在Python中，直接导入模块级变量（如d6 = random.randint(1,6)）只会执行一次赋值，后续引用均为固定数值；要实现每次调用都生成新随机数，必须将逻辑封装为函数并显式调用。
在python中，直接导入模块级变量（如`d6 = random.randint(1,6)`）只会执行一次赋值，后续引用均为固定数值；要实现每次调用都生成新随机数，必须将逻辑封装为函数并显式调用。
当你把 d6.py 写成这样：
import random d6 = random.randint(1, 6)
Python 在首次导入时就运行 random.randint(1, 6)，并将那一刻的结果（比如 4）赋给变量 d6。此后无论你 from d6 import * 多少次，d6 都只是个静态整数，不会重新掷骰。
✅ 正确做法：将骰子逻辑封装为函数，确保每次调用都触发新的随机计算。
步骤如下：
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修改
d6.py：import random
def d6(): """返回 1–6 的随机整数""" return random.randint(1, 6)
2. **在 `diceroller.py` 中调用函数（而非变量）：** ```python from d6 import d6 # 推荐：明确导入函数名，避免 * 带来的命名污染 print(d6()) # 输出如：3 print(d6()) # 输出如：5 —— 每次都是新结果！
? 进阶建议：
- 使用
from d6 import d6而非from d6 import *，更安全、可读性更强； - 可扩展支持多种骰子，例如添加
d20()、d8()等函数； - 若需复用多个骰子逻辑，推荐统一放在
dice.py中，并使用__all__ = ["d6", "d20"]显式控制导出内容。
⚠️ 注意事项：
- 模块级变量 ≠ 函数：变量只初始化一次，函数每次调用都重新执行；
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import是加载和执行模块代码的过程，不是“实时链接”； - 不要依赖
reload()解决此问题——它复杂且易出错，函数化才是根本解法。
通过函数封装，你不仅解决了随机性问题，也为后续构建更复杂的 D&D 自动化工具（如伤害计算、属性检定、遭遇生成）打下清晰、可维护的代码基础。
