Python中的random.choices函数用于从给定的序列中（包括列表、字符串、元组等）随机选取指定次数的元素，可以指定每个元素的权重。
该函数的完整语法如下：
random.choices(sequence, weights=None, cum_weights=None, k=1)
其中，sequence参数表示需要进行选择的序列，可以是列表、字符串、元组等，weights参数表示每个元素的权重（这些权重将用于元素的选择概率），cum_weights表示权重的累计和（会忽略weights），k表示需要选取的元素数目。
当没有指定weights参数时，所有的元素都将被等概率地选取；当指定了weights参数时，元素将被按照指定的权重进行选择。
当指定了cum_weights参数时，函数将忽略weights参数，并将其视为cum_weights的一个累计和，cum_weights必须是非降序列列，函数在选择元素时将采用二分查找算法，提高选择效率。
下面是一个使用random.choices函数的例子：
import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 指定每个元素的权重
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
result = random.choices(list1, weights=weights, k=3)
print(result)
该代码片段中，使用了一个列表作为选择序列，其中每个元素都会被选中的概率不同，成功运行后会返回3个随机选中的元素，选中的概率与其指定的权重值成正比。
另外，如果要从一个已排序的列表中选取多个元素，可以指定cum_weights参数，如下所示：
import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 指定 cum_weights 参数
cum_weights = [0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 1.0]
result = random.choices(list1, cum_weights=cum_weights, k=3)
print(result)
在这个例子中，cum_weights参数将与weights参数不同，将权重视为元素重复的次数，指定该参数后，函数在选择元素时将快速查找其在区间上的位置，与权重值成正比，提高了选择效率。
总之，random.choices函数使用简单而灵活，可以满足许多场景的随机选择需求。在实际使用中，根据具体情况合理指定weights和cum_weights参数，可以使选择结果更加符合预期。