Obtenez un booléen aléatoire en python?

Je cherche la meilleure façon (rapide et élégante) d'obtenir un booléen aléatoire en python (lancer une pièce).

Pour le moment, j'utilise random.randint(0, 1)ou random.getrandbits(1).

Y a-t-il de meilleurs choix que je ne connais pas?

La réponse d'Adam est assez rapide, mais j'ai trouvé que random.getrandbits(1)c'était beaucoup plus rapide. Si vous voulez vraiment un booléen au lieu d'un long alors

bool(random.getrandbits(1))

est toujours environ deux fois plus rapide que random.choice([True, False])

Les deux solutions doivent import random

Si la vitesse maximale n'est pas prioritaire, alors la random.choicelecture est meilleure

$ python -m timeit -s "import random" "random.choice([True, False])"
1000000 loops, best of 3: 0.904 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.choice((True, False))" 
1000000 loops, best of 3: 0.846 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.286 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "bool(random.getrandbits(1))"
1000000 loops, best of 3: 0.441 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "not random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.308 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.262 usec per loop  # not takes about 20us of this

Ajouté celui-ci après avoir vu la réponse de @ Pavel

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

random.choice([True, False])

fonctionnerait également.

Trouvé une méthode plus rapide:

$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
10000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "True if random() > 0.5 else False"
10000000 loops, best of 3: 0.0786 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "random() > 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0579 usec per loop

J'aime

 np.random.rand() > .5

Si vous souhaitez générer un certain nombre de booléens aléatoires, vous pouvez utiliser le module aléatoire de numpy. De la documentation

np.random.randint(2, size=10)

renverra 10 entiers uniformes aléatoires dans l'intervalle ouvert [0,2). Le sizemot-clé spécifie le nombre de valeurs à générer.

J'étais curieux de savoir comment la vitesse de la réponse numpy a fonctionné par rapport aux autres réponses, car cela n'a pas été pris en compte dans les comparaisons. Pour générer un bool aléatoire, c'est beaucoup plus lent, mais si vous vouliez en générer plusieurs, cela devient beaucoup plus rapide:

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0906 usec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "np.random.randint(2, size=1)"
100000 loops, best of 3: 4.65 usec per loop

$ python -m timeit -s "from random import random" "test = [random() < 0.5 for i in range(1000000)]"
10 loops, best of 3: 118 msec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "test = np.random.randint(2, size=1000000)"
100 loops, best of 3: 6.31 msec per loop

Vous pouvez utiliser la bibliothèque Faker , elle est principalement utilisée pour les tests, mais est capable de fournir une variété de fausses données.

Installez: https://pypi.org/project/Faker/

>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker()
>>> fake.pybool()
True

Une nouvelle approche de cette question impliquerait l'utilisation de Faker avec lequel vous pouvez facilement installer pip.

from faker import Factory

#----------------------------------------------------------------------
def create_values(fake):
    """"""
    print fake.boolean(chance_of_getting_true=50) # True
    print fake.random_int(min=0, max=1) # 1

if __name__ == "__main__":
    fake = Factory.create()
    create_values(fake)