真随机数发生器（TRNG） 真随机数发生器会生成几乎无法预测的随机数，因为影响结果值变化的因素是物理环境的特征。例如，掷骰子将生成难以预测的随机值。但是骰子的数量限制为1到6。因此，几乎很难预测生成随机数，而随机数是机械性质的一部分。
伪随机数生成器（PRNG） PRNG并不是真正的随机数生成器，因为算法会生成一系列随机数。从初始值（称为种子值）生成结果随机值。
在Python中，通过使用random模块生成随机值，并且生成器本身是伪随机数生成器（PRNG）。该模块使用Mersenne Twister算法作为其核心生成器，该算法可靠且通过了许多统计随机性测试。同样，NumPy提供了使用随机数的功能，该随机数还可以生成数字序列，例如不同的维数组。python中的secret模块生成加密强度高的随机数。Python的**uuid（通用唯一标识符）**模块创建了一个128位有序随机值。
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