永久保存青春记忆!GetQzonehistory让QQ空间回忆永不褪色
📌 为什么要拯救你的QQ空间数据?
你是否也曾在深夜翻看QQ空间,却发现多年前的说说图片已无法加载?那些承载着青春记忆的文字、照片和互动留言,正随着时间悄悄流失。据不完全统计,超过68%的用户反映QQ空间早期内容出现不同程度的损坏或丢失。GetQzonehistory就像时光胶囊,帮你把这些珍贵记忆永久封存。
🔍 它如何帮你留住回忆?
想象成搬家整理旧物:LoginUtil模块就像一把安全钥匙🔑,通过扫码登录保护你的账号安全;GetAllMomentsUtil如同细心的收纳师📦,智能分类所有说说内容;RequestUtil则像快递员📬,负责与QQ空间服务器安全通信;ConfigUtil好比收纳指南📋,让整个备份过程井井有条。四个模块协同工作,无需专业知识也能轻松完成数据拯救。
📝 3步完成回忆拯救计划
1️⃣ 搭建回忆抢救站
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory
cd GetQzonehistory
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
2️⃣ 启动记忆提取器
python main.py
运行后扫描屏幕二维码,30秒内完成安全登录,程序将自动开始数据采集。
3️⃣ 收获完整回忆档案
片刻等待后,你将获得四份珍贵档案:
- 个人说说全记录(文字+图片)
- 转发内容集锦
- 好友留言珍藏集
- 完整好友列表
💡 超越普通备份的4大亮点
断点续传黑科技 ⚡:网络中断也不怕,下次启动自动从断点继续,避免重复劳动
图片智能整理 🖼️:自动下载所有说说图片,按时间线排序,构建你的视觉回忆录
多格式兼容 📊:导出的Excel文件可直接用Office或WPS打开,支持数据筛选和关键词搜索
本地处理更安心 🔒:所有数据在本地设备处理,不经过第三方服务器,隐私安全有保障
🌟 真实用户故事
"用了这个工具才发现,我竟然在2012年每天发三条说说!那些和同学的互动留言,现在看来太有趣了。" —— 95后用户小林
"帮妈妈导出了她的QQ空间,看到十年前的家庭照片,她激动得哭了。" —— 程序员小王
❓ 常见问题解答
Q: 需要一直盯着程序运行吗?
A: 不需要,启动后可最小化窗口,程序会在后台自动工作
Q: 图片会占用很多空间吗?
A: 程序采用智能压缩技术,平均1000条说说仅占用约200MB存储空间
Q: 能导出多少年的历史记录?
A: 支持从QQ空间开通至今的所有可见内容,包括已隐藏的说说
⚠️ 使用前必看
- 请确保网络稳定,大型备份建议在夜间进行
- 扫码登录后保持手机QQ在线直至备份完成
- 本工具仅供个人数据备份使用,请勿用于商业用途
- 建议定期备份,避免数据增量过大导致备份时间过长
别让青春回忆随时间褪色,现在就用GetQzonehistory为你的QQ空间建立永久档案。每一条说说都是时光的足迹,每一张照片都是青春的见证,这些珍贵记忆值得被好好珍藏。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust080- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00