背景
プログラミング世界で本当なランダムはもちろん存在しなくて、あくまで模擬だけど、ある程度（要件による）本当のランダムに近づけば問題ないです。
ただし、そのランダムは本当のランダムが疑ったことがあるのでしょうか。そのランダム関数を使うより、タイムスタンプの方がより推測できないではないでしょうか。その疑問を多少持っているかもしれないので、軽く検証してみました。
ランダム VS ランダム
検証環境はGoogleのColabです。それぞれ100回と10,000回の1-10を生成して、その分布を比較します。
ランダム関数側の選手はPythonのランダムです。
random_values = [random.randint(1, 10) for _ in range(N)]
タイムスタンプ側は、もちろん秒とかを使うではなくて、ミリ秒とナノ秒を使います。
ミリ秒の場合
timestamp_values = []
for _ in range(N):
ms_timestamp = int(time.time() * 1000)
last_digit = ms_timestamp % 10
timestamp_values.append(last_digit + 1)
ナノ秒の場合
nanosecond_values = []
for _ in range(10000):
ns_timestamp = time.time_ns()
last_digit = ns_timestamp % 10
nanosecond_values.append(last_digit + 1)
結果
100回のPythonランダム関数 VS 100回のミリ秒
10,000回のPythonランダム関数 VS 10,000回のミリ秒
予想通り、Pythonと言っても実行時間が短いので、偏りが激しいです。
100回のPythonランダム関数 VS 100回のナノ秒
10,000回のPythonランダム関数 VS 10,000回のナノ秒
あまり差がないですね。
結論
実行環境・ユースケースにもよるけど、今回の実験結果ではタイムスタンプでもかなり近い結果が生成できます。ランダム関数のアルゴリズムを信じない人なら、タイムスタンプを使ってみましょうか