当我们在使用Python随机生成数时，为了避免每次运行程序都生成相同的随机数，可以使用seed()函数。本文将详细讲解Python中的seed()函数。
什么是seed()函数？
seed()函数是Python中随机模块中的一个函数，这个函数可以接收一个整数作为参数，作用是生成随机数的种子。一旦确定了种子，那么每一次使用随机数生成器生成的数列都是相同的。
为什么要用seed()函数？
在实际编程中，我们经常需要用到随机数。根据需要生成的随机数的不同，我们可以使用不同的随机数生成方法：比如生成不包含重复元素的随机数序列可以用random.sample()函数，生成服从特定分布的随机数可以使用random.gaussian()函数，而生成0-1之间均匀分布的随机数则需要用到random.random()函数。使用这些随机数生成函数可以快速地生成所需的随机数。
但是，这些随机数生成函数每次生成的数列都是随机的，也就是说每次执行程序都会得到不一样的结果。有时候我们并不希望每次得到的结果都不同。比如，在测试阶段，我们希望每次得到的测试数据都一样，以便我们能够更好地验证算法的正确性。
这时候，就需要用到seed()函数。seed()函数可以让生成的随机数序列可预测，通过确定一个固定的种子，我们就能够每次得到相同的随机数序列，从而减少程序的随机性，方便我们进行程序调试和测试。
seed()函数的语法
seed()函数的语法非常简单，它只有一个参数，即一个整数。下面是seed()函数的语法：
random.seed(a=None, version=2)
其中，a是随机数生成器的种子，默认为None。
version是随机数生成器的版本。在Python3.2及以上版本中，version的默认值为2，这意味着生成器会默认使用SHA512算法作为哈希函数。在Python3.1及以下版本中，version的默认值为1，这意味着生成器会默认使用SHA1算法作为哈希函数。
需要注意的是，如果使用相同的种子参数a，那么每次执行程序得到的结果都是一样的。但如果使用不同的种子参数a，则不同的种子参数会生成不同的随机数序列。
seed()函数的使用示例
下面是一些seed()函数的使用示例。
示例1：使用seed()函数生成相同的随机数序列
下面的例子演示了如何使用seed()函数生成相同的随机数序列。在这个例子中，我们使用一个种子为1的随机数生成器，生成10个0-1之间的随机数。
import random
# 生成一个种子为1的随机数生成器
random.seed(1)
# 生成10个随机数
for i in range(10):
print(random.random())
运行上述代码，输出结果如下。可以看到，生成的随机数序列是相同的。
0.13436424411240122
0.8474337369372327
0.763774618976614
0.2550690257394217
0.49543508709194095
0.4494910647887381
0.651592972722763
0.7887233511355132
0.0938595867742349
0.02834747652200631
示例2：使用seed()函数生成不同的随机数序列
下面的例子演示了如何使用seed()函数生成不同的随机数序列。在这个例子中，我们使用不同的种子参数生成两个随机数序列。
import random
# 生成seed为1的随机数序列
random.seed(1)
print([random.random() for _ in range(5)])
# 生成seed为2的随机数序列
random.seed(2)
print([random.random() for _ in range(5)])
运行上述代码，输出结果如下。可以看到，不同的种子参数会生成不同的随机数序列。
[0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614, 0.2550690257394217, 0.49543508709194095]
[0.9560342718892494, 0.9478274870593494, 0.05655136772680869, 0.08485356352167618, 0.600053949624682]
总结
seed()函数是Python中用来生成随机数种子的函数，通过确定一个固定的种子，我们就能够每次得到相同的随机数序列，从而减少程序的随机性，方便进行程序调试和测试。在实际编程中，我们可以使用seed()函数生成相同的随机数序列，也可以使用不同的种子参数生成不同的随机数序列。如果您想要生成可预测的随机数序列，那么seed()函数是Python中必不可少的工具。