1. random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None，则使用系统时间为种子。如果a是一个整数，则作为种子。
    2.  
      random.getstate() # 返回一个当前生成器的内部状态的对象
    3.  
      random.setstate(state) # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象，使得生成器恢复到这个状态。
    4.  
      random.getrandbits(k) # 返回range(0,2**k)之间的一个整数，相当于randrange(0,2**k)
    5.  
      random.randrange(stop) # 返回range(0,stop)之间的一个整数
    6.  
      random.randrange(start, stop[, step]) # 返回range[start,stop)之间的一个整数，可加step，跟range(0,10,2)类似
    7.  
      random.randint(a, b) # 返回range[a,b]之间的一个整数，等价于然的range(a,b+1)
    8.  
      random.choice(seq) # 从非空序列seq中随机选取一个元素。如果seq为空则弹出 IndexError异常。
    9.  
      random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) # 3.6版本新增。从population集群中随机抽取K个元素（可重复）。weights是相对权重列表，cum_weights是累计权重，两个参数不能同时存在。
    10.  
      random.shuffle(x[, random]) # 随机打乱序列x内元素的排列顺序。只能针对可变的序列，对于不可变序列，请使用下面的sample()方法。
    11.  
      random.sample(population, k) # 从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数，请使用sample(range(10000000), k=60)类似的方法，这非常有效和节省空间。如果k大于population的长度，则弹出ValueError异常。
    12.  
      random.random() # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数
    13.  
      random.uniform(a, b) # 返回一个介于a和b之间的浮点数。如果a>b，则是b到a之间的浮点数。这里的a和b都有可能出现在结果中。
    14.  
      random.triangular(low, high, mode) # 返回一个low <= N <=high的三角形分布的随机数。参数mode指明众数出现位置。
    15.  
      random.betavariate(alpha, beta) # β分布。返回的结果在0~1之间
    16.  
      random.expovariate(lambd) # 指数分布
    17.  
      random.gammavariate(alpha, beta) # 伽玛分布
    18.  
      random.gauss(mu, sigma) # 高斯分布
    19.  
      random.lognormvariate(mu, sigma) # 对数正态分布
    20.  
      random.normalvariate(mu, sigma) # 正态分布
    21.  
      random.vonmisesvariate(mu, kappa) # 卡帕分布
    22.  
      random.paretovariate(alpha) # 帕累托分布
    23.  
      random.weibullvariate(alpha, beta) # 威布尔分布