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如何生成1亿个手机号码?Python生成随机数的22种方法,random函数太强了~

大家好,这里是Python程序员晚枫。 案例解析 最近在网上看到一个python的面试题目:如何用Python生成1亿个手机号码? 我第一眼看到的时候心想,这个还不简单?直接random.randint(1,999999999999)就完事了。 但是马上就发现了这其中的错误:这个是生成1-99999999之间的随机数,可能是1,也可能是666. 但电话号码是11位的,而且前3位只有指定的号段,比如135、136。直接random.randint(1,999999999999)这么做并不符合条件。 那么如何生成呢?于是有了下面这段代码: import random def create_phone_num(num): all_phone_nums = set() # 存放生成的电话号码 while True: # 因为set会自动去重,因此死循环生成电话号码,直到等于num个号码停止 start = random.choice(['135', '136', '137']) # 存放前3位的号段,从中随机取一个 end = ''.join(random.sample(string.digi...

从0到1建设智能灰度数据体系:以vivo游戏中心为例

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan、Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从“实验思想-数学方法-数据模型-产品方案”四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。 一、引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂。游戏中心作为游戏业务平台端的核心用户产品,版本迭代非常频繁,每次版本上线前都必须进行小量级的灰度验证。2021年以来,平均每1~2周都会有重要版本开始灰度,而且线上有时会同时有多个版本在灰度测试。 灰度的整个过程在数据层面主要涉及3个问题: 如何确保版本灰度评估的科学性? 如何提升灰度数据的产出效率,保障项目进度? 当灰度版本出现指标异常问题时,如何快速定位问题完成闭环? 近两年来,我们逐步将灰度评估方法体系化地落地到敏捷BI等数据产品上,目前灰度数据体系已经较好地解决了这3个问题。本文首先以版本灰度数据体系的基...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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