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本文详细介绍了利用Python标准库和第三方工具生成大规模随机数的多种方案，包括原生random模块的基础生成方式、NumPy和PyTorch的高性能生成方案，对比了不同工具的性能差异，讲解了随机数质量校验与并行化生成的实践方法以及存储复用策略，并推荐PingCode用于相关项目协作管理，最后总结方案适用场景并对未来随机数生成趋势进行预测

使用Python标准库random模块的randint、randrange函数，或第三方numpy库的randint方法，均可快速生成10个符合需求的随机整数，开发者可根据取值范围约束、可复现性要求和性能需求选择对应方案，同时通过设置随机种子确保结果可复现，在工程化场景下可借助研发管理工具统一管理生成规则，未来Python会优化批量随机数生成能力，AI辅助工具也会更精准推荐生成方案

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