我正在使用已知的随机种子生成一些测试数据。我想从cpython和jython中使用这些数据。我发现如果使用jython(2.5.2)vs cpython,数据会有所不同。
将其归结为一个简单的测试,我可以看到PRNG在两个实现中给出了不同的结果:
在Jython中:
Jython 2.5.2 (Release_2_5_2:7206, Mar 2 2011, 23:12:06)
[Java HotSpot(TM) Server VM (Sun Microsystems Inc.)] on java1.6.0_26
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import random
>>> random.seed(1)
>>> random.random()
0.7308781974052877
在CPython中:
Python 2.7.2+ (default, Oct 4 2011, 20:03:08)
[GCC 4.6.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import random
>>> random.seed(1)
>>> random.random()
0.13436424411240122
我生成的测试数据在每个python实现中都是可重现的。有没有解决的办法?也许我需要编写自己的PRNG代码?
答案 0 :(得分:6)
有一种解决方法。两种实现都包括纯蟒蛇“WichmannHill”PRNG。 它的速度较慢,但它在Jython和CPython中都给出了相同的结果。
在我的代码中,我更换了
random.seed(1)
uuid += random.choice(hexdigits)
与
rand = random.WichmannHill(1)
uuid += rand.choice(hexdigits)
答案 1 :(得分:3)
正如delnan在评论中所说:不同的python解释器产生不同的随机序列并不奇怪。 official documentation指的是算法的C实现。其他Python实现可以选择其他算法。事实上,最小的共同点可能是产生的随机序列的分布。
如果您依赖于可以在所有Python解释器中重现的伪随机序列,则必须编写自己的伪随机数生成器。 linear feedback shift register可能是一个良好的开端并且相对容易理解。