Python：揭秘 random 和 numpy.random 的线程安全机制

2023-11-27 01:34:28

Python 的随机数模块

Python 的 random 模块提供了多种方法来生成随机数，包括 random()、randint()、uniform() 等。这些函数都使用 Mersenne Twister 算法来生成随机数，该算法具有非常好的统计特性，并且在单线程环境下是线程安全的。

但是，在多线程环境下，random 模块的随机数生成函数就不再是线程安全的。这是因为 Mersenne Twister 算法需要一个种子值来初始化随机数生成器，而这个种子值通常是通过系统时间或其他环境变量来获取的。在多线程环境下，多个线程可能会同时访问 random 模块的随机数生成函数，并使用相同的种子值来初始化随机数生成器，这会导致这些线程生成相同的随机数序列。

为了解决这个问题，random 模块提供了 getrandbits() 函数，该函数可以生成一个指定位数的随机整数。getrandbits() 函数是线程安全的，因为它是使用操作系统提供的随机数生成器来生成随机数的。

2. NumPy 的随机数模块

NumPy 的 numpy.random 模块也提供了多种随机数生成函数，包括 rand()、randn()、randint() 等。这些函数都使用 Mersenne Twister 算法来生成随机数，因此在单线程环境下也是线程安全的。

但是，在多线程环境下，numpy.random 模块的随机数生成函数也不再是线程安全的。这是因为 Mersenne Twister 算法需要一个种子值来初始化随机数生成器，而这个种子值通常是通过系统时间或其他环境变量来获取的。在多线程环境下，多个线程可能会同时访问 numpy.random 模块的随机数生成函数，并使用相同的种子值来初始化随机数生成器，这会导致这些线程生成相同的随机数序列。

为了解决这个问题，numpy.random 模块提供了 seed() 函数，该函数可以为随机数生成器设置一个固定的种子值。这样，即使在多线程环境下，使用相同的种子值来初始化随机数生成器，也会生成不同的随机数序列。