在数据科学、模拟测试或者游戏开发的日常工作中，我们经常会遇到这样一个需求：在 Python 中生成指定范围内的随机数，并将它们存储在一个列表中。也许你需要模拟一组用户ID，或者需要生成一些测试数据来填充数据库，这项技能虽然基础，但却是构建更复杂系统的基石。
今天，站在 2026 年的技术前沿，我们将深入探讨几种实现这一目标的不同方法。我们将从最简单的场景开始，逐步过渡到更高效、更专业的解决方案，并结合最新的开发理念——如 AI 辅助编程 和 高性能计算——来重新审视这个经典问题。无论你是刚入门的初学者，还是希望优化代码性能的资深开发者，这篇文章都能为你提供实用的见解。让我们开始吧！
为什么需要生成随机列表？
在实际开发中，生成随机列表的场景无处不在。例如：
- 数据模拟：当我们还没有真实数据时，可以使用随机数来模拟用户行为、股票价格波动或传感器读数。
- 算法测试：在测试排序或搜索算法时，使用随机生成的列表可以确保我们的代码在各种边缘情况下都能正常工作。
- 游戏开发：从生成地图坐标到随机掉落战利品，随机数是让游戏变得有趣的核心机制。
方法一：使用 random.choices() —— 快速且有放回的选择
当我们需要从一个序列中随机抽取多个元素，并且允许重复（即“有放回”的抽样）时，Python 标准库中的 random.choices() 是最直接、最高效的选择。这个函数在 Python 3.6 中被引入，专门为了解决“一次性生成多个随机数”的痛点。
#### 代码示例
import random
# 定义参数
num_count = 5 # 我们想要生成的随机数数量
start_range = 20 # 范围的下限
end_range = 40 # 范围的上限
# 注意：range() 是左闭右开的，所以要包含 40，必须写成 range(20, 41)
random_list = random.choices(range(start_range, end_range + 1), k=num_count)
print(f"生成的随机列表: {random_list}")
#### 输出示例
生成的随机列表: [30, 34, 31, 36, 30]
#### 深度解析
这里有几个关键点值得注意：
- INLINECODEcdd22930：正如我们在代码注释中提到的，Python 的 INLINECODE0f9dbe03 函数包含起始值，但不包含结束值。如果我们想要包含 40，必须将结束参数设为 INLINECODE9be5272c（即 INLINECODE24677333）。这是初学者常犯的错误之一。
- 参数
k：这个参数明确指定了我们想要获取的样本数量。相比于循环，这种方式更加声明式，代码可读性更高。 - 性能：INLINECODE26cc23d3 是用 C 语言实现的底层循环，因此它的执行速度非常快，通常比我们自己编写 Python INLINECODEe6a2b630 循环要快得多。
方法二：使用 random.randint() 配合列表推导式
如果你使用的是较旧版本的 Python，或者你需要更精细地控制每一个随机数的生成过程，那么 random.randint() 结合列表推导式 是非常经典的“Pythonic”写法。
#### 代码示例
import random
# 定义参数：我们需要10个介于50到90之间的数字
count = 10
lower_bound = 50
upper_bound = 90
# 使用列表推导式生成列表
# 这里使用 _ 作为循环变量，表示我们在循环体内并不关心具体的索引值
random_numbers = [random.randint(lower_bound, upper_bound) for _ in range(count)]
print(f"使用列表推导式生成的结果: {random_numbers}")
#### 输出示例
[64, 87, 52, 56, 81, 51, 58, 79, 52, 59]
#### 技术细节
- INLINECODEe3abb8ad：与 INLINECODE64b2d9fe 不同，这个函数是双闭区间的。这意味着
random.randint(50, 90)有可能直接生成 50 或 90。这在某些需要包含边界的场景下非常方便。 - 列表推导式：这是 Python 非常强大的特性。它不仅代码紧凑，而且在执行速度上通常比普通的
append()循环要快，因为它在内部进行了优化。作为开发者，我们应当熟练掌握这种写法。
方法三：使用 NumPy —— 处理大数据集的终极武器
当我们谈论数据科学或高性能计算时，NumPy 是绕不开的话题。如果你需要生成成千上万甚至更多的随机数，标准的 Python 列表可能会显得力不从心。NumPy 提供的数组操作不仅在内存占用上更少，而且在计算速度上有着巨大的优势。
#### 代码示例
import numpy as np
# 定义参数
size = 10
start = 10
stop = 40
# 使用 numpy 生成随机整数数组
# 注意：numpy 的 randint 是左闭右开的 [low, high)，所以要包含 40 需要 high=41
# 参数 size 指定了输出的形状
np_array = np.random.randint(start, stop + 1, size=size)
# 将 numpy 数组转换为 Python 列表（如果需要与标准库交互）
result_list = np_array.tolist()
print(f"NumPy 生成的列表: {result_list}")
#### 输出示例
[24, 26, 25, 10, 38, 40, 14, 10, 37, 20]
#### 为什么选择 NumPy？
- 向量化操作：NumPy 的
randint函数是一次性生成整个数组的，而不是像 Python 循环那样一个一个地生成。这在处理大规模数据时，性能差异可以高达几十倍。 - 内存效率：NumPy 数组在内存中是连续存储的，比 Python 列表（存储的是对象指针）节省大量空间。
- 一致性注意：请务必小心，INLINECODE22fc8f97 的区间规则是 INLINECODE2e7f83b8，这与 Python 原生的 INLINECODEefb4841d (即 INLINECODEe8751d50) 不同。这 是一个极易导致“差一错误” (Off-by-one error) 的陷阱。例如，如果你想要包含 40，必须写成 41。
方法四：函数式编程风格 —— 使用 map()
虽然现在列表推导式更受欢迎，但了解函数式编程风格依然很有价值。使用 INLINECODEb4df8219 函数可以将一个函数应用到一个序列的所有元素上。结合 INLINECODE8d5ee2dd 表达式，我们可以不显式地写出循环结构。
#### 代码示例
import random
n = 10
a = 70
b = 90
# map(function, iterable)
# lambda _: random.randint(a, b) 定义了一个匿名函数
# map 会将它应用到 range(n) 的每一个元素上
# 最后需要用 list() 将迭代器转换为列表
random_list = list(map(lambda _: random.randint(a, b), range(n)))
print(f"使用 map 生成的列表: {random_list}")
#### 输出示例
[85, 82, 89, 89, 83, 82, 85, 74, 74, 82]
#### 适用场景
这种方法在性能上与列表推导式相当，但在可读性上稍逊一筹。通常我们只在处理必须接受函数作为参数的高阶函数时，或者为了保持代码风格的函数式一致性时才会使用它。对于日常简单的随机数生成，列表推导式依然是更直观的选择。
进阶技巧与最佳实践
掌握了基本方法后，让我们来看看一些进阶话题，这些能帮助你写出更健壮的代码。
#### 1. 避免重复：使用 random.sample()
前面的方法都是“有放回”的抽样，这意味着数字可能重复（比如 INLINECODE5baa39d4）。如果你需要生成不重复的随机数，比如抽奖系统，INLINECODE8db9182f 是最佳选择。
import random
# 从 1 到 100 中生成 5 个不重复的数字
unique_randoms = random.sample(range(1, 101), 5)
print(f"不重复的随机数: {unique_randoms}")
注意：如果 INLINECODE8eafdca7 值大于范围的大小，INLINECODE3b875973 会抛出 ValueError。
#### 2. 随机种子：可复现性
在调试代码或进行机器学习实验时，我们通常希望每次运行程序时生成的随机数是一样的。这时我们需要设置“种子”。
import random
random.seed(42) # 设置种子为 42
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
# 再次重置种子
random.seed(42)
print(random.randint(1, 10)) # 这个数字将与上面第一个数字完全相同
print(random.randint(1, 10)) # 这个数字将与上面第二个数字完全相同
#### 3. 安全性与随机性
标准的 INLINECODEe10a935f 模块使用梅森旋转算法，这对于大多数应用来说足够快且足够随机。但是，它不是密码学安全的。如果你在生成密码、会话令牌或加密密钥，请务必使用 INLINECODEed1b1c14 模块。
import secrets
# 生成一个安全的随机整数
secure_num = secrets.randbelow(100) # 相当于 randint(0, 99)
print(f"安全随机数: {secure_num}")
2026 前沿视角：AI 辅助开发与随机数生成
站在 2026 年的技术前沿，我们不再仅仅关注代码本身，更关注如何利用 AI 工具 来提升开发效率和代码质量。在这个“氛围编程”的时代，人类与 AI 的协作变得前所未有的紧密。
#### 1. Vibe Coding：AI 作为你的结对编程伙伴
你可能已经尝试过使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 等工具。在编写随机数生成逻辑时，我们可以这样与 AI 协作：
- 场景描述：与其直接手写代码，不如直接告诉 AI：“我需要生成 100 个 1 到 1000 之间的唯一随机数，并用 NumPy 优化性能。”
- 代码审查：AI 不仅能生成代码，还能帮你检查 INLINECODE6b0ab2ed 和 INLINECODE67fc6cb8 的区间差异，从而避免那个经典的“差一错误”。
#### 2. Agentic AI 在测试数据生成中的应用
在复杂的企业级应用中，我们需要的不仅仅是简单的数字列表，而是具有特定分布（如正态分布、长尾分布）的测试数据。
- 自主代理：我们可以配置一个 AI 代理，自动分析数据库的 Schema，并根据字段类型（如 INLINECODEcb02b642, INLINECODE3f33b69a,
user_id）自动生成符合业务逻辑的随机数据填充脚本。 - 多模态交互：未来的开发环境可能允许我们直接在 IDE 中通过对话生成图表，查看随机数据的分布情况，从而直观地验证生成逻辑是否正确。
性能对比与建议
为了让你在项目中做出最明智的选择，我们对这几种方法进行一个简单的总结对比：
- 少量数据 (< 1000 个)：使用
random.choices()。它代码最简洁，可读性最好，且原生的 Python 实现对于这种规模已经足够快了。 - 需要不重复数据：使用
random.sample()。这是原生库提供的最高效的去重随机采样方法。 - 海量数据 (> 10,000 个) 或需要矩阵运算：请使用
NumPy。它的性能优势会随着数据量的增加而变得非常明显。虽然引入 NumPy 增加了依赖，但在数据处理领域这是值得的。 - 安全性优先：使用
secrets模块。永远不要为了方便而牺牲系统的安全性。
常见错误排查
在编写相关代码时，你可能会遇到以下问题，这里提前给你做个预警：
- INLINECODEb57e26b1：这通常发生在使用 INLINECODEeb3082e3 时，如果你试图从一个空列表中做选择，程序就会崩溃。确保你的数据源不为空。
- INLINECODEa3bafc4c：如果你不小心给 INLINECODE954f4a9d 或 INLINECODE68a49822 传递了浮点数（例如 INLINECODEff3c2dad），就会报这个错。确保参数都是整数。
- 包含还是不包含？：正如我们在文中多次强调的，混淆 INLINECODEd2ab6d8f 的开闭区间以及 INLINECODE07277ac7 与 INLINECODE1959a838 的区别是新手最容易犯的错。建议在代码中显式地写下 INLINECODE296a15a6 并加上注释，以便未来的自己（或同事）能够理解。
结语
在这篇文章中，我们探索了在 Python 中生成随机数列表的多种方法。从最简单的 INLINECODEd2d16b8c 到高性能的 INLINECODEf5ce1399，再到 2026 年视角下的 AI 辅助开发实践，每一种方法都有其独特的适用场景。
作为开发者，我们的目标不仅仅是写出能跑的代码，更是要写出高效、易读且健壮的代码，并学会善用手中的智能工具来增强我们的能力。当你下次需要生成随机数时，希望你能根据实际的数据规模和业务需求，自信地选择最合适的工具。
希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或想要分享更多实战技巧，欢迎随时交流。继续加油，让你的代码更上一层楼！