# Python random: Funções para gerar números aleatórios O módulo Python random dispõe de uma série de recursos para a **geração de números aleatórios** em diferentes formatos (como de inteiros e de vírgula flutuante), para controlar a aleatoriedade das sequências geradas, para realizar distribuições aleatórias, para embaralhar sequências e também para fins criptográficos. Nosso artigo introdutório sobre Python random apresenta suas principais características, apresenta as funções mais usadas e lhe ensina a aplicá-las em códigos. ## O que é o módulo Python random? O módulo Python random é uma biblioteca integrada que fornece funcionalidades para a geração de números aleatórios e a execução de operações randômicas por aplicações. Ele também dispõe de funções capazes de **criar números pseudoaleatórios** de alta qualidade que podem ser utilizados nas mais diversas situações, como em simulações e testes, no desenvolvimento de jogos e na segurança criptográfica. Uma das características mais importantes do módulo random de Python é capacidade que ele tem de se repetir de forma determinística e previsível. Desde que seja definido um valor inicial (valor semente ou *seed*), a geração randômica do módulo random pode ser reproduzida, o que é especialmente útil em testes, experimentos e simulações que exigem a geração repetida de dados aleatórios consistentes. ## Lista de funções do módulo Python random O módulo Python random oferece suporte a diferentes funções capazes de **gerar e processar números aleatórios**. Ainda, você também pode definir funções personalizadas para controlar ou modificar o comportamento da geração de números aleatórios. Compilamos, abaixo, uma tabela com as principais funções já estabelecidas de Random, assim como a utilidade de cada uma delas:
F unção Explicação
`seed(a=None, version=2)` Define o valor inicial (*seed*) para a geração de números aleatórios.
`getstate()` Retorna o estado atual da geração de números aleatórios como objeto.
`setstate(state)` Redefine o estado da geração de números aleatórios com base em um objeto de estado.
`getrandbits(k)` Retorna um número inteiro com *k* bits.
`randrange(start, stop, step)` Gera um número inteiro aleatório a partir de um intervalo especificado.
`randint(a, b)` Retorna um número inteiro aleatório dentro de um intervalo especificado.
`choice(seq)` Retorna um elemento aleatório de uma sequência especificada.
`choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)` Gera uma lista com\* k\* elementos selecionados aleatoriamente dentre uma população; opcionalmente, é possível definir as probabilidades.
`sample(k, population)` Cria uma lista com *k* elementos selecionados aleatoriamente dentre a população, sem duplicatas.
`shuffle(x)` Mistura os elementos de uma lista de forma aleatória.
`random()` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório dentro do intervalo de 0 a 1.
`uniform(a, b)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório dentro do intervalo especificado, incluindo os valores inicial e final.
`triangular(low, high, mode)` Gera um número de vírgula flutuante aleatório dentro de um intervalo de distribuição triangular.
`betavariate(alpha, beta)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição beta.
`expovariate(lambd)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição exponencial.
`gammavariate(alpha, beta)` Gera um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição gama.
`gauss(mu, sigma)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição de Gauss.
`lognormvariate(mu, sigma)` Gera um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição normal logarítmica.
`normalvariate(mu, sigma)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição normal.
`vonmisesvariate(mu, kappa)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição de von Mises.
`paretovariate(alpha)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição de Pareto.
`weibullvariate(alpha, beta)` Retorna um número de vírgula flutuante aleatório a partir de uma distribuição de Weibull.
## Python random para selecionar elementos aleatórios de uma lista Se você precisa selecionar diferentes elementos de uma lista aleatoriamente, pode fazer uso da função `choices(seq, k=n)`, do módulo random de Python. Na estrutura dessa função, `n` faz menção ao número de elementos aleatórios desejados, como você pode perceber no exemplo abaixo: ```python import random # A list of elements my_list = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Strawberry', 'Cherry'] # Randomly selecting an element from the list random_elements = random.choices(my_list, k=3) print("Randomly selected elements:", random_element) ``` Nesse código, fizemos uso da função `choices()` para selecionar randomicamente três elementos da lista que chamamos de `my_list`. Assim sendo, os resultados serão retornados no formato de uma lista que conterá apenas três elementos aleatórios dos cinco previamente listados. ## Python random para embaralhar uma lista A função `shuffle()` de random consegue reordenar elementos de [listas Python](https://www.ionos.com/digitalguide/websites/web-development/python-list/ "Lista em Python") de forma aleatória. Observe o código abaixo para entender melhor: ```python import random # A list of elements my_list = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Strawberry', 'Cherry'] # Shuffle the elements in the list random.shuffle(my_list) print("Shuffled list:", my_list) # Example Output: Shuffled list: ['Strawberry', 'Banana', 'Apple', 'Cherry', 'Orange'] ``` Perceba que, como mostra o exemplo, a função `shuffle()` não gera uma lista nova, mas sim altera a lista já existente. Ou seja, ao aplicar a função `shuffle()` do módulo random de Python, você terá sua lista original embaralhada aleatoriamente, o que significará que seus elementos mudarão de lugar. ## Python random para definir um valor inicial Se você quer utilizar a função `random.seed()` do módulo Python random para **definir um valor inicial (*seed*) específico e garantir a reprodutibilidade dos resultados**, deve iniciar a geração de números com base em um valor semente. Dessa forma, se você definir o mesmo valor semente em outro momento, o mesmo conjunto de números aleatórios será gerado pelo seu código. O exemplo ilustra a situação: ```python import random # Setting the seed value to 42 random.seed(42) # Generating random numbers print(random.random()) # Example output: 0.6394267984578837 print(random.random()) # Example output: 0.025010755222666936 # Resetting the seed value to 42 random.seed(42) # Generating random numbers again print(random.random()) # Example output: 0.6394267984578837 (identical to the previous value) print(random.random()) # Example output: 0.025010755222666936 (identical to the previous value) ``` Após a definição de um valor semente qualquer, os números aleatórios solicitados foram gerados e exibidos. Como esse **mesmo valor semente** foi novamente definido pelo módulo random somado à função seed, os mesmos números aleatórios foram igualmente gerados, uma segunda vez. No nosso exemplo, por duas vezes `random.seed` definiu o valor semente como 42. Assim sendo, os mesmos números aleatórios tiveram de ser gerados. This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-random/](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/python-random/) for AI/LLM consumption.