Python中的seed函数是一个伪随机数生成器，它接受一个作为随机种子的整数，并产生一系列伪随机数。seed函数的使用方法如下：
import random
random.seed(a=None, version=2)
其中a为整数，如果a为None，则使用系统当前的时间作为随机种子。
seed函数的作用：
在Python中，虽然我们不能够准确地生成真正的随机数，但是使用seed函数可以得到“足够接近”真正随机数的结果。如果两个程序使用相同的随机种子，则它们会生成相同的随机数序列。
下面我们来看看seed函数的几个示例：
示例1
import random
random.seed(123)
print(random.random())
print(random.randint(1, 100))
输出如下：
0.052363598850944326
67
在这个示例中，我们使用seed函数设置了随机种子为123。因此，不管我们运行这段代码多少次，输出的随机数序列都将是一样的。在这个例子中，我们使用了random.random()函数来生成0到1之间的随机实数，并使用了random.randint()函数来生成1到100之间的随机整数。由于我们已经设置了随机种子，因此每次调用这两个函数时，它们返回的值都是固定的。
示例2
import random
random.seed()
print(random.random())
print(random.randint(1, 100))
输出如下：
0.1553067246116056
8
在这个示例中，我们没有设置随机种子，因此Python使用了系统当前的时间作为种子。结果，每次我们运行这段代码时，输出的随机数序列都将是不同的，并且很难预测。这就是一个“真正的”伪随机序列。
总之，seed函数可以帮助我们在Python中生成“足够接近”真正随机数的结果，并且使用相同的随机种子可以确保生成相同的随机数序列。