​ 在Python程序中，随机种子（seed）与伪随机数生成器（Pseudo-Random Number Generator, PRNG）有关。PRNG是一种算法，它使用一个初始值（即种子）来生成一系列看似随机的数字。这些数字实际上是确定性的，因为相同的种子将总是产生相同的数字序列。这在需要可重复性的情况下非常有用，比如在模拟、游戏或测试时。

​ 在Python中，random模块提供了生成伪随机数的功能。你可以通过调用random.seed()函数来设置种子。如果你不显式地设置种子，random模块通常会使用系统时间或操作系统提供的随机源来初始化种子，这样每次运行程序时都会得到不同的随机数序列。

​ 下面是一个简单的例子，展示如何设置和使用随机种子：

import random

# 设置随机种子
random.seed(42)

# 生成一个随机整数
print("Random number with seed 42:", random.randint(1, 100))

# 重新设置相同的随机种子
random.seed(42)

# 再次生成一个随机整数
print("Random number with seed 42 (again):", random.randint(1, 100))

​ 在这个例子中，两次调用random.randint(1, 100)将会产生相同的输出，因为它们是基于同一个种子（42）生成的。

​ 此外，在一些更复杂的场景下，如机器学习中的数据集划分或神经网络权重初始化，设定随机种子也非常重要，以确保实验结果的可重复性。对于多线程或多进程的应用，每个线程或进程可能需要独立的随机种子，以避免相互干扰。