import random
# sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素；
# random.sample 方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，但在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢，
links = [4,5,9,8,9,7,2,3]
slice = random.sample(links, 3)
print(slice) # links 随机挑选出3个
# random.choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素；
slices = random.choice(links)
print(slices) # 9
# random.choices支持带权重的随机
#random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)
# population：集群。
# weights：相对权重。
# cum_weights：累加权重。
# k：选取次数。
# random.sample(population,k)
# 从集群population中选取k个元素，返回一个列表，集群可以是list、tuple、str、set。
#
# 与random.choices()的区别：一个是选取k次，一个是选取k个，选取k次的相当于选取后又放回，选取k个则选取后不放回。
# 故random.sample()的k值不能超出集群的元素个数。
for i in range(10):
print(random.choices([0,1],[10,1],k=4)) #0出现的几率为10,1出现的几率为1
# [0, 0, 0, 0]
# [1, 0, 0, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# [1, 0, 0, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# [0, 0, 1, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# [0, 0, 0, 0]
# random.randint()随机生一个整数int类型，可以指定这个整数的范围，同样有上限和下限值
t0 = random.randint(1,5)
print(t0) # 4
# random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数
t0 = random.randrange(1,9,2)
print(t0) # 7
# random.random() 返回0<=n<1之间的随机实数n；它会生成一个随机的浮点数，范围是在0.0~1.0之间。
t = random.random()
print(t) #0.8798121514922642
# random.uniform() 生成一个随机的浮点数,可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。
t1 = random.uniform(0.2,1.8)
print(t1) #1.2464677581180021
# random.shuffle() 用于将一个列表中的元素打乱
t2 = random.shuffle(links)
print(t2) # None
print(links) # [7, 8, 9, 4, 9, 5, 2, 3]
