一键备份QQ空间回忆:GetQzonehistory完整使用教程
2026-02-07 04:26:48作者:裴麒琰
你是否曾担心QQ空间里的珍贵回忆会随着时间流逝而消失?那些记录青春岁月的说说动态,承载着太多难忘的瞬间。GetQzonehistory正是为解决这一痛点而生的Python工具,让你能够轻松将空间历史说说完整导出到本地Excel文件,实现永久保存。
为什么需要备份QQ空间数据
在数字时代,我们的回忆越来越依赖于网络平台。但平台政策变化、账号异常、服务器故障等风险时刻存在。通过GetQzonehistory,你可以:
- 数据安全保障:将个人动态备份到本地存储
- 内容永久保存:避免因平台关闭导致数据丢失
- 离线浏览便利:随时随地查看历史记录,无需联网
- 数据分析可能:为后续的情感分析、词云制作等提供基础数据
快速上手配置指南
环境准备与依赖安装
首先确保你的系统已安装Python 3.8或更高版本,然后按以下步骤操作:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory
cd GetQzonehistory
pip install -r requirements.txt
配置文件创建与设置
在项目根目录创建必要的配置文件结构:
[Account]
account = 你的QQ号码
[Output]
output_file = resource/result/my_qzone.xlsx
[Settings]
timeout = 15
save_images = 0
核心操作流程详解
登录认证环节
运行程序后,系统会生成一个二维码:
python main.py
使用手机QQ扫描此二维码完成登录验证。这个过程模拟了正常的QQ空间访问流程,确保操作的安全性和合规性。
数据抓取过程
登录成功后,工具会开始抓取你的历史说说数据:
- 时间线逆向获取:从最新动态开始,逐步获取历史记录
- 增量加载机制:避免重复抓取,提高效率
- 实时进度显示:让你随时了解抓取进展
输出数据格式说明
导出的Excel文件包含以下完整信息:
| 数据字段 | 内容说明 | 数据类型 |
|---|---|---|
| 发布时间 | 说说的具体发布时间 | 日期时间 |
| 内容正文 | 说说的文字内容 | 字符串 |
| 发布位置 | 地理位置信息(如有) | 字符串 |
- 点赞数量:该说说获得的点赞总数
- 评论数量:收到的评论条数
- 图片链接:说说中图片的网络地址
常见问题与解决方案
登录相关问题处理
二维码无法显示:检查Pillow库是否正确安装,确保终端支持图片显示功能。
扫码后验证失败:确认QQ账号已开启空间访问权限,尝试清除缓存后重新登录。
数据抓取异常处理
抓取过程中断:适当调整请求间隔时间,避免被服务器限制。
部分数据缺失:仅自己可见的私密说说无法通过公开接口获取。
进阶使用技巧
个性化配置选项
通过修改配置文件,你可以实现更多定制化功能:
- 图片自动下载:设置
save_images=1自动保存配图到本地 - 输出路径自定义:根据需要更改Excel文件的存储位置
- 时间范围过滤:指定时间段,只导出特定时期的数据
数据后续处理建议
导出的Excel数据可以用于:
- 情感分析:分析不同时期的心情变化
- 年度回顾:制作个人年度报告
- 词云生成:可视化你的常用词汇
使用注意事项提醒
合规使用原则:本工具仅限用于个人账号数据备份,请勿用于抓取他人隐私内容,严格遵守相关法律法规和平台服务协议。
性能优化建议:对于大量数据的抓取,建议分段进行,设置合理的请求间隔,避免对服务器造成过大压力。
技术架构简介
GetQzonehistory采用模块化设计,各功能组件分工明确:
- 配置管理模块:util/ConfigUtil.py 负责读取和验证设置参数
- 登录认证模块:util/LoginUtil.py 处理二维码生成和会话维护
- 数据请求模块:util/RequestUtil.py 封装网络通信逻辑
- 内容解析模块:util/GetAllMomentsUtil.py 实现说说数据的提取和整理
通过这个简单易用的工具,你现在可以轻松备份QQ空间的所有历史动态,让那些珍贵的数字回忆得到永久保存。立即尝试,开始你的数据备份之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
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
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355