Obter um booleano aleatório em python?

Estou procurando a melhor maneira (rápida e elegante) de obter um booleano aleatório em python (jogar uma moeda).

No momento estou usando random.randint(0, 1)ou random.getrandbits(1).

Existem melhores opções que eu não conheço?

A resposta de Adam é bastante rápida, mas eu achei random.getrandbits(1)muito mais rápido. Se você realmente quer um booleano em vez de um longo,

bool(random.getrandbits(1))

ainda é duas vezes mais rápido que random.choice([True, False])

Ambas as soluções precisam import random

Se a velocidade máxima não é prioritária, então random.choicedefinitivamente é melhor ler

$ python -m timeit -s "import random" "random.choice([True, False])"
1000000 loops, best of 3: 0.904 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.choice((True, False))" 
1000000 loops, best of 3: 0.846 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.286 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "bool(random.getrandbits(1))"
1000000 loops, best of 3: 0.441 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "not random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.308 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.262 usec per loop  # not takes about 20us of this

Adicionado este após ver a resposta de @ Pavel

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

random.choice([True, False])

também funcionaria.

Encontrou um método mais rápido:

$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
10000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "True if random() > 0.5 else False"
10000000 loops, best of 3: 0.0786 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "random() > 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0579 usec per loop

Eu gosto

 np.random.rand() > .5

Se você deseja gerar um número aleatório de booleanos, pode usar o módulo aleatório do numpy. A partir da documentação

np.random.randint(2, size=10)

retornará 10 inteiros uniformes aleatórios no intervalo aberto [0,2). A sizepalavra-chave especifica o número de valores a serem gerados.

Fiquei curioso para saber como a velocidade da resposta entorpecida se compara às outras respostas, uma vez que isso foi deixado de fora das comparações. Para gerar um bool aleatório, isso é muito mais lento, mas se você quiser gerar muitos, isso se torna muito mais rápido:

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0906 usec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "np.random.randint(2, size=1)"
100000 loops, best of 3: 4.65 usec per loop

$ python -m timeit -s "from random import random" "test = [random() < 0.5 for i in range(1000000)]"
10 loops, best of 3: 118 msec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "test = np.random.randint(2, size=1000000)"
100 loops, best of 3: 6.31 msec per loop

Você pode usar a biblioteca Faker , que é usada principalmente para testes, mas é capaz de fornecer uma variedade de dados falsos.

Instale: https://pypi.org/project/Faker/

>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker()
>>> fake.pybool()
True

Uma nova visão sobre essa questão envolveria o uso do Faker, com o qual você pode instalar facilmente pip.

from faker import Factory

#----------------------------------------------------------------------
def create_values(fake):
    """"""
    print fake.boolean(chance_of_getting_true=50) # True
    print fake.random_int(min=0, max=1) # 1

if __name__ == "__main__":
    fake = Factory.create()
    create_values(fake)