π的计算
随机向单位正方形和圆结构抛洒大量点，对于每个点，
可能在圆内或者圆外，当随机抛点数量达到一定程度，
圆内点将构成圆的面积，全部抛点将构成矩形面积。圆
内点数除以圆外点数就是面积之比，即π/4。随机点数
量越大，得到的π值越精确。
π计算问题的IPO表示如下：
输入：抛点的数量
处理：对于每个抛洒点，计算点到圆心的距离，通过
距离判断该点在圆内或是圆外。统计在圆内点的数量
输出：π值
代码：
from random import random
from math import sqrt
from time import clock
DARTS = 1200
hits = 0
clock()
for i in range(1,DARTS):
x, y = random(), random()
dist = sqrt(x**2 + y**2)
if dist <= 1.0:
hits = hits + 1
pi = 4 * (hits/DARTS)
print("Pi的值是 %s" % pi)
print("程序运行时间是 %-5.5ss" % clock())用到了random、math、time三个库，三个库介绍如下：
random库是使用随机数的python的标准库；
math库
包含的函数有： 圆周率pi 、 自然常数e （15位小数） ；
ceil(x) : 对浮点数向上取整
floor(x) : 对浮点数向下取整
pow(x, y) 、 log(x)、 log10(x) 、 sqrt(x) 、 exp(x) 、 degrees(x) : 将弧度值转换成角度 ; radians(x) : 将角度值转换成弧度值； sin(x) 、cos（x）、tan（x）、asin（x）反正弦函数、acos（x）、atan（x）
random库
随机函数库，生成随机数
seed(x) : 给随机数一个种子值，默认随机种子是系统时钟
random() : 生成一个[0, 1.0] 之间的随机小数
uniform(a, b) : 生成一个a到b之间的随机小数
randint(a, b): 生成一个a到b之间的随机整数
randrange(a, b, c): 随机生成一个从a开始到b以c递增的数
choice(<lsit>) : 从列表中随机返回一个元素
shuffle(<list>) : 将列表中的元素打乱
sample(<list>, k) : 从指定列表中随机获得k个元素
计算π值：（蒙特卡洛方法，利用随机试验）
time库：
https://blog.csdn.net/ZZh1301051836/article/details/79013744