上周帮同事看一个抽奖脚本，random.randint(1, 10) 每次运行都出同一个数，他还以为电脑坏了。翻到循环里一行 random.seed(42)，问题就清楚了：种子固定，序列就固定。
python随机数靠的是 random 模块，默认用当前时间做种子，正常调用不需要自己 seed。只有在复现实验、调试对拍时才固定种子，平时写上反而添乱。
randint 和 randrange 差在哪
random.randint(1, 6) 两头都包含，能出 1 和 6，模拟骰子正好。random.randrange(1, 6) 只到 5，跟 range 的规则一样。想要 0 到 1 之间的小数用 random.random()，要指定区间的小数用 random.uniform(1.5, 3.5)。
从列表里抽一个用 random.choice(names)，抽多个不重复用 random.sample(names, 3)，注意 sample 的第二个参数不能超过列表长度，超了直接抛 ValueError。想原地打乱顺序用 random.shuffle(cards)，它没有返回值，写 cards = random.shuffle(cards) 会得到 None。
抽奖和验证码别用同一个函数
random 模块是伪随机，给定种子序列可预测，做活动抽奖、发红包够用，但验证码、重置密码令牌这类不能拿它生成。标准库有 secrets 模块，secrets.randbelow(1000000) 或者 secrets.token_hex(16)，底层取系统随机源，安全得多。
结果老是重复怎么查
先搜代码里的 seed，再看是不是每次运行都重新启动了解释器、把随机结果写死缓存了。还有一种情况：在列表推导里调用函数，结果顺序看起来固定，其实是数据本身有序，不是随机数的问题。
我的用法很简单：业务里的普通随机用 random，碰安全就用 secrets；种子只在测试里出现。记住这两条，python随机数基本不会出岔子。