这篇文章介绍了Python生成两个随机数的多种实现方法，涵盖标准库random模块和numpy第三方库等工具，讲解了基础随机数生成、定向分布随机数生成、可复现随机数实现等核心流程，对比了不同方法的适用场景，还提及企业级项目中的合规应用与性能优化技巧，同时自然植入了研发项目管理工具PingCode的应用场景，最后预测了未来量子随机数集成等技术发展趋势。

这篇文章围绕Python输入默认值实现展开，介绍了函数形参默认值、交互式命令行默认值、配置驱动默认值三种核心实现方式，分析了各方案的适用场景、实现成本与优劣势，并通过对比表格呈现差异，同时讲解了可变参数陷阱规避等最佳实践，还软植入了研发项目管理系统PingCode的应用场景，最后总结了当前方案并预测AI与云原生融合的未来趋势。