请大家猜一猜下面这段代码的运行效果:
- import random
- import time
- people = ['kingname', '王小一', '李小二', '张小三', '刘小四', '卢小五', '马小六', '周小七', '丁小八', '朱小九']
- for i in range(1, 11):
- lucky_guy = random.choice(people)
- print(f'第{i}次抽奖,中奖用户:{lucky_guy}')
- time.sleep(1)
你是不是以为这段代码运行以后,结果如下图所示?
但实际上,我可以让输出结果根据我的意愿随意变动,例如像下面这个 gif ,所有输出结果都是我:
你可以先不要往下看,放下手机,自己写一下代码,试一试 如何才能实现 gif 中的效果。
下面来为大家解密。
要实现这个效果,只需要两个知识点:
- Python自带模块是可以被覆盖的
- Python 的 import 在同一个运行时只会导入一次
首先来看第一个知识点。Python 的自带模块是可以被覆盖的,所以我们先来定义一个函数:
- def choice(option):
- return 'kingname'
接下来,使用这个函数覆盖random.choice:
- import random
- random.choice = choice
现在,无论给random.choice传入什么参数,它始终都会返回kingname,运行效果如下图所示:
这个时候,你可能会说,那别人写代码的时候,又重新import random怎么办呢?random.choice不是又被改回去了吗?
实际上并不会,因为Python 的包导入机制决定了,在每个运行时内部,每个包只有第一次导入的时候有效,所以只要还在当前运行时,那么后续的所有import random都是无效的。
所以,即使重新导入了 random 模块,random.choice依然是你修改以后的代码。所以当你再次执行的时候,会发现返回的还是你想要的数据,如下图所示:
可能有人会说这样容易被识破啊,别人只要先随便写一些测试数据,运行一次random.choice([123, 456]),发现返回的竟然是kingname,这不就露馅了吗?
实际上完全不用担心,我们可以这样操作:
如果备选列表里面不包含kingname,那么就使用原生的 random.choice
如果备选列表里面包含kingname,那么就以60%的概率返回kingname
要实现这样的功能,我们可以这样写代码:
首先重启当前 Jupyter 内核,让 random 恢复成默认的,然后编码:
- import random
- origin_choice = random.choice
- def choice(option):
- if 'kingname' not in option or random.randint(1, 10) > 6:
- return origin_choice(option)
- return 'kingname'
- random.choice = choice
这样替换以后,当有kingname在备选列表中时,kingname被有60%的概率被选中,如下图所示:
当kingname不在备选列表中时,一切正常,如下图所示:
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