Uname: Linux server.digisquadtech.com 4.18.0-553.100.1.el8_10.x86_64 #1 SMP Mon Feb 2 04:13:33 EST 2026 x86_64
User: 1091 (madhavfluid)
Group: 1090 (madhavfluid)
Disabled functions: NONE
Safe mode: On[ PHPinfo ]
//usr/lib64/python3.6///__pycache__      ( Reset | Go to )
File Name: random.cpython-36.opt-1.pyc
3

 \2k@sdZddlmZddlmZmZddl    m
Z m Z mZmZmZddl    mZmZmZmZddlmZddlm Z!m"Z#ddl$m%Z&dd    l'Z(dd    l)Z*d
d d d ddddddddddddddddddd d!gZ+d"e d2ed$Z,d$eZ-e d%Z.d&e d'Z/d(Z0d)e0 Z1dd    l2Z2Gd*d
d
e2j3Z3Gd+d!d!e3Z4d,d-Z5d3d/d0Z6e3Z7e7j8Z8e7j9Z9e7j:Z:e7j;Z;e7j<Z<e7j=Z=e7j>Z>e7j?Z?e7j@Z@e7jAZAe7jBZBe7jCZCe7jDZDe7jEZEe7jFZFe7jGZGe7jHZHe7jIZIe7jJZJe7jKZKe7jLZLe7jMZMeNd1kre6d    S)4aRandom variable generators.

    integers
    --------
           uniform within range

    sequences
    ---------
           pick random element
           pick random sample
           pick weighted random sample
           generate random permutation

    distributions on the real line:
    ------------------------------
           uniform
           triangular
           normal (Gaussian)
           lognormal
           negative exponential
           gamma
           beta
           pareto
           Weibull

    distributions on the circle (angles 0 to 2pi)
    ---------------------------------------------
           circular uniform
           von Mises

General notes on the underlying Mersenne Twister core generator:

* The period is 2**19937-1.
* It is one of the most extensively tested generators in existence.
* The random() method is implemented in C, executes in a single Python step,
  and is, therefore, threadsafe.

)warn)
MethodTypeBuiltinMethodType)logexppieceil)sqrtacoscossin)urandom)SetSequence)sha512NRandomseedrandomuniformrandintchoicesample    randrangeshuffle normalvariatelognormvariate expovariatevonmisesvariate gammavariate
triangulargauss betavariate paretovariateweibullvariategetstatesetstate getrandbitschoices SystemRandomg?g@g@g?g@5cseZdZdZdZd;ddZd<fdd    Zfd    d
Zfd d Zd dZ    ddZ
ddZ dde fddZ ddZe de>eeefddZddZd=ddZddZd>ddd d!d"Zd#d$Zd?d'd(Zd)d*Zd+d,Zd-d.Zd/d0Zd1d2Zd3d4Zd5d6Z d7d8Z!d9d:Z"Z#S)@raRandom number generator base class used by bound module functions.

    Used to instantiate instances of Random to get generators that don't
    share state.

    Class Random can also be subclassed if you want to use a different basic
    generator of your own devising: in that case, override the following
    methods:  random(), seed(), getstate(), and setstate().
    Optionally, implement a getrandbits() method so that randrange()
    can cover arbitrarily large ranges.

    NcCs|j|d|_dS)zeInitialize an instance.

        Optional argument x controls seeding, as for Random.seed().
        N)r
gauss_next)selfxr1/usr/lib64/python3.6/random.py__init__Ws
zRandom.__init__r,cs|dkrt|ttfrt|tr*|jdn|}|rBt|dd>nd}x"tt|D]}d||Ad@}qRW|t|N}|d
krd n|}|dkrt|tttfrt|tr|j}|t    |j
7}t j |d}t j|d    |_d    S) aInitialize internal state from hashable object.

        None or no argument seeds from current time or from an operating
        system specific randomness source if available.

        If *a* is an int, all bits are used.

        For version 2 (the default), all of the bits are used if *a* is a str,
        bytes, or bytearray.  For version 1 (provided for reproducing random
        sequences from older versions of Python), the algorithm for str and
        bytes generates a narrower range of seeds.

        zlatin-1riCBlr,bigN)
isinstancestrbytesdecodeordmaplen    bytearrayencode_sha512Zdigestint
from_bytessuperrr.)r/aversionr0c)    __class__r1r2r`s 
  z Random.seedcs|jtj|jfS)z9Return internal state; can be passed to setstate() later.)VERSIONrEr%r.)r/)rIr1r2r%szRandom.getstatecs|d}|dkr*|\}}|_tj|nt|dkr|\}}|_ytdd|D}Wn(tk
r|}z t|WYdd}~XnXtj|ntd||jfdS)z:Restore internal state from object returned by getstate().rr-r,css|]}|dVqdS)r, Nlr1).0r0r1r1r2    <genexpr>sz"Random.setstate.<locals>.<genexpr>Nz?state with version %s passed to Random.setstate() of version %s)r.rEr&tuple
ValueError    TypeErrorrJ)r/staterGZ internalstater)rIr1r2r&s  zRandom.setstatecCs|jS)N)r%)r/r1r1r2 __getstate__szRandom.__getstate__cCs|j|dS)N)r&)r/rQr1r1r2 __setstate__szRandom.__setstate__cCs|jf|jfS)N)rIr%)r/r1r1r2
__reduce__szRandom.__reduce__r4c
Cs||}||krtd|dkr:|dkr2|j|Std||}||krRtd||}|dkrx|dkrx||j|S|dkrtd|||f||}||krtd|dkr||d|}    n"|dkr||d|}    ntd    |    dkrtd|||j|    S)
zChoose a random item from range(start, stop[, step]).

        This fixes the problem with randint() which includes the
        endpoint; in Python this is usually not what you want.

        z!non-integer arg 1 for randrange()Nrzempty range for randrange()z non-integer stop for randrange()r4z'empty range for randrange() (%d,%d, %d)z non-integer step for randrange()zzero step for randrange())rO
_randbelow)
r/startstopstep_intZistartZistopwidthZistepnr1r1r2rs4

zRandom.randrangecCs|j||dS)zJReturn random integer in range [a, b], including both end points.
        r4)r)r/rFbr1r1r2rszRandom.randintc Cs|j}|j}|||ks$|||krN|j}    ||    }
x|
|krH||    }
q6W|
S||krltd|||S|dkr|td||} || |} |}
x|
| kr|}
qW||
||S)zCReturn a random int in the range [0,n).  Raises ValueError if n==0.zUnderlying random() generator does not supply 
enough bits to choose from a population range this large.
To remove the range limitation, add a getrandbits() method.rzBoundary cannot be zero)rr'
bit_length_warnrO) r/r[rCmaxsizetypeZMethodZ BuiltinMethodrr'krZremlimitr1r1r2rUs&
  

zRandom._randbelowc Cs:y|jt|}Wntk
r0tddYnX||S)z2Choose a random element from a non-empty sequence.z$Cannot choose from an empty sequenceN)rUr?rO
IndexError)r/seqir1r1r2rs
z Random.choicecCs|dkrR|j}xttdt|D]*}||d}||||||<||<q"WnLt}xFttdt|D]0}|||d}||||||<||<qjWdS)zShuffle list x in place, and return None.

        Optional argument random is a 0-argument function returning a
        random float in [0.0, 1.0); if it is the default None, the
        standard random.random will be used.

        Nr4)rUreversedranger?rC)r/r0r    randbelowrfjrYr1r1r2rs      zRandom.shufflec Cs(t|trt|}t|ts$td|j}t|}d|koD|knsRtddg|}d}|dkr|dtt    |dd7}||krt
|}xt |D]0}|||}    ||    ||<|||d    ||    <qWnRt }
|
j } xDt |D]8}||}    x|    |
kr
||}    qW| |    ||    ||<qW|S)
a=Chooses k unique random elements from a population sequence or set.

        Returns a new list containing elements from the population while
        leaving the original population unchanged.  The resulting list is
        in selection order so that all sub-slices will also be valid random
        samples.  This allows raffle winners (the sample) to be partitioned
        into grand prize and second place winners (the subslices).

        Members of the population need not be hashable or unique.  If the
        population contains repeats, then each occurrence is a possible
        selection in the sample.

        To choose a sample in a range of integers, use range as an argument.
        This is especially fast and space efficient for sampling from a
        large population:   sample(range(10000000), 60)
        z>Population must be a sequence or set.  For dicts, use list(d).rz,Sample larger than population or is negativeNr*r-r4)r9_SetrN    _SequencerPrUr?rO_ceil_loglistrhsetadd) r/
populationrarir[resultZsetsizeZpoolrfrjZselectedZ selected_addr1r1r2rs6


    z Random.sample) cum_weightsracs|jdkrN|dkr>ttfddt|DSttj|n|dk    r^tdttkrvtdt    j
dtdfddt|DS)    zReturn a k sized list of population elements chosen with replacement.

        If the relative weights or cumulative weights are not specified,
        the selections are made with equal probability.

        Ncsg|]}qSr1r1)rLrf)rYrtrtotalr1r2
<listcomp>csz"Random.choices.<locals>.<listcomp>z2Cannot specify both weights and cumulative weightsz3The number of weights does not match the populationr4cs$g|]}dqS)rr1)rLrf)bisectrvhirtrrwr1r2rxlsr7) rrCr?rhrq
_itertools
accumulaterPrO_bisectry)r/rtZweightsrvrar1)rYryrvrzrtrrwr2r(Ws  zRandom.choicescCs||||jS)zHGet a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding.)r)r/rFr\r1r1r2rsszRandom.uniform?c Csx|j}y |dkrdn||||}Wntk
r<|SX||kr`d|}d|}||}}|||||dS)zTriangular distribution.

        Continuous distribution bounded by given lower and upper limits,
        and having a given mode value in-between.

        http://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution

        Ng?g?)rZeroDivisionError)r/ZlowZhighmodeurHr1r1r2r ys     
zRandom.triangularcCsT|j}x@|}d|}t|d|}||d}|t| krPqW|||S)z\Normal distribution.

        mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

        g?g?g@)r NV_MAGICCONSTrp)r/musigmaru1u2zZzzr1r1r2rs 
 zRandom.normalvariatecCst|j||S)zLog normal distribution.

        If you take the natural logarithm of this distribution, you'll get a
        normal distribution with mean mu and standard deviation sigma.
        mu can have any value, and sigma must be greater than zero.

        )_expr)r/rrr1r1r2rszRandom.lognormvariatecCstd|j |S)a^Exponential distribution.

        lambd is 1.0 divided by the desired mean.  It should be
        nonzero.  (The parameter would be called "lambda", but that is
        a reserved word in Python.)  Returned values range from 0 to
        positive infinity if lambd is positive, and from negative
        infinity to 0 if lambd is negative.

        g?)rpr)r/Zlambdr1r1r2rszRandom.expovariatecCs|j}|dkrt|Sd|}|td||}xN|}tt|}|||}|}    |    d||ks~|    d|t|kr6Pq6Wd|}
|
|d|
|} |} | dkr|t| t} n|t| t} | S)aFCircular data distribution.

        mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, and
        kappa is the concentration parameter, which must be greater than or
        equal to zero.  If kappa is equal to zero, this distribution reduces
        to a uniform random angle over the range 0 to 2*pi.

        gư>g?g?)rTWOPI_sqrt_cos_pir_acos)r/rZkapparsrbrrdrqfZu3Zthetar1r1r2rs&
  $zRandom.vonmisesvariatecCs|dks|dkrtd|j}|dkrtd|d}|t}||}x|}d|ko`dknshqHd|}t|d||}    |t|    }
|||} |||    |
} | td| dks| t| krH|
|SqHWn|dkr|} x| dkr|} qWt|  |Sx|} t|t}|| }|dkrD|d|}
nt||| }
|}|dkr|||
|dkrPn|t|
krPqW|
|SdS)    aZGamma distribution.  Not the gamma function!

        Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.

        The probability distribution function is:

                    x ** (alpha - 1) * math.exp(-x / beta)
          pdf(x) =  --------------------------------------
                      math.gamma(alpha) * beta ** alpha

        gz*gammavariate: alpha and beta must be > 0.0g?g@gHz>gP?g@N)rOrrLOG4rpr SG_MAGICCONST_e)r/alphabetarZainvZbbbZcccrrvr0rrbrr\pr1r1r2rsJ
   
 
 

zRandom.gammavariatecCs`|j}|j}d|_|dkrT|t}tdtd|}t||}t|||_|||S)zGaussian distribution.

        mu is the mean, and sigma is the standard deviation.  This is
        slightly faster than the normalvariate() function.

        Not thread-safe without a lock around calls.

        Ng@g?g)rr.rrrpr_sin)r/rrrrZx2piZg2radr1r1r2r!?s
 z Random.gausscCs0|j|d}|dkrdS|||j|dSdS)zBeta distribution.

        Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.
        Returned values range between 0 and 1.

        g?rgN)r)r/rryr1r1r2r"ts
zRandom.betavariatecCsd|j}d|d|S)z3Pareto distribution.  alpha is the shape parameter.g?)r)r/rrr1r1r2r#s zRandom.paretovariatecCs"d|j}|t| d|S)zfWeibull distribution.

        alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter.

        g?)rrp)r/rrrr1r1r2r$s zRandom.weibullvariate)N)Nr,)N)N)r~rN)$__name__
__module__ __qualname____doc__rJr3rr%r&rRrSrTrCrrBPFr` _MethodType_BuiltinMethodTyperUrrrr(rr rrrrrr!r"r#r$ __classcell__r1r1)rIr2rGs8 
       ,

:
 0H5    c@s8eZdZdZddZddZddZdd    ZeZZ    d
S) r)zAlternate random number generator using sources provided
    by the operating system (such as /dev/urandom on Unix or
    CryptGenRandom on Windows).

     Not available on all systems (see os.urandom() for details).
    cCstjtddd?tS)z3Get the next random number in the range [0.0, 1.0).r5r6r-)rCrD_urandom    RECIP_BPF)r/r1r1r2rszSystemRandom.randomcCsP|dkrtd|t|kr$td|dd}tjt|d}||d|?S)z:getrandbits(k) -> x.  Generates an int with k random bits.rz(number of bits must be greater than zeroz#number of bits should be an integerr5r6)rOrCrPrDr)r/raZnumbytesr0r1r1r2r's  zSystemRandom.getrandbitscOsdS)z<Stub method.  Not used for a system random number generator.Nr1)r/argskwdsr1r1r2rszSystemRandom.seedcOs tddS)zAMethod should not be called for a system random number generator.z*System entropy source does not have state.N)NotImplementedError)r/rrr1r1r2_notimplementedszSystemRandom._notimplementedN)
rrrrrr'rrr%r&r1r1r1r2r)s 
cCsddl}t|d|jd}d}d}d
}|j}x@t|D]4}    ||}
||
7}||
|
}t|
|}t|
|}q8W|j} tt| |dddd||} t||| | } td    | | ||fdS) Nrtimesgg _Br-zsec, )endz"avg %g, stddev %g, min %g, max %g
g _)timeprintrrhminmaxroundr)r[funcrrrwZsqsumZsmallestZlargestZt0rfr0Zt1ZavgZstddevr1r1r2_test_generators& 
rcCst|tft|td t|td t|td t|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tdt|tddS)N?{Gz?皙?@??4@i@@)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rr)rrUUUUUU?)rrr)    rrrrrrr!r"r )Nr1r1r2_tests                r__main__g)r)Orwarningsrr^typesrrrrZmathrrprrrrrrr    ror
rr rr rr rosrr_collections_abcrrmrrnZhashlibrrB    itertoolsr{ryr}__all__rrrrrrZ_randomrr)rrZ_instrrrr rrrrrr(rrrrrr!r"r#r$r%r&r'rr1r1r1r2<module>&sn    
Y!



All system for education purposes only. For more tools: Telegram @jackleet

Mr.X Private Shell

Logo
-
New File | New Folder
Command
SQL