使用真正的随机数作为种子会生成真正的随机数吗？

不一定。尽管使用真正的随机数作为种子可以提高随机数的随机性，但并不能保证生成的随机数是真正随机的。下面是一个使用真正的随机数生成器的示例代码：

import random
import time

# 使用当前时间作为种子
random.seed(time.time())

# 生成10个随机数
for i in range(10):
    print(random.randint(1, 100))

在上面的示例中，我们使用time.time()函数获取当前时间作为种子，然后使用random.randint()函数生成10个1到100之间的随机数。由于使用了真正的随机数生成器，所以每次运行程序都会生成不同的随机数序列。

然而，使用真正的随机数生成器并不能保证生成的随机数是完全随机的。在实际中，可能会存在一些随机性缺陷，例如随机数的分布不均匀、随机数生成的周期性等问题。为了避免这些问题，通常需要采用更为复杂的随机数算法，例如加密学中的随机数生成算法。