Pythonでランダムな数値やIDを生成する方法を徹底解説

プロジェクトでは、テスト用のサンプルデータの作成や空カラムへの値の埋め込みなど、さまざまな目的のためにランダムなデータを生成する必要があります。Pythonにはランダムデータを生成する方法が多数用意されており、この記事ではその代表的な手法をわかりやすく解説していきます。

Pythonのrandomモジュールとは

Pythonに標準で付属している重要なライブラリの一つがrandomモジュールです。この記事全体を通してこのモジュールを使用していきます。

randomモジュールを使うには、コードの先頭でインポートするだけで準備完了です。

import random

それでは、実際の使い方を見てみましょう。

import random
print("random.random()を使っているので何が出るかは不明")
print(random.random())

実行結果

random.random()を使っているので何が出るかは不明
0.5306626723173611

同じプログラムをもう一度実行すると、今度は異なる値が出力されます。

random.random()を使っているので何が出るかは不明
0.5504289430397661

randomモジュールのポイント

• random() はrandomモジュールの基本となる関数です。
• randomモジュールのほとんどの関数は、内部で random() 関数を利用しています。
• random() 関数は [0.0 以上 1.0 未満) の範囲の浮動小数点数を生成します。

Pythonでランダムな整数を生成する

ランダムな整数を生成するには、以下の2つの関数を使用します。

• randint(): 指定した範囲の両端を含む整数を生成
• randrange(): 指定した範囲からステップ幅を考慮して整数を生成

from random import randint, randrange
print("ランダムな整数:", randint(0, 20))
print("ランダムな偶数:", randrange(0, 20, 2))

実行結果

ランダムな整数: 15
ランダムな偶数: 4

リストから要素をランダムに1つ選択する

企業名のリストがあり、そこから1つの要素(企業名)をランダムに取得したい場合を考えてみましょう。これは random.choice() を使うことで簡単に実現できます。

import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB', 'HDFC']
print('リストからランダムに選択:', random.choice(companies))

実行結果

リストからランダムに選択: INFY

リストから複数の要素をランダムに選択する

先ほどの例では1つだけでしたが、今度は複数の要素をランダムに選択したい場合です。これには random.sample() 関数が便利です。

import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB', 'HDFC']
print('リストから3社をランダムに選択:', random.sample(companies, 3))

実行結果

リストから3社をランダムに選択: ['TCS', 'RELIANCE', 'INFY']

ただし、sample() で指定する個数がリストの要素数より多い場合、ValueErrorが発生します。

random.sample(companies, 20)

エラー出力

ValueError: Sample larger than population or is negative

重複を許容して複数の要素を選択したい場合は、random.choices() を使用します。

import random
companies = ['RELIANCE', 'TCS', 'INFY', 'SBI', 'PNB', 'HDFC']
print('6社をランダムに選択:', random.choices(companies, k=6))

実行結果

6社をランダムに選択: ['TCS', 'TCS', 'INFY', 'HDFC', 'INFY', 'TCS']

上記の出力の通り、choices() は重複あり(復元抽出)で選択を行うため、同じ要素が複数回現れることがあります。sample() との違いを覚えておくと良いでしょう。

シード値を使った擬似乱数生成器

擬似乱数生成器は、ある値に対して演算を行うことで乱数を生成します。一般的にこの値は「直前に生成された数値」ですが、最初に生成器を使用するときには前の値が存在しません。そこで登場するのがシード(seed)です。

import random
print("シード値 10:")
random.seed(10)
for i in range(5):
    print(random.randint(1, 100))
print()
print("シード値 5:")  # 今度は異なる値が出力される
random.seed(5)
for i in range(5):
    print(random.randint(1, 100))
print()
print("シード値 10:")  # 最初と同じ結果になる
random.seed(10)
for i in range(5):
    print(random.randint(1, 100))

実行結果

シード値 10:
74
5
55
62
74

シード値 5:
80
33
95
46
89

シード値 10:
74
5
55
62
74

この例からわかるように、同じシード値を設定すれば、毎回同じ乱数列が再現されます。各シード値は、特定の乱数生成器に対して固定の数列に対応しています。テストの再現性が必要な場面などで非常に役立ちます。

暗号学的に安全な乱数を生成する

セキュリティが求められる用途(トークン生成、パスワードリセット用キーなど)では、予測可能性のない暗号学的に安全な乱数を使う必要があります。

Python 3.6以降: secretsモジュール

Python 3.6以上であれば、新しく追加された secrets モジュールを使用できます。以下の例では、指定した値未満の安全な乱数を生成します。

import secrets
# 10〜500の範囲で安全な乱数を10個生成
for x in range(0, 10):
    secV = 10 + secrets.randbelow(500)
    print(secV)

実行結果

464
406
184
293
399
332
495
292
118
134

Python 3.5以前: SystemRandomクラス

Python 3.5以前の環境では、randomモジュールの SystemRandom クラスを使うことで、OSが提供する暗号学的に安全な乱数源を利用できます。

import random
randGen = random.SystemRandom()
for x in range(0, 10):
    secV = 10 + randGen.randint(0, 499)
    print(secV)

実行結果

374
211
425
264
217
97
210
39
319
52

secretsとrandomを組み合わせた使い方

さらに、randomとsecrets(データ保護用)モジュールを組み合わせて使用することもできます。

import secrets
import random
secNum = random.SystemRandom().random()
print("安全な乱数:", secNum)
print("安全なバイトトークン:", secrets.token_bytes(16))

実行結果

安全な乱数: 0.5205307353786663
安全なバイトトークン: b'\x05T>\xacsqn0\x08\xc4\xf4\x8aU\x13\x9f\xcf'

まとめ

Pythonでのランダムデータ生成には、用途に応じて適切なツールを選ぶことが重要です。

• 通常の用途(テストデータ作成など): randomモジュール(random()、randint()、choice()、sample())
• 再現性が必要な場合: シード値(seed())を活用
• セキュリティ関連: secretsモジュールやSystemRandomクラス

それぞれの特徴を理解して、目的に合った乱数生成を使い分けましょう。