函数返回不同的结果，尽管Python中的输入相同

，可能是由于以下几个原因：

1. 随机性：函数中使用了随机数生成器或者其他随机性的操作，导致每次运行函数时得到不同的结果。例如，使用random模块生成随机数的函数。
2. 外部状态：函数的返回结果可能受到外部状态的影响，即函数的输出不仅仅取决于输入参数，还取决于其他全局变量或者外部环境的状态。例如，一个函数可能会读取文件或者数据库中的数据，而这些数据可能会发生变化，导致函数的返回结果不同。
3. 时间敏感性：函数的返回结果可能与时间相关，即同样的输入在不同的时间点上会得到不同的结果。例如，一个函数可能会根据当前的时间来生成输出，或者根据时间戳来进行某些计算。
4. 并发性：函数在多线程或者多进程环境下执行时，可能会受到并发操作的影响，导致返回结果不同。例如，多个线程同时调用一个函数，而这个函数内部使用了共享的资源，可能会导致竞争条件，进而产生不同的结果。

在以上情况下，为了得到一致的结果，可以采取以下措施：

1. 确定性算法：使用确定性算法来替代随机性操作，以保证相同的输入得到相同的输出。例如，使用伪随机数生成器，设置相同的种子值来生成相同的随机数序列。
2. 封装外部状态：将函数的返回结果仅仅依赖于输入参数，而不受外部状态的影响。可以通过将外部状态作为函数的参数传入，或者在函数内部进行必要的状态检查和处理。
3. 时间无关性：避免函数的返回结果与时间相关，可以通过将时间敏感的操作提取到函数外部，或者使用固定的时间戳作为输入参数。
4. 并发安全性：在多线程或者多进程环境下，确保函数的并发安全性，可以使用线程锁、互斥量等机制来保护共享资源的访问，避免竞争条件的发生。

总之，要保证函数返回相同的结果，即使输入相同，需要考虑函数中可能存在的随机性、外部状态、时间敏感性和并发性等因素，并采取相应的措施来确保函数的一致性。