我正在运行一个依赖于随机性的大规模并行化进程。问题在于并行进程中的每个工作进程与父进程共享相同的随机种子，从而破坏了我运行不同随机模拟的尝试。
因此，我遇到了如何在开始时为每个工人设置不同的随机种子的问题。我目前的解决方案是去掉微秒部分time.time()并将其转换为整数，然后再将其传递给random.seed(). 它看起来像下面这样。有没有更好的办法？
import re
import random
import time
def set_random_seed():
seed = int(re.sub(r'[^0-9]', '', str(time.time())[-7:]))
random.seed(seed)
请参阅：https : //docs.python.org/3/library/random.html#random.seed
如果省略种子，将使用os.urandom - 如果可用。你可以打电话：
random.seed()
如果您担心不太可能os.urandom出现不可用的情况，请在您的主流程中生成唯一的种子，并将一个种子传递给您启动的每个流程。
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