Current File : //proc/self/root/usr/lib/python3.12/__pycache__/random.cpython-312.pyc
�

�4h{���^�dZddlmZddlmZmZm	Z
mZm
ZddlmZmZmZmZddlmZmZmZddlmZmZ m!Z"ddl#m$Z%ddl&m'Z(dd	l)m*Z+dd
l,m-Z.m/Z0ddl1m1Z2ddl#Z3ddl4Z4	dd
l5m6Z7gd�Z:ded�zed�zZ;ed�Z<ded�zZ=dZ>de>zZ?dZ@Gd�de4j��ZAGd�deA�ZBeA�ZCeCj�ZDeCj�ZEeCj�ZFeCj�ZGeCj�ZHeCj�ZIeCj�ZJeCj�ZKeCj�ZLeCj�ZMeCj�ZNeCj�ZOeCj�ZPeCj�ZQeCj�ZReCj�ZSeCj�ZTeCj�ZUeCj�ZVeCj�ZWeCj�ZXeCj�ZYeCj�ZZeCj�Z[d�Z\d!d�Z]e^e3d�re3j�eCj���e`d k(re]�yy#e8$r
dd
l9m6Z7Y���wxYw)"aERandom variable generators.

    bytes
    -----
           uniform bytes (values between 0 and 255)

    integers
    --------
           uniform within range

    sequences
    ---------
           pick random element
           pick random sample
           pick weighted random sample
           generate random permutation

    distributions on the real line:
    ------------------------------
           uniform
           triangular
           normal (Gaussian)
           lognormal
           negative exponential
           gamma
           beta
           pareto
           Weibull

    distributions on the circle (angles 0 to 2pi)
    ---------------------------------------------
           circular uniform
           von Mises

    discrete distributions
    ----------------------
           binomial


General notes on the underlying Mersenne Twister core generator:

* The period is 2**19937-1.
* It is one of the most extensively tested generators in existence.
* The random() method is implemented in C, executes in a single Python step,
  and is, therefore, threadsafe.

�)�warn)�log�exp�pi�e�ceil)�sqrt�acos�cos�sin)�tau�floor�isfinite)�lgamma�fabs�log2)�urandom)�Sequence)�index)�
accumulate�repeat)�bisectN)�sha512)�Random�SystemRandom�betavariate�binomialvariate�choice�choices�expovariate�gammavariate�gauss�getrandbits�getstate�lognormvariate�
normalvariate�
paretovariate�	randbytes�randint�random�	randrange�sample�seed�setstate�shuffle�
triangular�uniform�vonmisesvariate�weibullvariate�g��@�@��?�@�5��c���eZdZdZdZd$d�Zd%�fd�	Z�fd�Z�fd�Zd�Z	d	�Z
d
�Zd�Zd�Z
d
ezfd�Ze
Zd�Zdefd�Zd�Zd�Zd�Zdd�d�Zd$dd
d�d�Zd�Zd&d�Zd'd�Zd'd�Zd�Zd(d�Zd�Zd�Z d �Z!d!�Z"d"�Z#d)d#�Z$�xZ%S)*ra�Random number generator base class used by bound module functions.

    Used to instantiate instances of Random to get generators that don't
    share state.

    Class Random can also be subclassed if you want to use a different basic
    generator of your own devising: in that case, override the following
    methods:  random(), seed(), getstate(), and setstate().
    Optionally, implement a getrandbits() method so that randrange()
    can cover arbitrarily large ranges.

    �Nc�4�|j|�d|_y)zeInitialize an instance.

        Optional argument x controls seeding, as for Random.seed().
        N)r-�
gauss_next)�self�xs  �/usr/lib/python3.12/random.py�__init__zRandom.__init__~s��	
�	�	�!�����c	���|dk(r�t|ttf�rpt|t�r|jd�n|}|rt	|d�dznd}tt|�D]
}d|z|zdz}�|t
|�z}|dk(rdn|}n�|d	k(rkt|tttf�rPt|t�r|j�}tj|t|�j�z�}n:t|td
�tttttf�std��t �|�E|�d
|_y
)a\Initialize internal state from a seed.

        The only supported seed types are None, int, float,
        str, bytes, and bytearray.

        None or no argument seeds from current time or from an operating
        system specific randomness source if available.

        If *a* is an int, all bits are used.

        For version 2 (the default), all of the bits are used if *a* is a str,
        bytes, or bytearray.  For version 1 (provided for reproducing random
        sequences from older versions of Python), the algorithm for str and
        bytes generates a narrower range of seeds.

        r;zlatin-1r�iCBl����������r:NzOThe only supported seed types are: None,
int, float, str, bytes, and bytearray.)�
isinstance�str�bytes�decode�ord�map�len�	bytearray�encode�int�
from_bytes�_sha512�digest�type�float�	TypeError�superr-r?)r@�a�versionrA�c�	__class__s     �rBr-zRandom.seed�s���$�a�<�J�q�3��,�7�'1�!�U�';�����#��A�"#��A�a�D�	�Q���A���a�[�
=����k�Q�&�*<�<��
=�
��Q��K�A��2�g��1�A�
��\�j��S�%��,C�D��!�S�!��H�H�J�����q�7�1�:�#4�#4�#6�6�7�A��A��T�
�C���U�I�N�O��E�F�
F�	���Q����rDc�N��|jt�|�	�|jfS)z9Return internal state; can be passed to setstate() later.)�VERSIONrYr$r?)r@r]s �rBr$zRandom.getstate�s ����|�|�U�W�-�/����@�@rDc���|d}|dk(r|\}}|_t�|�	|�y|dk(r.|\}}|_	td�|D��}t�|�	|�yt	d|�d|j����#t$r}t
|�d}~wwxYw)z:Restore internal state from object returned by getstate().rr=r:c3�&K�|]	}|dz���y�w)lN�)�.0rAs  rB�	<genexpr>z"Random.setstate.<locals>.<genexpr>�s����%K��a�7�m�%K�s�Nzstate with version z( passed to Random.setstate() of version )r?rYr.�tuple�
ValueErrorrXr_)r@�stater[�
internalstaterr]s     �rBr.zRandom.setstate�s������(���a�<�6;�3�G�]�D�O��G��]�+�
��\�6;�3�G�]�D�O�

'� %�%K�]�%K� K�
�
�G��]�+��%�t�|�|�5�6�
6��	�
'��Q�&��
'�s�A5�5	B
�>B�B
c�"�|j�S�N)r$�r@s rB�__getstate__zRandom.__getstate__�s���}�}��rDc�&�|j|�yrj)r.)r@rgs  rB�__setstate__zRandom.__setstate__�s���
�
�e�rDc�<�|jd|j�fS)Nrb)r]r$rks rB�
__reduce__zRandom.__reduce__�s���~�~�r�4�=�=�?�2�2rDc���|jD]T}d|jvryd|jvr|j|_yd|jvs�C|j|_yy)aControl how subclasses generate random integers.

        The algorithm a subclass can use depends on the random() and/or
        getrandbits() implementation available to it and determines
        whether it can generate random integers from arbitrarily large
        ranges.
        �
_randbelowr#r*N)�__mro__�__dict__�_randbelow_with_getrandbitsrr�_randbelow_without_getrandbits)�cls�kwargsr\s   rB�__init_subclass__zRandom.__init_subclass__�s^�����		�A��q�z�z�)����
�
�*�!$�!@�!@�����1�:�:�%�!$�!C�!C����		rDc�t�|j}|j�}||�}||k\r||�}||k\r�|S)z;Return a random int in the range [0,n).  Defined for n > 0.)r#�
bit_length)r@�nr#�k�rs     rBruz"Random._randbelow_with_getrandbits�sA���&�&��
�L�L�N����N���1�f��A��A��1�f��rDr;c���|j}||k\rtd�t|�|z�S||z}||z
|z}|�}||k\r
|�}||k\r�
t||z�|zS)z�Return a random int in the range [0,n).  Defined for n > 0.

        The implementation does not use getrandbits, but only random.
        z�Underlying random() generator does not supply 
enough bits to choose from a population range this large.
To remove the range limitation, add a getrandbits() method.)r*�_warn�_floor)r@r|�maxsizer*�rem�limitr~s       rBrvz%Random._randbelow_without_getrandbits�s��������<��N�
O��&�(�Q�,�'�'���k���3��'�)���H���5�j���A��5�j��a�'�k�"�Q�&�&rDc�J�|j|dz�j|d�S)�Generate n random bytes.��little)r#�to_bytes�r@r|s  rBr(zRandom.randbytess$������A��&�/�/��8�<�<rDc	���t|�}|�4|turtd��|dkDr|j|�St	d��t|�}||z
}t|�}|dk(r+|dkDr||j|�zSt	d|�d|�d���|dkDr||zdz
|z}n|dkr||zdz|z}nt	d��|dkrt	d|�d|�d|�d���|||j|�zzS)	z�Choose a random item from range(stop) or range(start, stop[, step]).

        Roughly equivalent to ``choice(range(start, stop, step))`` but
        supports arbitrarily large ranges and is optimized for common cases.

        z Missing a non-None stop argumentrzempty range for randrange()r;zempty range in randrange(z, �)zzero step for randrange())�_index�_ONErXrrrf)	r@�start�stop�step�istart�istop�width�istepr|s	         rBr+zRandom.randrange#s'�������<��4��� B�C�C���z����v�.�.��:�;�;��t��������t����A�:��q�y������ 6�6�6��8���r�$��q�I�J�J��1�9�����"�u�,�A�
�Q�Y�����"�u�,�A��8�9�9���6��8���r�$��r�$��q�Q�R�R������� 2�2�2�2rDc�,�|j||dz�S)zJReturn random integer in range [a, b], including both end points.
        r;)r+�r@rZ�bs   rBr)zRandom.randintLs���~�~�a��1��%�%rDc�h�t|�std��||jt|��S)z2Choose a random element from a non-empty sequence.z$Cannot choose from an empty sequence)rO�
IndexErrorrr)r@�seqs  rBrz
Random.choiceUs/��
�3�x��C�D�D��4�?�?�3�s�8�,�-�-rDc��|j}ttdt|���D]}||dz�}||||c||<||<� y)z)Shuffle list x in place, and return None.r;N)rr�reversed�rangerO)r@rA�	randbelow�i�js     rBr/zRandom.shuffle^sU���O�O�	��%��3�q�6�*�+�	$�A��!�a�%� �A��1��q��t�J�A�a�D�!�A�$�	$rD)�countsc�~�t|t�std��t|�}|��t	t|��}t|�|k7rt
d��|j�}t|t�std��|dkrt
d��|jt|�|��}t}|D�	cgc]}	||||	���c}	S|j}
d|cxkr|kst
d��t
d��dg|z}d	}|d
kDr|dtt|dzd��zz
}||kr>t	|�}
t|�D]#}|
||z
�}|
|||<|
||z
d
z
|
|<�%|St�}|j }t|�D]+}|
|�}||vr
|
|�}||vr�
||�||||<�-|Scc}	w)afChooses k unique random elements from a population sequence.

        Returns a new list containing elements from the population while
        leaving the original population unchanged.  The resulting list is
        in selection order so that all sub-slices will also be valid random
        samples.  This allows raffle winners (the sample) to be partitioned
        into grand prize and second place winners (the subslices).

        Members of the population need not be hashable or unique.  If the
        population contains repeats, then each occurrence is a possible
        selection in the sample.

        Repeated elements can be specified one at a time or with the optional
        counts parameter.  For example:

            sample(['red', 'blue'], counts=[4, 2], k=5)

        is equivalent to:

            sample(['red', 'red', 'red', 'red', 'blue', 'blue'], k=5)

        To choose a sample from a range of integers, use range() for the
        population argument.  This is especially fast and space efficient
        for sampling from a large population:

            sample(range(10000000), 60)

        zAPopulation must be a sequence.  For dicts or sets, use sorted(d).Nz2The number of counts does not match the populationzCounts must be integersrz)Total of counts must be greater than zero)r}z,Sample larger than population or is negative��r4r=r;)rI�	_SequencerXrO�list�_accumulaterf�poprRr,r��_bisectrr�_ceil�_log�set�add)r@�
populationr}r�r|�
cum_counts�total�
selectionsr�sr��result�setsize�poolr�r��selected�selected_adds                  rBr,z
Random.samplegs���j�*�i�0��@�A�
A��
�O�����k�&�1�2�J��:��!�#� �!U�V�V��N�N�$�E��e�S�)�� 9�:�:���z� �!L�M�M����U�5�\�Q��7�J��F�?I�J�!�J�v�j�!�4�5�J�J��O�O�	��A�{��{��K�L�L���K�L�L���!������q�5��q�E�$�q�1�u�a�.�1�1�1�G���<��
�#�D��1�X�
*���a�!�e�$�� ��G��q�	��q�1�u�q�y�/��Q��
*��
��u�H�#�<�<�L��1�X�
*���a�L���8�m�!�!��A��8�m��Q��&�q�M��q�	�
*��
��3Ks�7F:)�cum_weightsr}c
�\�|j}t|�}|�N|�6t}|dz
}td|�D�cgc]}|||�|z���c}S	t	t|��}n
|�t
d��t|�|k7rtd��|ddz}	|	dkrtd��t|	�std��t}
|d	z
}td|�D�cgc]}||
||�|	zd
|���c}Scc}w#t$r#t|t�s�|}t
d|���d�wxYwcc}w)z�Return a k sized list of population elements chosen with replacement.

        If the relative weights or cumulative weights are not specified,
        the selections are made with equal probability.

        N�z4The number of choices must be a keyword argument: k=z2Cannot specify both weights and cumulative weightsz3The number of weights does not match the populationrGz*Total of weights must be greater than zerozTotal of weights must be finiter;r)r*rOr��_repeatr�r�rXrIrRrf�	_isfiniter�)r@r��weightsr�r}r*r|rr�r�r�his            rBrzRandom.choices�s[�������
�O���������S���AH��q�AQ�R�A�
�5���A��#6�7�R�R�
�"�;�w�#7�8���
 ��P�Q�Q��{��q� ��R�S�S��B��#�%���C�<��I�J�J�����>�?�?���
��U�� ��q�)�+���6�+�v�x�%�/?��B�G�H�+�	+��+S���
�!�'�3�/�����K���M����	
��$+s�C5�C:�D)�:,D&c�4�|||z
|j�zzS)z�Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding.

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = (a + b) / 2
            Var[X] = (b - a) ** 2 / 12

        �r*r�s   rBr1zRandom.uniform�s���A��E�T�[�[�]�*�*�*rDc��|j�}	|�dn
||z
||z
z}||kDrd|z
}d|z
}||}}|||z
t||z�zzS#t$r|cYSwxYw)a�Triangular distribution.

        Continuous distribution bounded by given lower and upper limits,
        and having a given mode value in-between.

        http://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = (low + high + mode) / 3
            Var[X] = (low**2 + high**2 + mode**2 - low*high - low*mode - high*mode) / 18

        ��?r7)r*�ZeroDivisionError�_sqrt)r@�low�high�mode�ur\s      rBr0zRandom.triangular�s���
�K�K�M��	��|��$��*����)D�A�
�q�5��a��A��a��A��c��C��d�S�j�E�!�a�%�L�0�0�0��
!�	��J�	�s�A�A�Ac��|j}	|�}d|�z
}t|dz
z|z}||zdz}|t|�krn�9|||zzS)z\Normal distribution.

        mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

        r7r�r6)r*�
NV_MAGICCONSTr�)r@�mu�sigmar*�u1�u2�z�zzs        rBr&zRandom.normalvariatesg���������B��v�x��B���c��*�R�/�A��Q����B��d�2�h�Y���
��A��I�~�rDc���|j}|j}d|_|�N|�tz}tdt	d|�z
�z�}t|�|z}t
|�|z|_|||zzS)z�Gaussian distribution.

        mu is the mean, and sigma is the standard deviation.  This is
        slightly faster than the normalvariate() function.

        Not thread-safe without a lock around calls.

        Ng�r7)r*r?�TWOPIr�r��_cos�_sin)r@r�r�r*r��x2pi�g2rads       rBr"zRandom.gauss'st��6�����O�O������9��8�e�#�D��$��c�F�H�n�!5�5�6�E��T�
�U�"�A�"�4�j�5�0�D�O��A��I�~�rDc�8�t|j||��S)z�Log normal distribution.

        If you take the natural logarithm of this distribution, you'll get a
        normal distribution with mean mu and standard deviation sigma.
        mu can have any value, and sigma must be greater than zero.

        )�_expr&)r@r�r�s   rBr%zRandom.lognormvariateMs���D�&�&�r�5�1�2�2rDc�B�td|j�z
�|zS)a�Exponential distribution.

        lambd is 1.0 divided by the desired mean.  It should be
        nonzero.  (The parameter would be called "lambda", but that is
        a reserved word in Python.)  Returned values range from 0 to
        positive infinity if lambd is positive, and from negative
        infinity to 0 if lambd is negative.

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = 1 / lambd
            Var[X] = 1 / lambd ** 2

        r7)r�r*)r@�lambds  rBr zRandom.expovariateWs"��$�S�4�;�;�=�(�)�)�E�1�1rDc��|j}|dkrt|�zSd|z}|td||zz�z}	|�}tt|z�}|||zz}|�}	|	d||zz
ks|	d|z
t|�zkrn�Id|z}
|
|zd|
|zzz}|�}|dkDr|t
|�ztz}
|
S|t
|�z
tz}
|
S)aFCircular data distribution.

        mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, and
        kappa is the concentration parameter, which must be greater than or
        equal to zero.  If kappa is equal to zero, this distribution reduces
        to a uniform random angle over the range 0 to 2*pi.

        g���ư>r�r7)r*r�r�r��_pir��_acos)r@r��kappar*r�r~r�r��dr��q�f�u3�thetas              rBr2zRandom.vonmisesvariateks��� �����D�=��6�8�#�#��%�K��
��c�A��E�k�"�"�����B��S�2�X��A��Q��U��A���B��C�!�a�%�K��2�#��'�T�!�W�)<�#<���
�!�G��
��U�s�Q��U�{�#��
�X��
��8��%��(�]�e�+�E����%��(�]�e�+�E��rDc��|dks|dkrtd��|j}|dkDr�td|zdz
�}|tz
}||z}	|�}d|cxkrdksn�d|�z
}t	|d|z
z�|z}	|t|	�z}
||z|z}|||	zz|
z
}|tzd|zz
dk\s|t	|�k\r|
|zS�z|dk(rt	d|�z
�|zS	|�}
t|ztz}||
z}|dkr	|d|zz}
nt	||z
|z�}
|�}|dkDr||
|dz
zkr	|
|zS|t|
�kr	|
|zS�o)a�Gamma distribution.  Not the gamma function!

        Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.

        The probability distribution function is:

                    x ** (alpha - 1) * math.exp(-x / beta)
          pdf(x) =  --------------------------------------
                      math.gamma(alpha) * beta ** alpha

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = alpha * beta
            Var[X] = alpha * beta ** 2

        r�z*gammavariate: alpha and beta must be > 0.0r7r5gH�����z>g�P���?r8)rfr*r��LOG4r�r��
SG_MAGICCONST�_e)r@�alpha�betar*�ainv�bbb�cccr�r��vrAr�r~r�r��ps                rBr!zRandom.gammavariate�s���(�C�<�4�3�;��I�J�J������3�;���u��s�*�+�D��$�,�C��$�,�C���X���b�,�9�,���6�8�^����s�R�x��)�D�0���D��G�O����G�b�L���#��'�M�A�%���}�$�s�Q�w�.�#�5��d�1�g���t�8�O���c�\���v�x��(�(�4�/�/�
��H���%�Z�2�%����E����8��c�E�k�*�A��q�1�u��o�.�.�A��X���s�7��Q�5�3�;�/�/���t�8�O��4���8�^���t�8�O�rDc�\�|j|d�}|r|||j|d�zzSy)aQBeta distribution.

        Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.
        Returned values range between 0 and 1.

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = alpha / (alpha + beta)
            Var[X] = alpha * beta / ((alpha + beta)**2 * (alpha + beta + 1))

        r7r�)r!)r@r�r��ys    rBrzRandom.betavariate�s9��6
���e�S�)�����D�-�-�d�C�8�8�9�9�rDc�8�d|j�z
}|d|zzS)z3Pareto distribution.  alpha is the shape parameter.r7g�r�)r@r�r�s   rBr'zRandom.paretovariate�s#��
�$�+�+�-����T�E�\�"�"rDc�R�d|j�z
}|t|�d|zzzS)zfWeibull distribution.

        alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter.

        r7)r*r�)r@r�r�r�s    rBr3zRandom.weibullvariates.��
�$�+�+�-�����a���c�D�j�1�1�1rDc��|dkrtd��|dks|dk\r|dk(ry|dk(r|Std��|j}|dk(rt|�|k�S|dkDr||j|d|z
�z
S||zdkrFdx}}t	d|z
�}|s|S	|tt	|��|z�dzz
}||kDr|S|dz
}�/||zdk\r|dksJ�d
}t
||zd|z
z�}dd|zz}	d
d|	zzd|zz}
||zdz}dd|	zz
}	|�}|dz}dt|�z
}
td|
z|
z|	z|z|z�}|dks||kDr�@|�}|
dk\r||kr|S|sOdd|	zz|z}t|d|z
z�}t|dz|z�}t|dz�t||z
dz�z}d	}||
|
|
zz|	zzz}t|�t|dz�z
t||z
dz�z
|z
zzkr|S��)a�Binomial random variable.

        Gives the number of successes for *n* independent trials
        with the probability of success in each trial being *p*:

            sum(random() < p for i in range(n))

        Returns an integer in the range:   0 <= X <= n

        The mean (expected value) and variance of the random variable are:

            E[X] = n * p
            Var[x] = n * p * (1 - p)

        rzn must be non-negativer�r7z&p must be in the range 0.0 <= p <= 1.0r;r�g$@TFgffffff�?g=
ףp=@gE���JY��ga��+e�?�{�G�z�?gq=
ףp�?g������@r5g�Q���?g�p=
ף@gffffff@)
rfr*r�r�_log2r�r��_fabsr��_lgamma)r@r|r�r*rAr�r\�setup_complete�spqr�rZ�vrr��usr}r�r��lpq�m�hs                    rBrzRandom.binomialvariates���"
�q�5��5�6�6���8�q�C�x��C�x���C�x����E�F�F�����
��6��&�(�Q�,�'�'�
�s�7��t�+�+�A�s�Q�w�7�7�7��q�5�4�<��I�A���c�A�g��A������V�E�&�(�O�a�/�0�1�4�4���q�5��H��Q���	���s�d�{�q�C�x�'�'����A��E�S�1�W�%�&���4�#�:����f�q�j� �4�!�8�+��
��E�C�K��
�C�!�G�^�����A�
��H�A��u�Q�x��B���a��"��q�(�A�-��1�2�A��1�u��A�����A��T�z�a�2�g���
"���a���3�.���1��a��=�)���A��E�Q�;�'���A��E�N�W�Q��U�Q�Y�%7�7��!%��
��!�r�B�w�-�!�+�,�,�A��A�w�!�g�a�!�e�n�,�w�q�1�u�q�y�/A�A�Q��U�c�M�Q�Q���5rDrj)Nr:)r�r7N�r�r7)r7)r;r�)&�__name__�
__module__�__qualname__�__doc__r_rCr-r$r.rlrnrpryru�BPFrvrrr(r�r+r)rr/r,rr1r0r&r"r%r r2r!rr'r3r�
__classcell__)r]s@rBrrns������G��$�LA�6�B��3��(�9:�3��'�&-�J�=�%)�t�'3�R&�.�$�/3�]�~#+�t�q�#+�P	+�1�2�*$�L3�2�((�TC�J�@#�	2�VrDrc�6�eZdZdZd�Zd�Zd�Zd�Zd�ZexZ	Z
y)rz�Alternate random number generator using sources provided
    by the operating system (such as /dev/urandom on Unix or
    CryptGenRandom on Windows).

     Not available on all systems (see os.urandom() for details).

    c�R�tjtd��dz	tzS)z7Get the next random number in the range 0.0 <= X < 1.0.rFr=)rRrS�_urandom�	RECIP_BPFrks rBr*zSystemRandom.randomus�����x��{�+�q�0�I�=�=rDc��|dkrtd��|dzdz}tjt|��}||dz|z
z	S)z:getrandbits(k) -> x.  Generates an int with k random bits.rz#number of bits must be non-negativerFr�)rfrRrSr	)r@r}�numbytesrAs    rBr#zSystemRandom.getrandbitsysI���q�5��B�C�C���E�a�<���N�N�8�H�-�.���X��\�A�%�&�&rDc��t|�S)r�)r	r�s  rBr(zSystemRandom.randbytes�s����{�rDc��y)z<Stub method.  Not used for a system random number generator.Nrb�r@�args�kwdss   rBr-zSystemRandom.seed�s��rDc��td��)zAMethod should not be called for a system random number generator.z*System entropy source does not have state.)�NotImplementedErrorrs   rB�_notimplementedzSystemRandom._notimplemented�s��!�"N�O�OrDN)rrrrr*r#r(r-rr$r.rbrDrBrrls-���>�'���P�*�)�H�xrDrc�6�ddlm}m}ddlm}|�}td|�D�cgc]}||���	}}|�}	||�}
|||
�}t
|�}t|�}
t|	|z
d�d|�d|j�|���td|
|||
fz�ycc}w)Nr)�stdev�fmean)�perf_counterz.3fz sec, z times z"avg %g, stddev %g, min %g, max %g
)
�
statisticsrr�timerr��min�max�printr)r|�funcrr�meanr�t0r��data�t1�xbarr�r�r�s              rB�_test_generatorr$�s���/�!�	��B�!(��q�!1�2�A�D�$�K�2�D�2�	��B���:�D��$���E�

�d�)�C��t�9�D�	�R�"�W�S�M���s�'�$�-�-����
A�B�	�
/�4���T�2J�
J�K��3s�Bc�h�t|td�t|td�t|td�t|td�t|t
d�t|t
d�t|td�t|td�t|td�t|td�t|td	�t|td
�t|td�t|td�t|td
�t|td�t|td�t|td�y)Nrbr)�g333333�?)�dg�?)r�r7)皙�����?r7)r(r5)r�r7)g�������?r7)r7r7)r5r7)g4@r7)gi@r7)�@r))r�r7gUUUUUU�?)
r$r*r&r%r2rr!r"rr0)�Ns rB�_testr+�s����A�v�r�"��A�}�j�1��A�~�z�2��A��
�3��A��
�3��A���4��A�|�[�1��A�|�Z�0��A�|�Z�0��A�|�Z�0��A�|�Z�0��A�|�Z�0��A�|�Z�0��A�|�[�1��A�|�\�2��A�u�j�)��A�{�J�/��A�z�#8�9rD�fork)�after_in_child�__main__)i')ar�warningsrr��mathrr�rr�rr�rr�rr�r	r�r
r�rr�rr�r
r�rr�rr�rr�rr�rr��osrr	�_collections_abcrr��operatorrr��	itertoolsrr�rr�rr��_os�_random�_sha2rrT�ImportError�hashlib�__all__r�r�r�rr
r�rr�_instr-r*r1r0r)rr+r,r/rr&r%r r2r!r"rrr'r3r$r.r#r(r$r+�hasattr�register_at_forkrrbrDrB�<module>r>s���.�h#�L�L�G�G�E�E�@�@�"�2�$�B�$���*�'�
��:�D��J���s��+�
��C�y���d�3�i��
���
�#��I�	���w�W�^�^�w�|"*�6�"*�X	����z�z��	����
�-�-��
�
�
�
�
�-�-��	�����O�O�	�	����
�-�-��
�-�-���#�#�
��%�%�������'�'���!�!��
���������'�'���#�#�
��%�%���>�>���>�>�������O�O�	�L�":�0�3����C����
�
�3��z��	�G���}�*�)�)�*�s� H�H,�+H,
¿Qué es la limpieza dental de perros? - Clínica veterinaria


Es la eliminación del sarro y la placa adherida a la superficie de los dientes mediante un equipo de ultrasonidos que garantiza la integridad de las piezas dentales a la vez que elimina en profundidad cualquier resto de suciedad.

A continuación se procede al pulido de los dientes mediante una fresa especial que elimina la placa bacteriana y devuelve a los dientes el aspecto sano que deben tener.

Una vez terminado todo el proceso, se mantiene al perro en observación hasta que se despierta de la anestesia, bajo la atenta supervisión de un veterinario.

¿Cada cuánto tiempo tengo que hacerle una limpieza dental a mi perro?

A partir de cierta edad, los perros pueden necesitar una limpieza dental anual o bianual. Depende de cada caso. En líneas generales, puede decirse que los perros de razas pequeñas suelen acumular más sarro y suelen necesitar una atención mayor en cuanto a higiene dental.


Riesgos de una mala higiene


Los riesgos más evidentes de una mala higiene dental en los perros son los siguientes:

  • Cuando la acumulación de sarro no se trata, se puede producir una inflamación y retracción de las encías que puede descalzar el diente y provocar caídas.
  • Mal aliento (halitosis).
  • Sarro perros
  • Puede ir a más
  • Las bacterias de la placa pueden trasladarse a través del torrente circulatorio a órganos vitales como el corazón ocasionando problemas de endocarditis en las válvulas. Las bacterias pueden incluso acantonarse en huesos (La osteomielitis es la infección ósea, tanto cortical como medular) provocando mucho dolor y una artritis séptica).

¿Cómo se forma el sarro?

El sarro es la calcificación de la placa dental. Los restos de alimentos, junto con las bacterias presentes en la boca, van a formar la placa bacteriana o placa dental. Si la placa no se retira, al mezclarse con la saliva y los minerales presentes en ella, reaccionará formando una costra. La placa se calcifica y se forma el sarro.

El sarro, cuando se forma, es de color blanquecino pero a medida que pasa el tiempo se va poniendo amarillo y luego marrón.

Síntomas de una pobre higiene dental
La señal más obvia de una mala salud dental canina es el mal aliento.

Sin embargo, a veces no es tan fácil de detectar
Y hay perros que no se dejan abrir la boca por su dueño. Por ejemplo…

Recientemente nos trajeron a la clínica a un perro que parpadeaba de un ojo y decía su dueño que le picaba un lado de la cara. Tenía molestias y dificultad para comer, lo que había llevado a sus dueños a comprarle comida blanda (que suele ser un poco más cara y llevar más contenido en grasa) durante medio año. Después de una exploración oftalmológica, nos dimos cuenta de que el ojo tenía una úlcera en la córnea probablemente de rascarse . Además, el canto lateral del ojo estaba inflamado. Tenía lo que en humanos llamamos flemón pero como era un perro de pelo largo, no se le notaba a simple vista. Al abrirle la boca nos llamó la atención el ver una muela llena de sarro. Le realizamos una radiografía y encontramos una fístula que llegaba hasta la parte inferior del ojo.

Le tuvimos que extraer la muela. Tras esto, el ojo se curó completamente con unos colirios y una lentilla protectora de úlcera. Afortunadamente, la úlcera no profundizó y no perforó el ojo. Ahora el perro come perfectamente a pesar de haber perdido una muela.

¿Cómo mantener la higiene dental de tu perro?
Hay varias maneras de prevenir problemas derivados de la salud dental de tu perro.

Limpiezas de dientes en casa
Es recomendable limpiar los dientes de tu perro semanal o diariamente si se puede. Existe una gran variedad de productos que se pueden utilizar:

Pastas de dientes.
Cepillos de dientes o dedales para el dedo índice, que hacen más fácil la limpieza.
Colutorios para echar en agua de bebida o directamente sobre el diente en líquido o en spray.

En la Clínica Tus Veterinarios enseñamos a nuestros clientes a tomar el hábito de limpiar los dientes de sus perros desde que son cachorros. Esto responde a nuestro compromiso con la prevención de enfermedades caninas.

Hoy en día tenemos muchos clientes que limpian los dientes todos los días a su mascota, y como resultado, se ahorran el dinero de hacer limpiezas dentales profesionales y consiguen una mejor salud de su perro.


Limpiezas dentales profesionales de perros y gatos

Recomendamos hacer una limpieza dental especializada anualmente. La realizamos con un aparato de ultrasonidos que utiliza agua para quitar el sarro. Después, procedemos a pulir los dientes con un cepillo de alta velocidad y una pasta especial. Hacemos esto para proteger el esmalte.

La frecuencia de limpiezas dentales necesaria varía mucho entre razas. En general, las razas grandes tienen buena calidad de esmalte, por lo que no necesitan hacerlo tan a menudo e incluso pueden pasarse la vida sin requerir una limpieza. Sin embargo, razas pequeñas como el Yorkshire o el Maltés, deben hacérselas todos los años desde cachorros si se quiere conservar sus piezas dentales.

Otro factor fundamental es la calidad del pienso. Algunas marcas han diseñado croquetas que limpian la superficie del diente y de la muela al masticarse.

Ultrasonido para perros

¿Se necesita anestesia para las limpiezas dentales de perros y gatos?

La limpieza dental en perros no es una técnica que pueda practicarse sin anestesia general , aunque hay veces que los propietarios no quieren anestesiar y si tiene poco sarro y el perro es muy bueno se puede intentar…… , pero no se va a poder pulir ni acceder a todas la zona de la boca …. Además los limpiadores dentales van a irrigar agua y hay riesgo de aspiración a vías respiratorias si no se realiza una anestesia correcta con intubación traqueal . En resumen , sin anestesia no se va hacer una correcta limpieza dental.

Tampoco sirve la sedación ya que necesitamos que el animal esté totalmente quieto, y el veterinario tenga un acceso completo a todas sus piezas dentales y encías.

Alimentos para la limpieza dental

Hay que tener cierto cuidado a la hora de comprar determinados alimentos porque no todos son saludables. Algunos tienen demasiado contenido graso, que en exceso puede causar problemas cardiovasculares y obesidad.

Los mejores alimentos para los dientes son aquellos que están elaborados por empresas farmacéuticas y llevan componentes químicos con tratamientos específicos para el diente del perro. Esto implica no solo limpieza a través de la acción mecánica de morder sino también un tratamiento antibacteriano para prevenir el sarro.

Conclusión

Si eres como la mayoría de dueños, por falta de tiempo , es probable que no estés prestando la suficiente atención a la limpieza dental de tu perro. Por eso te animamos a que comiences a limpiar los dientes de tu perro y consideres atender a su higiene bucal con frecuencia.

Estas simples medidas pueden conllevar a que tu perro tenga una vida más larga y mucho más saludable.

Si te resulta imposible introducir un cepillo de dientes a tu perro en la boca, pásate con él por clínica Tus Veterinarios y te explicamos cómo hacerlo.

Necesitas hacer una limpieza dental profesional a tu mascota?
Llámanos al 622575274 o contacta con nosotros

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

¡Hola!