Question

我有一个事件在一段时间内自动生成一次，我无法控制它。它可以是白天1次或白天60 * 60 * 24次。在迭代中，它获取文档列表（从0到无穷大）并处理它。在某些迭代中，我需要根据某些条件运行我的操作。这种情况对于发展是必要的。

主要要求是难以在呼叫之间找到成瘾。例如，如果使用50％概率，在统计数据中我们可以看到，该事件在此次迭代的所有运行的1/2中运行。这不好。来自len（docs）的直接依赖概率也不是一个好主意，因为我们可以在比较大文档和小文档选择的行为时检测上瘾。

但是，我们始终可以保存所有活动历史并使用它。

Python解释os问题是在这段代码中找到最好的“东西”：

from random import randint
from time import sleep

def action():
  print 'Hello World!'

def get_docs():
  return []

while True:
  something = randint(1,2) % 2  # Need correct
  docs = get_docs()  # This functions return the docs: from 0 to infinity
  for doc in docs:
    if something:
      action()  # Some action that must run with normal distribution
  sleep(randint(1, 60*60*24))  # We can't change it

如果有人知道这个问题的研究或源代码，或有任何想法，我将非常感谢他们的介绍。感谢

运行计划的正态分布

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