# -*- coding:utf-8 -*- import random arr = ['A','B','C','D','E','F'] #生成(0.0, 1.0)的随机数 print random.random() #0.133648715391 # 生成随机浮点数 0<N<100 print random.uniform(0,100) #10.535881824 #生成随机整数 0<N<100 print random.randint(0,100) #随机生成一个0-100内3

如下页面,一个测评功能,30个题目,每题的答案选项一样: 要实现每题自动随机选择一个答案 方法一:定义一个5个选项的列表,循环30次,然后使用random.shuffle打乱列表顺序,根据列表元素定位第几个选项 a = ['完全同意', '同意', '不知道', '不同意', '完全不同意']for i in range(0, 30): random.shuffle(a) if a[0] == "完全同意": driver.find_element_by_xpath('//*[@tex

php使用array_rand()函数从数组中随机选择一个或多个元素的方法. 使用array_rand() 函数从数组中随机选出一个或多个元素,并返回.  array_rand(array,number)  参数 描述  array 必需.规定输入的数组参数. www.jbxue.com number 可选.默认是 1.规定返回多少个随机的元素.  例子:  <?php  $a=array("a"=>"Dog","b"=>&qu

爬虫时适当更换user-agent可以稍微规避一下代理被封的风险... from random import sample ua = [ 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C;

使用场景: 如上图所示,有时候,我们测试的时候,不会每个方向都选择一遍,也不能每次都选择一个方向,这个时候就需要每次运行用例的时候,随机选择一个方向来测试 使用方法: random.randint() 举例说明: # _._ coding:utf-8 _._ """ :author: 花花测试 :time: 2017.05.04 :content: 随机选择同一类型下的某一个元素 """ from selenium import webdrive

实际场景中,经常要从多个选项中随机选择一个,不过,不同选项经常有不同的权重. /** * Created by xc on 2019/11/23 * 带权重的随机选择 */ public class Test { public static void main(String[] args) { Pair[] options = new Pair[]{new Pair("first", 3.3), new Pair("second", 3.3), new Pair(&

一 Python的概述以及游戏的内容 Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,更接近人类语言,以至于人们都说它是“以思考的速度编程”:Python具备现代编程语言所应具备的一切功能:Python是面向对象 编程的语言,可以跟其他语言结合使用:Python在绝大多数操作系统上都可以运行,且是免费开源的.因为上述原因,Python变得十分流行以及成功. 本游戏属于猜字游戏,计算机从一组单词中随机挑一个出来,然后对其进行乱序(也就是让单词的字母随机排列).玩家要猜出原始单词才算赢.由此可以大致

4.random -- 随机模块 a-z:97 ~ 122 A-Z :65 ~ 90 import random #浮点数 print(random.random())#0~1,不可指定 print(random.uniform(1,10))#1~10#须指定 #整数 print(random.randint(1,10))[1~10]整数,闭区间 print(random.randrange(1,5,2))#(起始,终止,步长) list1 = [1,2,3,4,5] print(random.

package java05; import java.util.Random; /* Random随机生成一个数字 1.导包: import java.util.Random; 2.创建 Random r = new Random(); 3.使用 int num = r.nextInt()不带参数是随机生成一个数字在int所有范围内 int num = r.nextInt(n); 带参数代表范围,左闭右开 * */ public class DemoRandomnum { public sta

1.使用python random模块的choice方法随机选择某个元素 from random import choice foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print choice(foo) 2.使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) #从list中随机获取5

Python 练习 标签: Python Python练习题 Python知识点 二. 使用random中的randint函数随机生成一个1~100之间的预设整数让用户键盘输入所猜的数,如果大于预设的数,屏幕显示"太大了,请重新输入"如果小于预设的数,屏幕显示"太小了,请重新输入"如此循环,直到猜中,显示"恭喜你,猜中了!共猜了N次"N为用户猜测次数. 答案: import random def guess_number(): true_num

# 1 random 模块 随机选择# import random#随机取小数# ret = random.random() #空是0到1之间的小数字# print(ret)# # 0.07997289873078917# uniform 统一的# print(random.uniform(10,12))# 11.341669118364248# 随机取整数# 1print(random.randint(1,10))# 5 随机整取1 到10 的数字# 2# print(random.randr

随机选择:random import random # 从一个序列中随机的抽取一个元素 values=[1,2,3,4,56] # 指定取出N个不同元素 print(random.sample(values,2)) # [56, 3] # 仅仅 打乱序列中元素的顺序 random.shuffle(values) print(values) # [56, 4, 1, 2, 3] # 生成随机整数 # 为了生成0到1范围内均匀分布的浮点数 print(random.random()) # 0.087

import random from random import random, uniform, randint, randrange, choice, sample, shuffle list = ['jack', 'rose', 'tom', 'jerry'] print(random()) # 随机小数 0.0 <= x < 1.0 print(uniform(1, 10)) # 随机小数 x, 1.0 <= x < 10.0 print(randint(1, 10)) #

sqlalchemy和flask-sqlalchemy之间的东西不是太清晰. sqlalchemy文档太他妈多了.日. 今天遇到的实例. 用户进行随机匹配,系统随机返回一个一定筛选条件下的用户.为了用户体验,还得去掉已关注的人. 首先获取满足筛选条件的用户列表: users = User.query.filter_by(school=form.school.data, sex=form.sex.data, status=form.status.data).all() 且要获取已关注用户列表: f

今天逛51testing,看见有人问这个问题.现在以Select标签为例. 1.首先看页面中的下拉框,如图: 2.F12查看页面源代码,如下 <select class="form-control" id="grade_id" name="grade_id" required=""> <option value="">--无--</option> <option v

1.random(self): Get the next random number in the range [0.0, 1.0) 取0到1直接的随机浮点数 import random print(random.random()) C:\python35\python3.exe D:/pyproject/day21模块/random随机模块.py 0.3105503800442595 2.randint(self, a, b) Return random integer in range [a

最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i

想从一个序列中随机抽取若干元素,或者想生成几个随机数. random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素.比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用random.choice() : >>> import random >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> random.choice(values) 2 >>> random.choice(values) 3 >>>

想从一个序列中随机抽取若干元素,或者想生成几个随机数. random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素.比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用random.choice() : >>> import random >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> random.choice(values) 2 >>> random.choice(values) 3 >>>