任何可读和可读的Python密码生成器？

Question

它非常简单，可以在Python中生成一个随机字符串(如Python熵显示)。但是，是否有任何Python项目，这些项目将生成既可读又可读的密码字符串？说到可读性，我的意思是不把0和O放在同一个字符串中，等等。我不在乎它是否有最大熵，只是比我可能选择的更好。:)

Answer 1

如果你真的只是在寻找“比我能弥补的更好”和“发音更好”的东西，那么也许只需使用random.sample()从辅音-元音-辅音伪音节的列表中提取：

import string
import itertools
import random

initial_consonants = (set(string.ascii_lowercase) - set('aeiou')
                      # remove those easily confused with others
                      - set('qxc')
                      # add some crunchy clusters
                      | set(['bl', 'br', 'cl', 'cr', 'dr', 'fl',
                             'fr', 'gl', 'gr', 'pl', 'pr', 'sk',
                             'sl', 'sm', 'sn', 'sp', 'st', 'str',
                             'sw', 'tr'])
                      )

final_consonants = (set(string.ascii_lowercase) - set('aeiou')
                    # confusable
                    - set('qxcsj')
                    # crunchy clusters
                    | set(['ct', 'ft', 'mp', 'nd', 'ng', 'nk', 'nt',
                           'pt', 'sk', 'sp', 'ss', 'st'])
                    )

vowels = 'aeiou' # we'll keep this simple

# each syllable is consonant-vowel-consonant "pronounceable"
syllables = map(''.join, itertools.product(initial_consonants, 
                                           vowels, 
                                           final_consonants))

# you could trow in number combinations, maybe capitalized versions... 

def gibberish(wordcount, wordlist=syllables):
    return ' '.join(random.sample(wordlist, wordcount))

然后你只需选择适当数量的“单词”：

>>> len(syllables)
5320
>>> gibberish(4)
'nong fromp glosk zunt'
>>> gibberish(5)
'samp nuv fog blew grig'
>>> gibberish(10)
'strot fray hag sting skask stim grun prug spaf mond'

我的统计数据有点模糊，但对于非国安局来说，这可能就足够了。请注意，random.sample()的操作不需要替换。我还应该指出，如果恶意方知道您正在使用此方法，它将容易受到字典攻击。一小点盐会对此有所帮助。

更新:对于那些感兴趣的人，更新的和可分叉的版本可以在https://github.com/greghaskins/gibberish上获得.

Answer 2

我是xkcd密码生成器的超级粉丝。非常可定制的，pip可安装的，和“终极”功能提供了一个很好的方式，为用户提供一个记忆线索，为他们所生成的词集。

Answer 3

您可以创建一个简单的马尔可夫文本发生器，然后用一个通用/可读单词列表来训练它。

不久前，我为了好玩写了一个简单的生成器。下面是：

#! /usr/bin/python

from cStringIO import StringIO
from sys import argv
import random

USAGE="usage: ./markov.py input_file"
END_TAG='<end>'
SEPARATOR='\n'

def append(model,token, target):
    if token not in model:
        model[token]=[]
    model[token].append(target)

def add_to_model(model,word, end_tag=END_TAG):
    append(model,'',word[:2])
    for i in xrange(len(word)-2):
        append(model, word[i:i+2],word[i+2])
    append(model,word[-2:],end_tag)

def generate(model, end_tag=END_TAG):
    ret=''
    while True:
        cur=random.choice(model[ret[-2:]])
        if cur==end_tag:
            break
        else:
            ret+=cur
    return ret

if __name__=='__main__':
    if len(argv)>1:
        data=file(argv[1],'r').read().split(SEPARATOR)
        model={}
        for word in data:
            add_to_model(model,word)
        print generate(model)
    else:
        print USAGE