.config/coc/extensions/node_modules/coc-pyright/node_modules/pyright/dist/typeshed-fallback/stdlib/random.pyi

   1 import _random
   2 import sys
   3 from collections.abc import Callable, Iterable, MutableSequence, Sequence
   4 from fractions import Fraction
   5 from typing import Any, NoReturn, Tuple, TypeVar
   6
   7 _T = TypeVar("_T")
   8
   9 class Random(_random.Random):
  10     def __init__(self, x: Any = ...) -> None: ...
  11     def seed(self, a: Any = ..., version: int = ...) -> None: ...
  12     def getstate(self) -> Tuple[Any, ...]: ...
  13     def setstate(self, state: Tuple[Any, ...]) -> None: ...
  14     def getrandbits(self, __k: int) -> int: ...
  15     def randrange(self, start: int, stop: int | None = ..., step: int = ...) -> int: ...
  16     def randint(self, a: int, b: int) -> int: ...
  17     if sys.version_info >= (3, 9):
  18         def randbytes(self, n: int) -> bytes: ...
  19     def choice(self, seq: Sequence[_T]) -> _T: ...
  20     def choices(
  21         self,
  22         population: Sequence[_T],
  23         weights: Sequence[float | Fraction] | None = ...,
  24         *,
  25         cum_weights: Sequence[float | Fraction] | None = ...,
  26         k: int = ...,
  27     ) -> list[_T]: ...
  28     def shuffle(self, x: MutableSequence[Any], random: Callable[[], float] | None = ...) -> None: ...
  29     if sys.version_info >= (3, 9):
  30         def sample(self, population: Sequence[_T] | set[_T], k: int, *, counts: Iterable[_T] | None = ...) -> list[_T]: ...
  31     else:
  32         def sample(self, population: Sequence[_T] | set[_T], k: int) -> list[_T]: ...
  33     def random(self) -> float: ...
  34     def uniform(self, a: float, b: float) -> float: ...
  35     def triangular(self, low: float = ..., high: float = ..., mode: float | None = ...) -> float: ...
  36     def betavariate(self, alpha: float, beta: float) -> float: ...
  37     def expovariate(self, lambd: float) -> float: ...
  38     def gammavariate(self, alpha: float, beta: float) -> float: ...
  39     def gauss(self, mu: float, sigma: float) -> float: ...
  40     def lognormvariate(self, mu: float, sigma: float) -> float: ...
  41     def normalvariate(self, mu: float, sigma: float) -> float: ...
  42     def vonmisesvariate(self, mu: float, kappa: float) -> float: ...
  43     def paretovariate(self, alpha: float) -> float: ...
  44     def weibullvariate(self, alpha: float, beta: float) -> float: ...
  45
  46 # SystemRandom is not implemented for all OS's; good on Windows & Linux
  47 class SystemRandom(Random):
  48     def getstate(self, *args: Any, **kwds: Any) -> NoReturn: ...
  49     def setstate(self, *args: Any, **kwds: Any) -> NoReturn: ...
  50
  51 # ----- random function stubs -----
  52 def seed(a: Any = ..., version: int = ...) -> None: ...
  53 def getstate() -> object: ...
  54 def setstate(state: object) -> None: ...
  55 def getrandbits(__k: int) -> int: ...
  56 def randrange(start: int, stop: None | int = ..., step: int = ...) -> int: ...
  57 def randint(a: int, b: int) -> int: ...
  58
  59 if sys.version_info >= (3, 9):
  60     def randbytes(n: int) -> bytes: ...
  61
  62 def choice(seq: Sequence[_T]) -> _T: ...
  63 def choices(
  64     population: Sequence[_T], weights: Sequence[float] | None = ..., *, cum_weights: Sequence[float] | None = ..., k: int = ...
  65 ) -> list[_T]: ...
  66 def shuffle(x: MutableSequence[Any], random: Callable[[], float] | None = ...) -> None: ...
  67
  68 if sys.version_info >= (3, 9):
  69     def sample(population: Sequence[_T] | set[_T], k: int, *, counts: Iterable[_T] | None = ...) -> list[_T]: ...
  70
  71 else:
  72     def sample(population: Sequence[_T] | set[_T], k: int) -> list[_T]: ...
  73
  74 def random() -> float: ...
  75 def uniform(a: float, b: float) -> float: ...
  76 def triangular(low: float = ..., high: float = ..., mode: float | None = ...) -> float: ...
  77 def betavariate(alpha: float, beta: float) -> float: ...
  78 def expovariate(lambd: float) -> float: ...
  79 def gammavariate(alpha: float, beta: float) -> float: ...
  80 def gauss(mu: float, sigma: float) -> float: ...
  81 def lognormvariate(mu: float, sigma: float) -> float: ...
  82 def normalvariate(mu: float, sigma: float) -> float: ...
  83 def vonmisesvariate(mu: float, kappa: float) -> float: ...
  84 def paretovariate(alpha: float) -> float: ...
  85 def weibullvariate(alpha: float, beta: float) -> float: ...