这是一个困难的请求，因为rng的特性之一是它应该随机重复序列。
您还存在试图记录TB以前结果的问题。您可以尝试的一件事是为现有数组形成一个哈希表（以提高搜索速度）。这在很大程度上取决于您是否有足够的ram来保存整个列表。
如果不是，您可以考虑磁盘Map某种类型的快速搜索结构。例如，您可以实现一个磁盘上的散列键二叉树，只要将树的大小增加一倍（使用插入），就可以重新平衡。这使您可以保持文件打开状态，并通过 seek ，而不需要表示内存中的完整文件。
您还可以维护表的内存索引，用它来驱动 seek 到适当的文件部分，然后仅读取文件的一小部分进行最终搜索。
这有助于集中您的实现吗？

假设一个包中的10个数字都在[0..max]范围内。每个包可以被视为基数max+1中的10位数字。显然，max的大小决定了有多少个唯一的包。例如，如果max=9，则可能有1000000000个从[0000000000]到[9999999999]的唯一包。
然后问题就归结为在正确的范围内生成唯一的数字。
考虑到您的“万亿”，那么生成该范围内有保证的唯一数字的最佳方法可能是使用具有正确大小输出的加密。除非您想要64位（des）或128位（aes）输出，否则您将需要某种格式保留加密以获得所需范围内的输出。
对于输入，只需加密数字0、1、2。。。反过来加密保证，给定相同的密钥，每个唯一的输入的输出都是唯一的。您只需跟踪输入的数字到了什么程度。考虑到这一点，您可以根据需要在max施加的限制范围内生成更多独特的包。在这一点之后，输出将开始重复。
显然，作为最后一步，您需要将加密输出转换为10位数的base max+1数字，并将其放入数组中。

重要警告：
这将不允许您“任意”生成许多独特的包。请参见@prune突出显示的限制。
请注意，随着请求包的数量接近唯一包的数量，查找包的时间越来越长。我还加了一个保险箱，这样经过一定次数的尝试后，它就放弃了。
请随意调整：

import random

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## Build a unique pack generator

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def build_pack_generator(pack_length, min_value, max_value, max_attempts):
    existing_packs = set()

    def _generator():
        pack = tuple(random.randint(min_value, max_value) for _ in range(1, pack_length +1))
        pack_hash = hash(pack)

        attempts = 1
        while pack_hash in existing_packs:
            if attempts >= max_attempts:
                raise KeyError("Unable to fine a valid pack")
            pack = tuple(random.randint(min_value, max_value) for _ in range(1, pack_length +1))
            pack_hash = hash(pack)
            attempts += 1

        existing_packs.add(pack_hash)
        return list(pack)

    return _generator

generate_unique_pack = build_pack_generator(2, 1, 9, 1000)

## -----------------------

for _ in range(50):
    print(generate_unique_pack())