账户密码生成器

一款功能强大、界面美观的账户和密码生成工具，为您提供身份信息快速生成、管理和分析的完整解决方案。

✨ 功能特点

🛠️ 核心功能

• 身份信息生成：一键生成姓名、账户和安全密码
• 自定义选项：灵活调整账户长度、密码长度及复杂度
• 批量生成：支持一次性生成多组身份信息，提高工作效率
• 历史记录：自动保存生成记录，方便查询和重用
• 数据统计：提供直观的数据分析和可视化图表
• 多种导出：支持多种格式导出，满足不同场景需求

🎨 用户体验

• 现代界面：采用CustomTkinter框架打造美观现代的UI界面
• 深色模式：默认深色主题，保护视力，降低用眼疲劳
• 响应式设计：自适应不同屏幕尺寸，操作流畅
• 交互反馈：操作过程中提供友好的反馈提示
• 快捷复制：一键复制生成结果，提高工作效率

📊 数据分析

• 生成趋势：展示账户密码生成的历史趋势
• 密码强度：自动分析密码强度分布，确保安全性
• 使用统计：提供详细的数据统计和分析报告
• 可视化图表：直观展示数据，帮助决策

🚀 使用指南

基础使用

1. 生成单个身份信息
   • 打开应用后，直接点击”生成”按钮
   • 系统将自动生成姓名、账户和密码
   • 点击结果旁的复制按钮可快速复制到剪贴板
2. 自定义生成选项
   • 调整”账户长度”滑块，设置所需账户长度
   • 调整”密码长度”滑块，设置所需密码长度
   • 勾选各种选项，如包含数字、特殊字符等
   • 选择生成的第一个字符是字母还是数字
   • 点击确认按钮应用设置
3. 批量生成
   • 点击”批量生成”按钮
   • 在弹出窗口中设置需要生成的数量
   • 点击确认后，系统将生成指定数量的身份信息
   • 可以选择”全部复制”或”导出结果”

高级功能

1. 历史记录管理
   • 切换到”历史记录”选项卡查看生成历史
   • 可以清空历史或导出历史记录
   • 点击记录旁的操作按钮可复制特定信息
2. 数据统计分析
   • 切换到”统计”选项卡查看统计数据
   • 点击”刷新统计”更新最新数据
   • 查看生成数量趋势和密码强度分布
   • 点击”查看详细分析”打开完整统计窗口
3. 导出功能
   • 支持导出为TXT、CSV、HTML等多种格式
   • 可选择是否自动打开导出文件
   • 支持导出统计报告，便于分享和存档

📋 详细功能说明

身份信息生成

生成器支持多种自定义选项，确保生成的账户和密码符合您的需求：

• 账户生成：
  • 长度可自由设置（1-100字符）
  • 可选是否包含数字
  • 可选是否使用特殊字符
  • 可设置账户前缀
  • 可指定首字符类型（字母/数字/随机）
• 密码生成：
  • 长度可自由调整（1-100字符）
  • 支持多种复杂度设置
  • 可选是否包含大小写字母
  • 可选是否包含数字和特殊字符
  • 自动评估密码强度

批量操作

提供高效的批量处理功能，满足大量数据处理需求：

• 一键批量生成：最多可同时生成1000组身份信息
• 批量导出：支持将批量结果导出为多种格式
• 批量添加到历史：可将批量结果一次性添加到历史记录
• 表格展示：批量结果以表格形式清晰展示，支持排序和筛选

统计分析

强大的数据分析功能，帮助您了解使用情况和密码安全性：

• 总体统计：显示总生成数量、今日生成数等核心指标
• 长度分析：分析账户和密码的平均长度、最大最小长度
• 密码强度：自动分类为弱、中、强三个级别，并计算占比
• 生成趋势：展示最近时期的生成数量变化趋势
• 可视化图表：使用饼图、趋势线等多种图表直观展示数据

导出功能

灵活的导出选项，满足多种场景需求：

• 支持格式：TXT、CSV、HTML、JSON等
• 自定义选项：可设置文件名前缀、分隔符等
• 一键导出：快速将当前结果或历史记录导出
• 美观模板：HTML导出采用响应式设计，显示效果优雅

🔧 系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11、macOS、Linux
• Python版本：Python 3.7及以上
• 依赖库：
  • customtkinter：提供现代化UI界面
  • matplotlib：用于数据可视化
  • pandas：用于数据处理（可选）
  • pyperclip：提供剪贴板功能

📋 安装指南

环境准备

1. 安装Python：
   • 下载并安装Python 3.7或更高版本
     • Windows：从Python官网下载安装包
     • macOS：使用brew install python3或从官网下载
     • Linux：大多数发行版已预装，或使用包管理器安装
   • 确保Python已添加到系统PATH中
2. 创建虚拟环境（可选但推荐）：# 创建虚拟环境 python -m venv account_gen_env # 激活虚拟环境 # Windows account_gen_env\Scripts\activate # macOS/Linux source account_gen_env/bin/activate

安装依赖

3. 安装主要依赖：pip install -r requirements.txt 如果没有requirements.txt文件，请手动安装以下依赖：# 用户界面库 pip install customtkinter==5.2.0 # 数据可视化 pip install matplotlib==3.7.2 # 剪贴板功能 pip install pyperclip==1.8.2
4. 安装可选依赖（用于增强功能）：# 数据处理（用于高级统计功能） pip install pandas==2.0.3 # 高级导出格式支持 pip install openpyxl==3.1.2 # Excel导出 pip install jinja2==3.1.2 # 高级HTML模板

验证安装

5. 验证安装：
   确保所有依赖已正确安装pip list 检查输出中是否包含以下库：
   • customtkinter
   • matplotlib
   • pyperclip
   • (可选) pandas
   • (可选) openpyxl
   • (可选) jinja2

运行程序

6. 启动应用：python generator.py

故障排除

• ImportError：如果遇到”No module named ‘模块名'”错误，请确认该依赖已安装：pip install 模块名
• TkInter相关错误：
  • Windows：通常已包含在Python安装中
  • Linux：可能需要安装tk包，例如sudo apt-get install python3-tk
  • macOS：某些版本可能需要单独安装
• Matplotlib字体错误：
  • 中文字符显示问题可通过安装中文字体解决
  • Windows建议安装微软雅黑字体
  • 程序会自动尝试使用系统可用字体