随机数生成是计算机科学中一个极其重要的领域，它需要用到随机数生成器来生成真正的随机数。其中，一个广泛被使用的随机数生成器是random函数。它可以生成一个介于0和1之间的随机数。尽管random函数在计算机科学中广泛的被使用，但实际上它并不能生成真正随机的数字序列。那么，如何才能利用random函数生成真正随机的数字序列呢？本文将巧妙地利用Python3来解答这个问题。

首先，我们需要了解一下，random函数在计算机中是如何工作的。random函数基于一个伪随机数生成器，该生成器是一个预定义的生成器，它是通过生成一组“看起来相当随机”的数字序列来实现的。此外，生成的数字序列实际上并不是真正的随机数列，而是伪随机数字序列。这是因为random函数是基于预定义的算法生成数字，而这种算法并不是真正随机的。我们需要使用其他方法来生成真正随机的数字序列。

一种方法是通过利用计算机的物理属性来生成真正随机的数字序列。物理属性是不受人们控制的自然现象或自然事件，例如无线电波的频率、电平和时间、放射性粒子的时间和位置、大气噪声和自由流的温度等。这些属性之间不能相互预测。因此，我们可以利用这些物理属性来生成真正随机的数字序列。

幸运的是，Python3内置了一些模块，可以利用计算机的物理属性来生成真正随机的数字序列，而该模块的名称是“secrets模块”。

在Python中，我们可以使用secrets模块来生成真正随机的数字序列。下面是使用secrets模块来生成随机数序列的代码示例：

```python

import secrets

print(secrets.randbelow(100)) #生成0-100之间的一个随机数

```

输出结果通常是随机的，这是因为它是基于计算机的物理属性进行生成的。上面的代码非常容易理解和使用，它使用randbelow(100)函数来生成一个从0到100的随机数。

可以看出，secrets模块产生的随机数序列是真正随机的，因为它使用了计算机的物理属性，而不是像random函数那样只是基于预定义算法产生的数字序列。

此外，Python3还提供了一种称为“哈希算法”的方法来生成真正随机的数字序列。哈希算法是一种使用数学函数将任何数据转换为固定长度结果的算法。哈希函数仅仅产生一个结果，但是它的输出值是任何输入值的绝对随机序列。并且，哈希函数是不可被破解的，因此它们被广泛应用于密码学上。

在Python中，我们可以使用“hashlib模块”来生成一个真正的随机数字序列，该数字序列是由哈希算法生成的。下面是一个示例代码：

```python

import hashlib

import os

print(int.from_bytes(os.urandom(4), byteorder='big')) #生成一个4位随机数

```

这里的os.urandom(4)函数是用于产生4位随机数字序列的函数。然后，将生成的数字序列传递给int.from_bytes函数，该函数将字节转换为整数。当我们运行该代码时，它将能够生成一个4位随机数。

总结一下，利用Python3中的secrets模块和哈希算法，可以很容易地生成真正随机的数字序列。相比之下，random函数只能生成伪随机序列，所以如果需要真正随机序列的话，我们应该使用secrets模块或哈希算法。这样就能保证生成的数字序列的完全不可预测，同时也保证了计算机程序或密码学中的安全和可信度。