你可以使用Faker库，它主要用于测试，但能够提供各种虚假数据。

安装:https://pypi.org/project/Faker/

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

我很好奇numpy答案的速度与其他答案相比表现如何，因为这被排除在比较之外。生成一个随机bool值会慢得多，但如果你想生成多个则会快得多:

$ 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

找到了一个更快的方法:

$ 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

以下方法也可用于此目的:

import random
random.choice([0, 1])

or

import random
random.choice(range(2))

你可以使用Faker库，它主要用于测试，但能够提供各种虚假数据。

安装:https://pypi.org/project/Faker/

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

对这个问题的一个新的看法是使用Faker，您可以通过pip轻松安装Faker。

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)