这是对Anurak Uniyal的回应的一种理解，也是我自己在研究的东西。

import random
import string

oneFile = open('‪Numbers.txt', 'w')
userInput = 0
key_count = 0
value_count = 0
chars = string.ascii_uppercase + string.digits + string.punctuation

for userInput in range(int(input('How many 12 digit keys do you want?'))):
    while key_count <= userInput:
        key_count += 1
        number = random.randint(1, 999)
        key = number

        text = str(key) + ": " + str(''.join(random.sample(chars*6, 12)))
        oneFile.write(text + "\n")
oneFile.close()

两种方法：

import random, math

def randStr_1（字符：str，长度：int）->字符串：chars*=math.ceil（长度/长度（chars））chars=字母[0:length]chars=列表（chars）随机.洗牌（字符）返回“”.join（字符）def randStr_2（字符：str，长度：int）->字符串：返回“”.join（随机.选择（字符）用于范围（字符）中的i）基准：从timeit导入timeitsetup=“”导入操作系统，子流程，时间，字符串，随机，数学def randStr_1（字母：str，长度：int）->str：letters*=math.ceil（长度/长度（字母））letters=字母[0:长度]letters=列表（字母）随机洗牌（字母）return“”.join（字母）def randStr_2（字母：str，长度：int）->str：return“”.join（范围（长度）中i的随机选择（字母））"""打印（“方法1 vs方法2”，“，每次运行10次。”）长度为[101001000100005000010005001000000]：打印（长度，'字符：'）eff1=timeit（“randStr_1（string.asci_letters，｛｝）”.format（长度），setup=设置，数字=10）eff2=timeit（“randStr_2（string.ascii_letters，｛｝）”.format（长度），setup=setup，number=10）打印（“\t｛｝s：｛｝s”。格式（圆形（eff1，6），圆形（eff2，6）））print（'\tradio={}:{}\n'.格式（eff1/eff1，round（eff2/eff1，2）））输出：方法1与方法2，每次运行10次。100个字符：0.00141秒：0.00179秒比率=1.0:1.271000个字符：0.013857秒：0.017603秒比率=1.0:1.2710000个字符：0.13426秒：0.151169秒比率=1.0:1.1350000个字符：0.709403秒：0.855136秒比率=1.0:1.21100000个字符：1.360735秒：1.674584秒比率=1.0:1.23500000个字符：6.754923秒：7.160508秒比率=1.0:1.061000000个字符：11.232965秒：14.223914秒比率=1.0:1.27第一种方法的性能更好。

现在可以在这里使用一个新的库（python>=3.6）

from chancepy import Chance

random_string = Chance.string(length=10, pool="someLettersAndNumbers123")

这个方法比Ignacio发布的random.choice（）方法稍快，也稍令人讨厌。

它利用了伪随机算法的特性，按位和移位的存储体比为每个字符生成新的随机数更快。

# must be length 32 -- 5 bits -- the question didn't specify using the full set
# of uppercase letters ;)
_ALPHABET = 'ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ23456789'

def generate_with_randbits(size=32):
    def chop(x):
        while x:
            yield x & 31
            x = x >> 5
    return  ''.join(_ALPHABET[x] for x in chop(random.getrandbits(size * 5))).ljust(size, 'A')

…创建一个生成器，该生成器每次从0..31取出5位数字，直到没有剩余

…join（）生成器对随机数的结果与正确的位

使用Timeit，对于32个字符串，计时为：

[('generate_with_random_choice', 28.92901611328125),
 ('generate_with_randbits', 20.0293550491333)]

…但对于64个字符串，randbits会丢失；）

除非我真的不喜欢我的同事，否则我可能永远不会在生产代码中使用这种方法。

edit：更新以适应问题（仅限大写和数字），并使用按位运算符&和>>而不是%和//

使用此代码可以快速生成一个重复的随机文本值字符串：

import string
import random

def id_generator(size=6, chars=string.ascii_uppercase + string.digits):
    return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(size))

moja_lista = []
for a in range(20):
    moja_lista.append(id_generator(3, "3etrY"))

你会得到20个重复的随机文本值。生成器从集合“3etrY”集合生成三个组成元素。一切都可以根据您的喜好进行设置。

print(len(moja_lista))
moja_lista

对于那些喜欢功能python的人：

from itertools import imap, starmap, islice, repeat
from functools import partial
from string import letters, digits, join
from random import choice

join_chars = partial(join, sep='')
identity = lambda o: o

def irand_seqs(symbols=join_chars((letters, digits)), length=6, join=join_chars, select=choice, breakup=islice):
    """ Generates an indefinite sequence of joined random symbols each of a specific length
    :param symbols: symbols to select,
        [defaults to string.letters + string.digits, digits 0 - 9, lower and upper case English letters.]
    :param length: the length of each sequence,
        [defaults to 6]
    :param join: method used to join selected symbol, 
        [defaults to ''.join generating a string.]
    :param select: method used to select a random element from the giving population. 
        [defaults to random.choice, which selects a single element randomly]
    :return: indefinite iterator generating random sequences of giving [:param length]
    >>> from tools import irand_seqs
    >>> strings = irand_seqs()
    >>> a = next(strings)
    >>> assert isinstance(a, (str, unicode))
    >>> assert len(a) == 6
    >>> assert next(strings) != next(strings)
    """
    return imap(join, starmap(breakup, repeat((imap(select, repeat(symbols)), None, length))))

它生成一个不定[无限]迭代器，由连接的随机序列组成，首先从给定的池中生成一个随机选择的符号的不定序列，然后将该序列分解为长度部分，然后进行连接，它应该与支持getitem的任何序列一起工作，默认情况下，它只生成一个字母数字字母的随机序列，尽管您可以轻松修改以生成其他内容：

例如生成数字的随机元组：

>>> irand_tuples = irand_seqs(xrange(10), join=tuple)
>>> next(irand_tuples)
(0, 5, 5, 7, 2, 8)
>>> next(irand_tuples)
(3, 2, 2, 0, 3, 1)

如果您不想使用next for generation，您可以简单地将其设置为可调用：

>>> irand_tuples = irand_seqs(xrange(10), join=tuple)
>>> make_rand_tuples = partial(next, irand_tuples) 
>>> make_rand_tuples()
(1, 6, 2, 8, 1, 9)

如果您想动态生成序列，只需将join设置为identity即可。

>>> irand_tuples = irand_seqs(xrange(10), join=identity)
>>> selections = next(irand_tuples)
>>> next(selections)
8
>>> list(selections)
[6, 3, 8, 2, 2]

正如其他人所提到的，如果您需要更多的安全性，请设置相应的选择功能：

>>> from random import SystemRandom
>>> rand_strs = irand_seqs(select=SystemRandom().choice)
'QsaDxQ'

默认选择器是choice，它可以为每个块多次选择相同的符号，如果相反，您希望为每个块最多选择一次相同的成员，则有一种可能的用法：

>>> from random import sample
>>> irand_samples = irand_seqs(xrange(10), length=1, join=next, select=lambda pool: sample(pool, 6))
>>> next(irand_samples)
[0, 9, 2, 3, 1, 6]

我们使用sample作为选择器，进行完整的选择，因此块的长度实际上是1，为了加入，我们只需调用next，它获取下一个完全生成的块，当然这个示例看起来有点麻烦，而且它。。。