take a look at the JavaDoc, we realize that there’s only one way of using it —  through the nextInt method. Above all, this method is only available with the zero- and one-parameter invocations. Any of the other invocations will directly use the java.util.Random methods.

For example, if we want to get a random number within a range, we would write:

Методы класса чисел

Список методов всех подклассов класса чисел в Java:

№	Метод с описанием
1	xxxValue() Преобразует значение целочисленного объекта в ххх тип данных и возвращает его.
2	compareTo() Сравнивает целочисленный объект с аргументом.
3	equals() Определяет, является ли целочисленный объект равным аргументу.
4	valueOf() Возвращает целочисленный объект, держа указанное значение.
5	toString() Возвращает строковый объект (String), представляющий указанное значение int или целочисленный объект.
6	parseInt() Метод используется для получения примитивного типа данных определенной строки.
7	abs() Возвращает абсолютное значение аргумента.
8	ceil() Возвращает наименьшее (ближайшее к отрицательной бесконечности) double значение, которое больше или равно аргументу и равное математическому целому числу.
9	floor() Возвращает наибольшее (ближайшее к положительной бесконечности) double значение, которое меньше или равно аргумента и равно математическому целому числу.
10	rint() Возвращает double значение, которое ближе всего по значению аргумента и равно математическому целому числу.
11	round() Возвращает ближайшее long или int к аргументу по правилам округления.
12	min() Возвращает меньшее из двух аргументов.
13	max() Возвращает большее из двух аргументов.
14	exp() Возвращает число е Эйлера, возведенную в степень double значения.
15	log() Возвращает натуральный логарифм (по основанию е) с double значением.
16	pow() Возвращает значение первого аргумента, возведенное в степень второго аргумента.
17	sqrt() Возвращает правильно округленный положительный квадратный корень из double значения.
18	sin() Возвращает синус указанного double значения.
19	cos() Возвращает косинус указанного double значения.
20	tan() Возвращает тангенс указанного double значения.
21	asin() Возвращает арксинус указанного double значения.
22	acos() Возвращает арккосинус указанного double значения.
23	atan() Возвращает арктангенс указанного double значения.
24	atan2() Возвращает угол тета от преобразования прямоугольных координат (x, y) в полярных координатах (г, тета).
25	toDegrees() Преобразует угол, измеренный в радианах в примерно эквивалентном угол, измеренный в градусах.
26	toRadians() Преобразует угол, измеренный в градусах, в приблизительно эквивалентный угол, измеренный в радианах.
27	random() Возвращает double значение с положительным знаком, больше чем или равно 0.0 и меньше чем 1.0 .

Поделитесь:

Latest news

• 15/11/2020: Easy Random v5.0.0 is out and is now based on Java 11. Feature wise, this release is the same as v4.3.0. Please check the release notes for more details.
• 07/11/2020: Easy Random v4.3.0 is now released with support for generic types and fluent setters! You can find all details in the change log.

What is Easy Random ?

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom();
Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

The method is able to generate random instances of any given type.

What is this EasyRandom API ?

The API provides 7 methods to generate random data: , , , , , and .
What if you need to generate a random ? Or say a random instance of your domain object?
Easy Random provides the API that extends with a method called .
This method is able to generate a random instance of any arbitrary Java bean.

The class is the main entry point to configure instances. It allows you to set all
parameters to control how random data is generated:

EasyRandomParameters parameters = new EasyRandomParameters()
   .seed(123L)
   .objectPoolSize(100)
   .randomizationDepth(3)
   .charset(forName("UTF-8"))
   .timeRange(nine, five)
   .dateRange(today, tomorrow)
   .stringLengthRange(5, 50)
   .collectionSizeRange(1, 10)
   .scanClasspathForConcreteTypes(true)
   .overrideDefaultInitialization(false)
   .ignoreRandomizationErrors(true);

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom(parameters);

For more details about these parameters, please refer to the configuration parameters section.

In most cases, default options are enough and you can use the default constructor of .

Easy Random allows you to control how to generate random data through the interface and makes it easy to exclude some fields from the object graph using a :

EasyRandomParameters parameters = new EasyRandomParameters()
   .randomize(String.class, () -> "foo")
   .excludeField(named("age").and(ofType(Integer.class)).and(inClass(Person.class)));

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom(parameters);
Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

In the previous example, Easy Random will:

• Set all fields of type to (using the defined as a lambda expression)
• Exclude the field named of type in class .

The static methods , and are defined in
which provides common predicates you can use in combination to define exactly which fields to exclude.
A similar class called can be used to define which types to exclude from the object graph.
You can of course use your own in combination with those predefined predicates.

Why Easy Random ?

Populating a Java object with random data can look easy at first glance, unless your domain model involves many related classes. In the previous example, let’s suppose the type is defined as follows:

Without Easy Random, you would write the following code in order to create an instance of the class:

Street street = new Street(12, (byte) 1, "Oxford street");
Address address = new Address(street, "123456", "London", "United Kingdom");
Person person = new Person("Foo", "Bar", "foo.bar@gmail.com", Gender.MALE, address);

And if these classes do not provide constructors with parameters (may be some legacy beans you can’t change), you would write:

Street street = new Street();
street.setNumber(12);
street.setType((byte) 1);
street.setName("Oxford street");

Address address = new Address();
address.setStreet(street);
address.setZipCode("123456");
address.setCity("London");
address.setCountry("United Kingdom");

Person person = new Person();
person.setFirstName("Foo");
person.setLastName("Bar");
person.setEmail("foo.bar@gmail.com");
person.setGender(Gender.MALE);
person.setAddress(address);

With Easy Random, generating a random object is done with .
The library will recursively populate all the object graph. That’s a big difference!

1 Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

How can this be useful ?

Sometimes, the test fixture does not really matter to the test logic. For example, if we want to test the result of a new sorting algorithm, we can generate random input data and assert the output is sorted, regardless of the data itself:

@org.junit.Test
public void testSortAlgorithm() {

   // Given
   int[] ints = easyRandom.nextObject(int[].class);

   // When
   int[] sortedInts = myAwesomeSortAlgo.sort(ints);

   // Then
   assertThat(sortedInts).isSorted(); // fake assertion

}

Another example is testing the persistence of a domain object, we can generate a random domain object, persist it and assert the database contains the same values:

@org.junit.Test
public void testPersistPerson() throws Exception {
   // Given
   Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

   // When
   personDao.persist(person);

   // Then
   assertThat("person_table").column("name").value().isEqualTo(person.getName()); // assretj db
}

There are many other uses cases where Easy Random can be useful, you can find a non exhaustive list in the wiki.

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Python

import random

1	importrandom

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

Python

import random

print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()»)
print(random.random())

1 2 3 4 5

importrandom print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()») print(random.random())

Вывод:

Shell

Вывод случайного числа при помощи использования random.random()
0.9461613475266107

1 2	Выводслучайногочислаприпомощииспользованияrandom.random() 0.9461613475266107

Как видите, в результате мы получили . У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

• является базовой функцией модуля ;
• Почти все функции модуля зависят от базовой функции ;
• возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке .

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию , можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования в Python:

Python

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print(«безопасный уникальный id «, safeId)

1 2 3 4 5 6

importuuid     # получить уникальный UUID safeId=uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «,safeId)

Вывод:

Shell

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1	безопасныйуникальныйidfb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

Core team and contributors

Awesome contributors

• Adriano Machado
• Alberto Lagna
• Andrew Neal
• Arne Zelasko
• dadiyang
• Dovid Kopel
• Eric Taix
• euZebe
• Fred Eckertson
• huningd
• Johan Kindgren
• Joren Inghelbrecht
• Jose Manuel Prieto
• kermit-the-frog
• Lucas Andersson
• Michael Düsterhus
• Nikola Milivojevic
• nrenzoni
• Oleksandr Shcherbyna
• Petromir Dzhunev
• Rebecca McQuary
• Rodrigue Alcazar
• Ryan Dunckel
• Sam Van Overmeire
• Valters Vingolds
• Vincent Potucek
• Weronika Redlarska
• Konstantin Lutovich
• Steven_Van_Ophem
• Jean-Michel Leclercq
• Marian Jureczko
• Unconditional One
• JJ1216
• Sergey Chernov

Thank you all for your contributions!