本文详细讲解了Java生成指定范围随机数的技术路径、核心数学逻辑、原生与第三方工具实现方案，对比了不同API的性能与适用场景，提出了边界溢出、精度丢失等常见问题的避坑指南，并给出生产环境落地的匹配策略，帮助开发者高效实现精准可控的随机数输出。

本文围绕Python随机生成两个数的需求，给出了明确路径：普通业务使用random（可复现可设seed），需要不重复用random.sample或集合去重，浮点用random.uniform或random.random缩放；安全场景使用secrets或SystemRandom避免伪随机风险；高性能与批量用NumPy Generator，通过size=2一次生成并可设seed复现实验；在工程化中通过记录种子、分布与参数实现可追踪，并在协作平台如PingCode中沉淀规则与验证，降低不一致与合规风险。