本文系统回答了Python中随机生成整数的实用方法：通用场景用random.randint与random.randrange，安全敏感场景用secrets.randbelow，大规模与高性能场景用NumPy的Generator.integers；注意randint为闭区间、randrange为半开区间与步长控制，random并非加密安全；应通过种子保证可复现，在并发与容器化中隔离状态；文中给出对比表与工程化建议，并强调在自动化与协作流程中配置化管理与审计，确保性能、正确性与合规性兼顾。

本文系统回答了在Python中生成整数的常见方法与工程实践：确定性场景用int解析与range序列，随机场景区分random的通用伪随机与secrets的加密安全随机，批量与高性能场景采用NumPy的向量化生成；同时强调输入校验、边界控制、避免取模偏差、日志与并发策略，以实现安全与高效；在团队协作中可将生成策略与脚本文档化并纳入流程管理，便于复现与审计。

本文围绕在 Python 中随机生成偶数的核心问题，给出在通用、批量与安全场景下的可操作方案。关键结论是：在一般业务中使用 random.randrange(start, stop, 2) 进行步长采样可获得均匀分布与清晰边界；在加密安全需求中使用 secrets 模块配合位运算或偶数集合采样确保不可预测性与无偏分布；在大规模数据生成中采用 NumPy 的向量化 integers 接口，通过乘以 2 或映射偶数索引空间实现高吞吐与均匀性。文中强调避免取模与边界吸附造成的偏差，采用半开区间与对齐策略减少错误，并通过统计检验与基准评估验证实现的正确性与性能。