GetQzonehistory:高效获取QQ空间历史说说完整指南
2026-02-06 04:25:00作者:胡易黎Nicole
GetQzonehistory是一款专为抓取QQ空间历史动态设计的开源工具,支持一键导出所有公开说说至本地Excel文件,帮助用户轻松备份珍贵回忆。本文将详细介绍该工具的使用方法和配置流程。
工具核心功能解析
GetQzonehistory是一个轻量级Python项目,具备以下核心功能:
- QQ空间模拟登录认证
- 历史说说批量抓取
- 数据结构化存储至Excel
- 配置灵活化和操作自动化
技术架构概览
工具采用分层设计模式,包含三大核心模块:
- 配置层:管理账号信息与输出设置
- 核心服务层:处理登录认证与数据请求
- 数据处理层:实现内容解析与文件存储
项目文件结构详解
GetQzonehistory/
├── util/ # 功能模块目录
│ ├── ConfigUtil.py # 配置管理工具
│ ├── LoginUtil.py # 登录认证模块
│ ├── RequestUtil.py # 网络请求处理
│ ├── GetAllMomentsUtil.py # 说说抓取核心
│ └── ToolsUtil.py # 通用工具函数
├── main.py # 程序主入口
├── fetch_all_message.py # 备用启动脚本
├── requirements.txt # 依赖清单
└── README.MD # 使用文档
环境配置流程
前置依赖安装
项目需要Python 3.8+环境支持,推荐使用虚拟环境隔离依赖:
# 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory
cd GetQzonehistory
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活环境
source venv/bin/activate
# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
配置文件创建
手动创建配置目录及文件:resource/config/config.ini
[Account]
account =
[Output]
output_file = resource/result/my_qzone.xlsx
[Settings]
timeout = 15
save_images = 0
快速启动指南
基础运行方式
在完成配置后,通过以下命令启动程序:
python main.py
程序启动后将显示二维码,使用手机QQ扫描即可完成登录。
操作流程解析
- 登录阶段:程序生成临时二维码 → 手机扫码授权 → 验证会话有效性
- 数据抓取:按时间线逆向获取说说 → 增量加载历史数据 → 实时显示进度
- 结果处理:数据清洗与格式化 → 写入Excel文件 → 生成抓取报告
数据导出策略
输出文件格式说明
生成的Excel文件包含以下字段:
| 列名 | 说明 | 数据类型 |
|---|---|---|
| pub_time | 发布时间 | datetime |
| content | 说说正文 | 字符串 |
| location | 发布地点 | 字符串 |
| like_count | 点赞数 | 整数 |
| comment_count | 评论数 | 整数 |
| image_urls | 图片链接 | 字符串 |
高级导出选项
通过修改配置文件实现个性化导出:
- 设置
save_images=1自动下载配图 - 调整
output_file路径更改存储位置 - 新增时间范围参数可实现数据过滤
常见问题解决
登录相关问题
-
二维码无法加载
- 检查网络连接
- 确保Pillow库已正确安装
- 尝试更换终端运行
-
扫码后登录失败
- 确认QQ账号已开启空间访问权限
- 清除缓存文件重新尝试
- 检查系统时间是否同步
数据抓取问题
-
抓取中断或卡死
- 降低请求频率
- 分段抓取设置日期范围
-
部分说说缺失
- 仅自己可见的说说无法抓取
- 含有敏感内容的动态可能被过滤
使用注意事项
合规性提示
隐私保护提醒:
- 本工具仅可用于个人账号数据备份
- 不得用于抓取他人隐私内容
- 请遵守QQ空间服务协议及相关法律法规
性能优化建议
- 大批量数据抓取时设置合理的请求间隔
- 定期清理缓存目录释放存储空间
- 导出大型Excel文件时可拆分为按年存储
进阶功能探索
二次开发方向
-
功能扩展:
- 添加评论/点赞数据抓取
- 实现词云分析功能
- 开发可视化Dashboard
-
技术优化:
- 引入异步请求提升效率
- 添加代理池支持分布式抓取
- 实现数据增量更新机制
通过本指南,你已掌握GetQzonehistory的完整使用流程。这款工具不仅提供了便捷的数据备份方案,其模块化架构也为开发者提供了良好的二次开发基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359