Python实现随机循环器的实用技巧

在Python中，我们可以使用random模块来生成随机数。然而，有时我们需要在一个固定范围内生成一系列独立的随机数，并且希望在不重复地覆盖整个范围之前进行无限次的循环。这时就可以使用随机循环器来实现。

随机循环器是一个可以无限循环的Python迭代器，它可以在指定范围内生成随机数，并确保每个数仅在整个范围内循环后重复使用。换句话说，当我们遍历随机循环器时，每个数将被返回一次，然后无限次循环。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python实现一个随机循环器：

import random

class RandomCycleIterator:
    def __init__(self, items):
        self.items = list(items)
        random.shuffle(self.items)
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.items):
            self.index = 0
            random.shuffle(self.items)
        result = self.items[self.index]
        self.index += 1
        return result

在以上代码中，我们创建了一个RandomCycleIterator类，该类接受一个可迭代对象作为输入，并使用random.shuffle函数来打乱该输入对象。接下来，我们通过定义__iter__和__next__方法，将该类转换为一个迭代器。在__next__方法中，我们使用self.index变量追踪当前迭代的位置，并在每次循环结束后更新该变量。如果self.index超出了列表的长度，我们把它重置为0，并再次使用random.shuffle函数打乱列表。然后，我们将当前位置对应的元素返回给用户。

现在，我们来测试一下这个随机循环器的功能，生成一系列三个随机数，并且无限循环：

numbers = [1, 2, 3]

rc_iterator = RandomCycleIterator(numbers)
for _ in range(10):
    print(next(rc_iterator))

运行以上代码，我们将会得到类似以下的输出：

2
3
1
3
1
2
2
3
1
3

从输出可以看到，随机循环器确实能够在不重复地覆盖整个范围之前无限次循环。

除了上述示例中生成一个简单的随机循环器，我们还可以对其进行扩展。例如，我们可以使用yield关键字将随机循环器实现为一个生成器函数，这样就不需要显式地定义__iter__和__next__方法。此外，我们可以添加方法和参数来控制生成随机数的方式，例如设置随机种子、限制每个数的生成次数等等。

总结起来，通过实现一个随机循环器，我们可以轻松生成无限循环的随机数序列，并且确保在一定次数的循环后才会重复使用每个数。这种实用技巧在许多应用中都十分有用，如数据集乱序、随机采样、模拟实验等等。