几个月前产生一个想法，实现一个字典生成器，可能你会觉得很简单的一个事情吧，那继续往下看，我想实现的字典生成器需要的功能！
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1.收集目标相关信息字典，按行写入一个oldpass.txt文本(手工),再按行拆分读取文本写入oldpassdict列表并去重（代码）
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2.收集常用英语单词字典（两个字符及以上），按行写入english.txt文本(按字母排序)，按行拆分读取文本写入englishdict列表并去重(代码)
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3.收集常用汉字拼音字典，按行写入pinyin.txt文本(按字母排序),按行拆分读取文本写入pinyindict列表并去重(代码)
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a.按数字、字母、其他字符拆分，写入
element_num_str_oth列表并去重，并且提取字符写入element_str列表并去重 -
b.
取出element_str列表和englishdict列表进行匹配，匹配出单个英文单词，并写入element_english列表并去重 -
c.取出
element_str列表和pinyindict列表进行匹配，匹配出单个拼音单词，并写入element_pinyin列表并去重 -
e.合
并element_num_str_oth列表、element_english列表、element_pinyin列表到element_all列表并去重
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a.element列表写入文件newpassdict1.txt文件
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b.element列表中两元素组合写入到newpassdict2列表并去重写入newpassdict2.txt文件
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c.element列表中三元素组合写入到newpassdict3列表并去重写入newpassdict3.txt文件
以上是我想法的一个提纲，你可能看者有点糊涂，我具体解释下：
不知道你有没有发现一般人设置密码有一个特点，“组合密码”，他会组合他熟知的信息，如一个叫王小东生于1991年5月6日的人，他密码设置为wangxiaodong19910506或wxd19910506，再比如一个人他的所有密码都有一个相同的头部angelin，比如他在90sec注册账号他密码就是angelin90sec，在baidu注册账号就是angelinbaidu，例不多举。 再说说我想的工具实现，首先这个工具需要3个数据源：
- 1.当然是你收集到的数据，比如：用户名（包括微博链接中 http://weibo.com/90sec 中90sec这样的信息） ，密码，生日，昵称，手机号等等他一切可能用于他密码组合中的信息，按行写入一个文本，这就是第一个数据源。
- 2.第2个数据源，常用中文拼音如：yang、du、li、wang等。
- 3.第3个数据源，常用英文数据源（同拼音）
以上是数据源的准备
下面是重点：
关于智能识别，拆分信息得到数据元素，拆分元素有3种拆法：
- 1.按数字、字母、特殊字符拆分，如：wangxiaodong19910506!@#就被拆分为3个元素wangxiaodong和19910506和!@#（当然还可以对年份和日期进行细分如:19910506可拆分为1991、0506、199156、910506、9156）
- 2.按拼音拆分，如wangxiaodong10010506可拆分为wang、xiao、dong（去掉非字符，当然对于非主流密码如：w4n7这样的字符无能为力）。
- 3.按英文拆分，同上。
大家可能觉得很简单，其实不然，第1种拆分实现很容易，第2种关于pinyin分词的识别，如果一味的和数据源2进行匹配的话错误率会很高，如wanganan的拆分就有好几种wang、an、an|wan、gan、an|wang、a、nan|wan、gan、an等好多种拆分方法，算法实现就需要这样（当然是我个人的想法，你也可以有更好的算法，如果直接有现成的模块那就酷毙了）
有没有一点学习数据结构时候的感觉。然后就是第3种，和拼音同上，英语错误率会比拼音还高，还复杂，因为大家都知道拼音有声母韵母所以有些字母不可能作为组合如ng所以拆分会简单些，但是英文的组合可就多了，所以正确的识别和拆分难度会很大 最后就是把拆分好的数据元素进行组合，组合也有很大的技巧，怎样组合才能达到最大成功率。
当然以上只是我的一些认识，对于密码设置的一些惯性行为分析，还有很多，通过这些惯性行为分析来生成字典，将达到意想不到的效果，比如一般人有这样的一个惯性密码设置行为，一般他会有几个密码（一般2-4种），一种是比较重要账号密码，一种是一般密码等，密码复杂度也会有所不同，密码之间也会有很大的关系，可能一般密码就是重要密码的一部分，所以字典的生产也应该做出相应的变化。
最后为什么我要写这个呢，就是假期太懒本打算实现的，但是基本都lol了，所以发出来和大家讨论，忘勤快的程序员实现下。（然后我捡源码修改，加大效率，偷笑！！！）