NetNewsWire中本地收藏条目的数据恢复方法
2025-05-26 12:58:13作者:魏献源Searcher
NetNewsWire作为一款优秀的RSS阅读器,其本地数据存储机制为用户提供了可靠的数据安全保障。当用户需要恢复已收藏的条目时,可以通过直接操作SQLite数据库来实现。本文将详细介绍这一技术方案。
数据存储位置分析
NetNewsWire在macOS系统中采用沙盒机制存储用户数据,所有订阅内容和用户操作记录都保存在特定目录中。核心数据文件位于:
~/Library/Containers/NetNewsWire/Data/Library/Application Support/NetNewsWire/Accounts/
需要注意的是,由于macOS的沙盒机制,可能会存在多个名称相似的容器文件夹,但只有包含完整账户数据的才是我们需要操作的目标文件夹。
数据库操作指南
每个账户目录下都包含一个名为DB.sqlite3的SQLite数据库文件,其中完整记录了用户的订阅数据和操作记录。要提取收藏的条目,可以通过以下SQL查询语句实现:
完整数据查询
select * from articles where articleID in (select articleID from statuses where starred=1);
精简数据查询(推荐)
select feedID, uniqueID, title, url, externalURL from articles
where articleID in (select articleID from statuses where starred=1);
操作建议
- 使用终端工具进入数据库所在目录
- 执行
sqlite3 DB.sqlite3命令打开数据库 - 输入上述SQL查询语句获取结果
- 可将结果导出到文本文件进行后续处理
技术原理
NetNewsWire采用关系型数据库存储用户数据,其中:
- articles表存储所有文章的基本信息
- statuses表记录用户对文章的操作状态
- 通过articleID字段建立两个表的关联关系
- starred=1表示文章被用户收藏
这种设计既保证了数据存储的效率,又便于进行复杂的查询操作。理解这一数据结构有助于用户更好地管理和维护自己的阅读数据。
注意事项
- 操作前建议备份数据库文件
- 多个账户的情况下需要分别处理每个账户的数据库
- 查询结果可能包含大量数据,建议使用精简查询或添加LIMIT子句
- 非技术人员可以考虑使用SQLite可视化工具进行操作
通过以上方法,用户可以完整恢复在NetNewsWire中收藏的所有文章信息,确保重要内容不会因系统重置等意外情况而丢失。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210