一、随机数生成方法
在介绍Python中的随机数种子之前，我们需要先了解一下Python中的随机数生成方法。
Python中提供了一个随机数模块—random，这个模块可以让我们轻松地生成各种随机数。
常用方法有：
import random
random.random() #生成0~1之间的随机数
random.uniform(a, b) #生成a~b之间的随机数
random.randint(a, b) #生成a~b之间的整数随机数
random.choice(seq) #从序列seq中随机选择一个元素
random.shuffle(seq) #将序列seq中元素随机排列
random.sample(seq, k) #从序列seq中随机选择k个元素组成新的序列二、Python中的随机数种子
但是，Python中如何保证生成的随机数实际上是真随机呢？这就要涉及到随机数种子的概念了。
随机数种子是随机数生成的“起源”，如果两个程序使用了同一个种子，它们所生成的随机数序列也是相同的。
Python在生成随机数时，默认的种子是当前系统时间，这意味着每次运行程序时，所生成的随机数序列都是不同的。
三、设置随机数种子
实际应用中，我们有时需要使用相同的随机序列。这时，我们可以通过设置随机数种子来实现。
方法：
random.seed(a=None, version=2)
a：可以是任意类型的对象，如果没有提供，它会默认使用当前系统时间作为种子
version：如果你使用的是Python 2，设置version为0或1可以保证随机数相同；如果使用的是Python 3，必须将version设置为2，否则可能会得到不同的随机数序列四、应用示例
假设我们需要生成10个猜拳游戏中的随机手势（剪刀、石头、布），并且我们想要产生的这10个手势序列每次执行都相同，那么我们可以这样写：
import random
random.seed(100)
for i in range(10):
# 产生随机手势
gesture = random.choice(['剪刀', '石头', '布'])
print(gesture)以上代码中，我们将种子设置为100，每次执行的输出都是相同的：
剪刀
布
布
石头
布
石头
石头
石头
石头
布五、随机种子的好处
除了上述示例中提到的需要多次生成相同随机数序列的情况，还有以下好处：
1. 在测试中使用相同的随机种子可以保证测试结果的一致性；
2. 使用相同的随机种子可以产生“伪随机数”序列，这对于一些需要具有随机性的算法，如遗传算法，尤为有用。
六、随机种子的注意事项
1. 在开发互联网应用时，不要使用随机种子来生成随机ID或密码等，因为容易产生安全问题。
2. 随机数模块不是线程安全的，如果多线程中使用了相同的随机数生成器，那么需要在不同线程中使用不同的实例。