html随机选数代码介绍 html随机数生成器

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用量子计算模拟器ProjectQ生成随机数，并用pytest进行单元测试与覆盖率测试，以及基于flake8的编码规范测试目录
技术背景随机数的应用量子计算与随机数基于pytest的python单元测试框架量子计算产生随机数注意！！！pytest测试安装pytest库pytest单元测试用例撰写pytest初始化配置文件pytest生成html格式报告pytest覆盖率测试使用flake8进行python编码规范检查总结概要版权声明参考链接技术背景本文中主要包含有三个领域的知识点：随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试，这里先简单分别介绍一下背景知识。
随机数的应用在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中，我们就使用到了随机数，随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中，扮演着非常重要的角色。在金融领域，随机数则是在加密算法中扮演重要角色，其风险在于，如果随机数可被预测，那么恶意用户就可以利用这一特点，破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数) 。在python代码中，可以通过调用random库或者numpy.random库进行随机数的生成，仅需要通过如下的代码即可实现：
import randomrandom_number = random.random() # 产生[0,1)之间的均匀随机数import numpy as nprandom_array = random.randn(10) # 产生10个随机数并存储到np格式的一维数组中这些库所产生的随机数，往往被认为是不安全的随机数，其主要特点是通过随机数生成算法，结合硬件的一些独有编号来产生一系列数串。但是随机数生成算法一般都是已知的，因此还是有一定的潜在风险。有一个python库函数叫secrets可以产生”安全随机数”，其特点在于不仅利用了一些硬件系统独有信息，如ip和MAC等，主要还利用了系统熵源来生成随机数，增强了所产生随机数的不可预测性。关于secrets的使用方法，可以参考其官方文档。但是，即使是这里所谓的安全随机数，也并不是真随机数，真随机数的产生不依赖于算法。
量子计算与随机数前面写过一篇博客介绍两比特量子系统的模拟，读者可以从中了解到量子计算的一些基本原理与模拟实现。而另一篇关于量子线路模拟的博客，则介绍了关于开源量子计算框架ProjectQ的一些基本使用方法，在这篇文章中我们也会使用到。通过量子硬件，我们可以直接读取一系列的随机串，由于这些随机串是由硬件直接给出来的结果，不是通过算法来生成的，因此是完成不可预测的，被称为”真随机数” 。
基于pytest的python单元测试框架在使用python编程实现算法时，需要对算法函数或者类进行功能验证，这就需要写测试用例。python第三方库pytest提供了非常好的自动化测试的功能，配合html插件和覆盖率测试插件，还可以进行更多的测试以及更好的展示测试的结果。
量子计算产生随机数量子计算是基于量子叠加与量子纠缠两种特性进行计算的方案，其结合量子算法的复杂性优势，在量子处理器上可以实现经典计算机无法在有效时间内完成的任务，一般称之为量子优越性。量子叠加是对量子比特重要特性的一个总结，如下图所示(图片来自于参考链接1)，区分于经典比特，量子比特不仅可以表示0和1，还可以表示处于0和1之间的状态，比如0.5，0.2243等等。这些状态我们不能直接读取，在硬件上我们只能够读取到0或者1两种状态，这跟经典比特是一样的。区别在于，即使我们不改变量子比特的状态，不同的测试却会给出不同的结果，而0.5等中间状态，则表示的是出现0或者1状态分别的概率。

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