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用量子計(jì)算模擬器ProjectQ生成隨機(jī)數(shù)，并用pytest進(jìn)行單元測(cè)試與覆蓋率測(cè)試，以及基于flake8的編碼規(guī)范測(cè)試目錄
技術(shù)背景隨機(jī)數(shù)的應(yīng)用量子計(jì)算與隨機(jī)數(shù)基于pytest的python單元測(cè)試框架量子計(jì)算產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)注意！！！pytest測(cè)試安裝pytest庫(kù)pytest單元測(cè)試用例撰寫(xiě)pytest初始化配置文件pytest生成html格式報(bào)告pytest覆蓋率測(cè)試使用flake8進(jìn)行python編碼規(guī)范檢查總結(jié)概要版權(quán)聲明參考鏈接技術(shù)背景本文中主要包含有三個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)點(diǎn)：隨機(jī)數(shù)的應(yīng)用、量子計(jì)算模擬產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)與基于pytest框架的單元測(cè)試與覆蓋率測(cè)試，這里先簡(jiǎn)單分別介紹一下背景知識(shí) 。
隨機(jī)數(shù)的應(yīng)用在上一篇介紹量子態(tài)模擬采樣的算法中，我們就使用到了隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)在各種蒙特卡洛方法與數(shù)值計(jì)算中，扮演著非常重要的角色。在金融領(lǐng)域，隨機(jī)數(shù)則是在加密算法中扮演重要角色，其風(fēng)險(xiǎn)在于，如果隨機(jī)數(shù)可被預(yù)測(cè)，那么惡意用戶(hù)就可以利用這一特點(diǎn)，破解對(duì)稱(chēng)加密甚至是非對(duì)稱(chēng)加密的算法(非對(duì)稱(chēng)加密如RSA算法的私鑰的挑選其實(shí)也有可能使用到隨機(jī)數(shù)) 。在python代碼中，可以通過(guò)調(diào)用random庫(kù)或者numpy.random庫(kù)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)的生成，僅需要通過(guò)如下的代碼即可實(shí)現(xiàn)：
import randomrandom_number = random.random() # 產(chǎn)生[0,1)之間的均勻隨機(jī)數(shù)import numpy as nprandom_array = random.randn(10) # 產(chǎn)生10個(gè)隨機(jī)數(shù)并存儲(chǔ)到np格式的一維數(shù)組中這些庫(kù)所產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，往往被認(rèn)為是不安全的隨機(jī)數(shù)，其主要特點(diǎn)是通過(guò)隨機(jī)數(shù)生成算法，結(jié)合硬件的一些獨(dú)有編號(hào)來(lái)產(chǎn)生一系列數(shù)串。但是隨機(jī)數(shù)生成算法一般都是已知的，因此還是有一定的潛在風(fēng)險(xiǎn) 。有一個(gè)python庫(kù)函數(shù)叫secrets可以產(chǎn)生”安全隨機(jī)數(shù)”，其特點(diǎn)在于不僅利用了一些硬件系統(tǒng)獨(dú)有信息，如ip和MAC等，主要還利用了系統(tǒng)熵源來(lái)生成隨機(jī)數(shù)，增強(qiáng)了所產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的不可預(yù)測(cè)性。關(guān)于secrets的使用方法，可以參考其官方文檔。但是，即使是這里所謂的安全隨機(jī)數(shù)，也并不是真隨機(jī)數(shù)，真隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生不依賴(lài)于算法。
量子計(jì)算與隨機(jī)數(shù)前面寫(xiě)過(guò)一篇博客介紹兩比特量子系統(tǒng)的模擬，讀者可以從中了解到量子計(jì)算的一些基本原理與模擬實(shí)現(xiàn) 。而另一篇關(guān)于量子線(xiàn)路模擬的博客，則介紹了關(guān)于開(kāi)源量子計(jì)算框架ProjectQ的一些基本使用方法，在這篇文章中我們也會(huì)使用到。通過(guò)量子硬件，我們可以直接讀取一系列的隨機(jī)串，由于這些隨機(jī)串是由硬件直接給出來(lái)的結(jié)果，不是通過(guò)算法來(lái)生成的，因此是完成不可預(yù)測(cè)的，被稱(chēng)為”真隨機(jī)數(shù)” 。
基于pytest的python單元測(cè)試框架在使用python編程實(shí)現(xiàn)算法時(shí)，需要對(duì)算法函數(shù)或者類(lèi)進(jìn)行功能驗(yàn)證，這就需要寫(xiě)測(cè)試用例。python第三方庫(kù)pytest提供了非常好的自動(dòng)化測(cè)試的功能，配合html插件和覆蓋率測(cè)試插件，還可以進(jìn)行更多的測(cè)試以及更好的展示測(cè)試的結(jié)果。
量子計(jì)算產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)量子計(jì)算是基于量子疊加與量子糾纏兩種特性進(jìn)行計(jì)算的方案，其結(jié)合量子算法的復(fù)雜性?xún)?yōu)勢(shì)，在量子處理器上可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)法在有效時(shí)間內(nèi)完成的任務(wù)，一般稱(chēng)之為量子優(yōu)越性。量子疊加是對(duì)量子比特重要特性的一個(gè)總結(jié)，如下圖所示(圖片來(lái)自于參考鏈接1)，區(qū)分于經(jīng)典比特，量子比特不僅可以表示0和1，還可以表示處于0和1之間的狀態(tài)，比如0.5，0.2243等等。這些狀態(tài)我們不能直接讀取，在硬件上我們只能夠讀取到0或者1兩種狀態(tài)，這跟經(jīng)典比特是一樣的。區(qū)別在于，即使我們不改變量子比特的狀態(tài)，不同的測(cè)試卻會(huì)給出不同的結(jié)果，而0.5等中間狀態(tài)，則表示的是出現(xiàn)0或者1狀態(tài)分別的概率。

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