完整教程:5步学会使用GetQzonehistory备份QQ空间历史说说
2026-02-06 05:42:01作者:咎岭娴Homer
想要永久保存QQ空间里的青春回忆和重要时刻吗?GetQzonehistory是一个专门用于获取QQ空间历史说说的实用工具,能够帮助你轻松导出所有可访问的说说内容,生成结构化的Excel文件,让每一段数字记忆都能得到妥善保存。
📋 准备工作:环境配置清单
在开始使用GetQzonehistory之前,请确保你的系统满足以下要求:
| 要求项目 | 具体说明 | 检查方法 |
|---|---|---|
| Python版本 | 3.8或更高版本 | 在命令行输入 python --version |
| 网络环境 | 稳定的网络连接 | 确保能正常访问QQ空间 |
| 存储空间 | 足够的磁盘空间 | 根据说说数量预留空间 |
安装步骤详解
-
获取项目文件
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory cd GetQzonehistory -
安装依赖包
pip install -r requirements.txt
依赖包包含以下核心组件:
pandas- 数据处理和分析requests- 网络请求发送beautifulsoup4- HTML内容解析tqdm- 进度条显示
🚀 快速启动:3分钟完成首次备份
第一步:启动程序
运行主程序文件即可开始:
python main.py
第二步:扫码登录
程序启动后会显示一个二维码,按照以下步骤操作:
- 打开手机QQ应用
- 点击右上角的"扫一扫"功能
- 扫描电脑屏幕上的二维码
- 在手机上确认登录授权
第三步:等待导出完成
登录成功后,程序会自动开始扫描并导出你的QQ空间说说。整个过程完全自动化,你只需要耐心等待。
📊 导出结果详解
GetQzonehistory导出的Excel文件包含完整的说说信息:
| 字段名称 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 说说内容 | 完整的文字记录 | "今天是个好日子" |
| 发布时间 | 精确到秒的时间戳 | 2023-05-20 14:30:25 |
| 互动数据 | 点赞数、评论数等 | 点赞:15,评论:3 |
| 多媒体信息 | 配图链接(如有) | [图片链接] |
导出结果示例
🔧 核心功能模块解析
GetQzonehistory项目采用模块化设计,每个模块负责特定功能:
| 模块文件 | 功能描述 | 重要性 |
|---|---|---|
| main.py | 程序主入口,协调各模块工作 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| util/LoginUtil.py | 处理QQ空间扫码登录流程 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| util/GetAllMomentsUtil.py | 获取所有未删除的说说 | ⭐⭐⭐⭐ |
| util/ConfigUtil.py | 读取和管理配置文件 | ⭐⭐⭐ |
| util/RequestUtil.py | 发送网络请求和处理响应 | ⭐⭐⭐⭐ |
💡 使用技巧与最佳实践
定期备份策略
建议采用以下备份频率:
- 月度增量备份 - 每月运行一次,只获取新增内容
- 年度完整备份 - 每年进行一次完整数据导出
- 重要时刻备份 - 在生日、纪念日等特殊时刻进行备份
数据整理方法
导出的Excel数据可以用于:
- 按时间线回顾成长轨迹
- 统计发布习惯和活跃时段
- 筛选重要内容制作电子纪念册
⚠️ 注意事项与限制说明
功能限制
- 无法获取已删除或仅自己可见的说说
- 导出速度受网络环境和内容量影响
- 建议在网络稳定的环境下运行
使用规范
- 仅限个人学习和技术研究使用
- 尊重他人隐私,遵守相关法律法规
- 妥善保管导出的数据文件
❓ 常见问题解答
Q: 导出过程需要多长时间? A: 根据说说数量而定,通常1000条说说需要5-10分钟。
Q: 会影响到QQ空间的正常使用吗? A: 不会,工具只是读取数据,不会进行任何修改操作。
Q: 支持导出说说中的图片吗? A: 当前版本主要导出文本信息,图片信息会以链接形式保存。
🎯 总结
GetQzonehistory作为一款专业的QQ空间数据备份工具,具有操作简单、功能实用、安全可靠等特点。通过本教程的学习,你已经掌握了从环境配置到数据导出的完整流程。现在就开始使用GetQzonehistory,为你的QQ空间记忆建立一个永久的数字档案吧!
备份完成提示
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
530
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
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
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++
885
595
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
246