计算机不能产生真正的随机数，那么伪随机数也就被称为随机数。
伪随机数：计算机中通过采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列元素。
python中用于生成伪随机数的函数库是random，因为是标准库，使用时候只需要import random。
random库包含两类函数，常用的共8个
--基本随机函数： seed(), random()
--扩展随机函数：randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle()
1、基本随机数Python中产生随机数使用随机数种子来产生（只要种子相同，产生的随机序列，无论是每一个数，还是数与数之间的关系都是确定的，所以随机数种子确定了随机序列的产生）。
import random random.seed(10) #设置随机数种子为10 random.random() #生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数2、扩展随机数函数
import random random.randint(a,b) #生成一个[a,b]之间的整数 random.randrange(m,n[,k]) #生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数 random.getrandbits(k) #生成一个k比特长的随机整数 random.uniform(a,b) # 生成一个[a,b]之间的随机小数 random.choice(seq) #从序列中随机选择一个元素 random.shuffle(seq) #将序列seq中元素随机排列,返回打乱后的序列二、json库
JSON(Javascript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。
比如一个JSON对象：
这个JSON对象的结构是：
JSON和XML的相互转化：
#来源：JSON数据格式 - 飞鸟快跑 - 博客园
1、json函数| 函数 | 描述 |
| json.dumps() | 将 Python 对象编码成 JSON 字符串 |
| json.loads() | 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 |
json.dumps 介绍：
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)
#来源：https://www.jb51.net/article/212376.htm
python原始类型向json类型的转化对照表：
2、json.loads() 介绍：
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
json类型向python类型转换表：
