GetQzonehistory:一键备份QQ空间完整历史记录的实用工具
你是否曾经想要完整保存QQ空间里的那些珍贵回忆?😊 那些年的说说、留言、转发记录,都是青春时光的见证。但手动整理耗时费力,数据还容易丢失。别担心,GetQzonehistory就是专为解决这个问题而生的神器!
🎯 功能亮点:为什么选择GetQzonehistory?
数据全面性:这个工具能够完整获取QQ空间的所有历史内容,包括说说、转发、留言、好友列表等,真正做到一键备份所有回忆。
操作便捷性:无需复杂的技术知识,简单的几步操作就能完成数据导出,即使是电脑小白也能轻松上手。
格式友好性:导出的数据采用Excel格式,兼容主流办公软件,方便后续查看和整理。
📥 安装指南:三步快速上手
第一步:获取工具源码
首先需要从官方仓库下载项目代码:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory.git
cd GetQzonehistory
第二步:配置运行环境
为了避免依赖冲突,强烈推荐使用虚拟环境:
# 创建虚拟环境
python3 -m venv myenv
# 激活虚拟环境(Linux/macOS)
source myenv/bin/activate
# 激活虚拟环境(Windows)
.\myenv\Scripts\activate
第三步:安装必要依赖
激活虚拟环境后,安装项目所需的所有依赖包:
pip install -r requirements.txt
🚀 使用教程:轻松备份你的空间数据
登录认证流程
运行程序后,系统会生成一个二维码。使用手机QQ扫描这个二维码即可完成登录认证,整个过程安全便捷。
数据获取过程
登录成功后,程序会自动开始获取你的QQ空间数据。整个过程分为多个批次进行,避免单次请求过多导致的问题。
结果文件说明
程序运行完成后,会在指定目录生成以下文件:
QQ号_说说列表.xlsx- 包含所有说说记录QQ号_转发列表.xlsx- 转发内容完整记录QQ号_留言列表.xlsx- 留言板全部内容QQ号_好友列表.xlsx- 好友信息详细列表
❓ 常见问题解答
Q:为什么需要扫码登录? A:扫码登录是腾讯官方推荐的认证方式,既安全又便捷,避免了账号密码的直接输入。
Q:数据获取过程中断怎么办? A:程序具备断点续传功能,下次运行时会自动从上次中断的位置继续。
Q:导出的数据安全吗? A:所有数据都保存在本地,不会上传到任何服务器,完全由你个人掌控。
🔒 隐私保护提醒
GetQzonehistory严格遵循隐私保护原则,所有操作都在本地完成。工具仅用于个人数据备份和学习研究,请勿用于商业用途或侵犯他人隐私。
💡 使用小贴士
-
最佳使用时机:建议在网络状况良好的时间段使用,避免因网络问题导致中断。
-
数据整理建议:导出后可以按照时间顺序对说说进行整理,重温那些美好时光。
-
定期备份习惯:养成定期备份的习惯,确保重要回忆不会丢失。
现在就开始使用GetQzonehistory,完整保存你的QQ空间回忆吧!那些年的点点滴滴,都值得被好好珍藏。🌟
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 StartedRust0152- 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
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112