python - 在 Python 中生成和使用数百万个随机数的有效方法

Question

我正在从事一个编程项目，该项目涉及在 Python 中进行一些相当广泛的蒙特卡罗模拟，因此会生成大量随机数。几乎所有这些(如果不是全部的话)都可以由 Python 的内置随机模块生成。

我是一个编码新手，不熟悉高效和低效的做事方式。生成比方说将所有随机数作为一个列表，然后遍历该列表，或者每次调用函数时生成一个新的随机数，这将在一个非常大的循环中更快吗？

或者其他一些无疑更聪明的方法？

Answer 1

每次生成一个随机数。由于循环的内部工作只关心单个随机数，因此在循环内生成并使用它。

例子:

# do this:
import random

for x in xrange(SOMEVERYLARGENUMBER):
    n = random.randint(1,1000) # whatever your range of random numbers is
    # Do stuff with n

# don't do this:
import random

# This list comprehension generates random numbers in a list
numbers = [random.randint(1,1000) for x in xrange(SOMEVERYLARGENUMBER)]

for n in numbers:
    # Do stuff with n

显然，实际上这并不重要，除非您要处理数十亿次迭代，但如果您一次只使用一个数字，为​​什么还要生成所有这些数字呢？