使用 random 模块生成密码或 token 是安全漏洞，因其基于可预测的 mersenne twister 算法；应改用 secrets 模块，如 secrets.token_urlsafe() 或 secrets.token_bytes()。
用 random 生成密码或 token 就是漏洞
Python 标准库的 random 模块不是密码学安全的——它用的是 Mersenne Twister 算法，可被预测。只要知道几个输出值，就能反推出内部状态，进而预测后续所有“随机”结果。
常见错误现象：random.choice() 选验证码、random.randint() 生成 API key、random.shuffle() 洗牌敏感数据。
- 使用场景：生成 session id、重置令牌、加密盐值、一次性密码（TOTP 种子）
- 正确做法：一律换用
secrets模块，它是专为安全场景设计的 - 示例对比：
random.SystemRandom().randint(1, 100)虽调用系统熵源，但接口仍绕不开random的抽象层，不推荐；直接用secrets.randbelow(100) + 1更稳妥
secrets.token_urlsafe() 和 secrets.token_hex() 怎么选
两者都基于操作系统提供的加密安全随机数生成器（如 Linux 的 /dev/urandom），但编码方式和适用场景不同。
-
token_urlsafe()返回 Base64Url 编码字符串（不含+、/、=），适合放在 URL、HTTP header、文件名里 -
token_hex()返回纯十六进制字符串，长度是字节数的两倍（如secrets.token_hex(16)→ 32 字符），适合存数据库或做对称密钥材料 - 性能差异极小，别纠结；但注意：不要用
secrets.token_urlsafe(16)当 AES 密钥——Base64Url 解码后只有 ~12 字节，不够 16/32 字节要求
在加密流程中混用 random 和 secrets 会出事
哪怕只有一处用了 random，整个链路的安全性就归零。典型误用是“主逻辑用 secrets，但 IV 或 nonce 用 random.getrandbits()”。
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- IV/nonce 必须不可预测且唯一，
random.getrandbits(128)输出可被还原，攻击者能复现加密流 - Fernet、cryptography 库的某些高阶封装（如
Fernet.generate_key()）内部已用secrets，但你自己手写 AES-GCM 时，os.urandom()或secrets.token_bytes()才是唯一选择 - 兼容性提醒：Python secrets 模块，必须降级用
os.urandom()，别 fallback 到random
测试环境里还用 secrets？小心 CI 失败
CI 环境（尤其是某些容器化 runner）可能限制对熵池的访问，导致 secrets 抛 OSError: [Errno 24] Too many open files 或卡住。
- 这不是代码 bug，是环境配置问题；但更常见的坑是：开发者为让测试过掉，偷偷把生产用的
secrets.token_urlsafe()替换成random.choices('abc123', k=16) - 正确解法：测试中保留
secrets调用，但用 pytest 的 fixture 或 unittest.mock.patch 替换其底层熵源（mockos.urandom），而非替换模块行为本身 - 容易被忽略的一点：Docker 默认限制
/dev/random，但/dev/urandom是 OK 的；如果真遇到阻塞，先查是否误配了RANDOM_DEVICE环境变量或挂载了只读/dev
