我在寻找不同的答案，并花时间阅读了秘密文件

机密模块用于生成适合于管理数据（如密码、帐户验证、安全令牌和相关机密）的加密强随机数。特别是，应优先使用秘密，而不是随机模块中的默认伪随机数生成器，其设计用于建模和模拟，而不是安全或密码学。

深入了解它所提供的功能，我发现如果你想模仿像Google Drive ID这样的ID，我会发现一个非常方便的功能：

secrets.token_urlsafe（[nbytes=无]）返回随机URL安全文本字符串，包含n字节随机字节。文本是Base64编码的，因此平均每个字节大约有1.3个字符。如果nbytes为None或未提供，则使用合理的默认值。

使用方法如下：

import secrets
import math

def id_generator():
    id = secrets.token_urlsafe(math.floor(32 / 1.3))
    return id

print(id_generator())

输出32个字符的长度id：

joXR8dYbBDAHpVs5ci6iD-oIgPhkeQFk

我知道这与OP的问题稍有不同，但我希望这对许多正在寻找与我相同用例的人仍然有帮助。

我以为还没有人回答这个问题，哈哈！但嘿，这是我自己的尝试：

import random

def random_alphanumeric(limit):
    #ascii alphabet of all alphanumerals
    r = (range(48, 58) + range(65, 91) + range(97, 123))
    random.shuffle(r)
    return reduce(lambda i, s: i + chr(s), r[:random.randint(0, len(r))], "")

如果需要随机字符串而不是伪随机字符串，则应使用os.urandom作为源

from os import urandom
from itertools import islice, imap, repeat
import string

def rand_string(length=5):
    chars = set(string.ascii_uppercase + string.digits)
    char_gen = (c for c in imap(urandom, repeat(1)) if c in chars)
    return ''.join(islice(char_gen, None, length))

这个堆栈溢出问题是当前Google搜索“随机字符串Python”的最高结果。目前最热门的答案是：

''.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(N))

这是一种很好的方法，但随机PRNG在密码上并不安全。我想很多研究这个问题的人都想为加密或密码生成随机字符串。您可以通过对上面的代码进行一个小的更改来安全地执行此操作：

''.join(random.SystemRandom().choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(N))

使用random.SystemRandom（）而不仅仅是random在*nix机器上使用/dev/urandom，在Windows中使用CryptGenRandom（。这些是加密安全的PRNG。在需要安全PRNG的应用程序中使用random.choice而不是random.SystemRandom（）.choice可能会带来潜在的破坏性，鉴于这个问题的流行性，我敢打赌这个错误已经犯过很多次了。

如果您使用的是python3.6或更高版本，您可以使用MSeiffet回答中提到的新秘密模块：

''.join(secrets.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(N))

模块文档还讨论了生成安全令牌的便捷方法和最佳实践。

用一行字回答：

''.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(N))

或者更短，从Python 3.6开始使用random.choices（）：

''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.digits, k=N))

加密更安全的版本：请参阅本帖

''.join(random.SystemRandom().choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(N))

详细地说，具有一个干净的功能，以供进一步重用：

>>> import string
>>> import random
>>> def id_generator(size=6, chars=string.ascii_uppercase + string.digits):
...    return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(size))
...
>>> id_generator()
'G5G74W'
>>> id_generator(3, "6793YUIO")
'Y3U'

它是如何工作的？

我们导入string（一个包含常见ASCII字符序列的模块）和random（一个处理随机生成的模块）。

string.ascii_capital+string.digitals只是连接表示大写ascii字符和数字的字符列表：

>>> string.ascii_uppercase
'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
>>> string.digits
'0123456789'
>>> string.ascii_uppercase + string.digits
'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'

然后，我们使用列表理解创建“n”个元素的列表：

>>> range(4) # range create a list of 'n' numbers
[0, 1, 2, 3]
>>> ['elem' for _ in range(4)] # we use range to create 4 times 'elem'
['elem', 'elem', 'elem', 'elem']

在上面的示例中，我们使用[来创建列表，但我们没有使用id_generator函数，因此Python不会在内存中创建列表，而是一个接一个地动态生成元素（这里将详细介绍）。

我们不要求创建字符串elem的“n”倍，而是要求Python创建从一系列字符中选取的随机字符“n”次：

>>> random.choice("abcde")
'a'
>>> random.choice("abcde")
'd'
>>> random.choice("abcde")
'b'

因此，_ in range（size）的随机选择（chars）实际上是在创建一个大小字符序列。从字符中随机选取的字符：

>>> [random.choice('abcde') for _ in range(3)]
['a', 'b', 'b']
>>> [random.choice('abcde') for _ in range(3)]
['e', 'b', 'e']
>>> [random.choice('abcde') for _ in range(3)]
['d', 'a', 'c']

然后我们用一个空字符串连接它们，这样序列就变成了一个字符串：

>>> ''.join(['a', 'b', 'b'])
'abb'
>>> [random.choice('abcde') for _ in range(3)]
['d', 'c', 'b']
>>> ''.join(random.choice('abcde') for _ in range(3))
'dac'

>>> import string 
>>> import random

以下逻辑仍然生成6个字符的随机样本

>>> print ''.join(random.sample((string.ascii_uppercase+string.digits),6))
JT7K3Q

无需乘以6

>>> print ''.join(random.sample((string.ascii_uppercase+string.digits)*6,6))

TK82HK