Python - random.seed初探 - 为什么固定随机种子了每次结果还不一样

前言

和很多语言一样，python的random也能设置随机种子，设置随机种子后相同的rand调用会产生相同的结果。例如下面代码在同一版本的python下，理论上不论何时运行多少次都将得到相同的结果：

import random
random.seed(83)
a = [random.randint(0, random.randint(1, 100)) for _ in range(20)]
random.shuffle(a)
print(a)

但昨晚我固定随机种子后，每次运行还是得到了不同的结果。探究其原因，竟是因为——set。

random.seed的正常使用示例

依据目前调研和观测，设置初始随机种子后，不论怎么调用random库的函数，只要调用顺序一致，调用结果都一致。

# a.py
import random
import b
random.seed(5)
import c
print(b.seedBeforeImport() * c.seedThenImport())

# b.py
import random
def seedBeforeImport():
    return random.random()

# c.py
import random
def seedThenImport():
    return random.random()

之后运行python a.py，就我的Python版本而言，每次运行结果都是0.46206037285763746。

诶，随机结果突然不一样了？

多执行几次下面代码，结果发现打印的结果有时是a有时是b有时是c，固定随机种子失效了？

import random
random.seed(64)
a = list(set(['a', 'b', 'c']))
print(random.choice(a))

其实不然，咱们将代码修改成下面的样子，结果发现，不论随机选取的是a是b还是c，就我的python版本而言所选取的下标都是1。

import random
random.seed(64)
a = list(set(['a', 'a', 'b', 'c']))
choiced = random.choice(a)
choicedIndex = a.index(choiced)
print(f'choiced: {choiced}, index: {choicedIndex}')

也就是说，这种每次不同的随机是由set导致的。运行以下代码可以看到每次结果是不一样的。

a = list(set(['a', 'a', 'b', 'c']))
print(a)

Python 的集合（set）和字典（dict）的底层实现依赖于哈希表，为了防止哈希冲突攻击，Python 3.3 及以后的版本引入了哈希随机化。这意味着在不同的运行中，相同的字符串可能会有不同的哈希值，从而导致集合和字典中的元素顺序不同。（可以试试，print(list(set([1, 2, 4, 3, 4, 5])))每次运行的结果是一样的）

例如运行下面代码，可以看到单次运行每次hash结果相同，不同次运行每次结果不同，且这个结果不依赖于random.seed所设定的随机种子。

import random
random.seed(5)
print(hash("Hello World"))
print(hash("Hello World"))
print(hash("Hello World"))

怎样使用set的同时保持每次运行结果一致

只需要设置一个环境变量PYTHONHASHSEED，这样python的哈希函数的随机种子就也固定了。例如：

import random
random.seed(64)
print(hash("Hello World"))
a = list(set(['a', 'a', 'b', 'c']))
print(a)
print(random.choice(a))

在Linux shell中执行命令PYTHONHASHSEED=123 python a.py，可以看到每次的结果都是：

6827962425479379018
['a', 'b', 'c']
b

End

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