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生成真随机数是计算机科学中的一个重要问题，因为许多应用程序需要随机性。在本文中，我们将讨论一些常见的方法来生成真随机数。硬件随机数生成器 硬件随机数生成器是一种物理设备，用于利用自然的随机过程来生成真随机数。这些设备通常使用物理过程，如电子噪声、光子计数器和放射性衰变等。下面是一个使用Python模拟硬件随机数生成器的示例代码： import os
import struct
def get_random_bytes(n):
return os.urandom(n)
def get_random_number():
return struct.unpack('Q', get_random_bytes(8))[0]伪随机数生成器伪随机数生成器是一种算法，用于生成看似随机的数字序列。这些序列在实践中通常足够随机，但它们实际上是由一个确定性算法生成的。下面是一个使用Python内置库生成伪随机数的示例代码： import random
def get_pseudo_random_number():
return random.randint(1, 100)从物理过程中获取随机性除了硬件随机数生成器之外，还可以使用物理过程来获得随机性。可以使用麦克风和摄像头来捕获环境噪声，并使用这些数据来生成真随机数。下面是一个使用Python捕获麦克风噪声的示例代码： import pyaudio
import struct
def get_microphone_noise():
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
data = stream.read(CHUNK)
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
return struct.unpack('Q', data)[0]
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