ChromePass密码找回工具:轻松获取Chrome保存的所有密码
你是否曾经遇到过这样的情况:在Chrome浏览器中保存了重要网站的登录密码,但当需要使用时却怎么也想不起来?ChromePass正是为了解决这一痛点而生的专业工具,它能够快速提取Chrome浏览器中保存的所有密码信息,让你轻松找回遗忘的登录凭据。
🎯 工具核心价值
ChromePass是一款功能强大的开源软件,专门用于读取和解密Chrome浏览器存储的密码数据。无论是个人账号备份、密码迁移,还是简单的密码找回,这款工具都能成为你的得力助手。
为什么你需要ChromePass?
- 快速找回忘记的网站登录密码
- 定期备份重要账号信息
- 方便迁移到新的设备或浏览器
- 检查当前保存的密码安全状况
📥 快速开始指南
第一步:获取工具代码 首先需要将项目下载到本地,打开终端并执行以下命令:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/chr/chromepass
第二步:进入项目目录
cd chromepass
Windows用户特别注意: 在运行程序前,需要先安装PyWin32依赖包,这是Windows系统下解密功能正常运行的前提条件。
🛠️ 三种实用操作模式
即时查看模式 🔍
如果你只是想快速查看当前保存的所有密码,可以直接在终端中显示结果:
python chromepass.py -d
这种方式适合临时查询,能够立即看到账号、密码和对应的网站信息,操作简单直接。
CSV导出功能 📊
需要将密码信息整理成表格形式?CSV格式是最佳选择:
python chromepass.py --o csv
导出的CSV文件可以用Excel、Numbers等电子表格软件打开,方便进行分类管理和长期保存。
JSON数据格式 💻
对于开发者和技术人员,JSON格式提供了更大的灵活性:
python chromepass.py --o json
这种格式适合后续的自动化处理,可以轻松集成到其他工具或脚本中。
⚠️ 重要安全提醒
本地处理原则:所有密码解密和提取操作都在本地计算机完成,数据不会上传到任何服务器,确保你的隐私安全。
权限要求:确保运行程序的用户账户有权限访问Chrome的用户数据目录。
合法使用:仅限提取自己账户的密码信息,严格遵守隐私保护法规。
💡 常见问题解决
问题:程序运行时提示"database is locked" 解决方案:请确保Google Chrome浏览器没有在后台运行,关闭所有Chrome窗口后再试。
问题:找不到密码数据库 解决方案:检查Chrome是否正确安装,或者尝试手动定位Chrome用户数据目录。
🚀 最佳实践建议
- 定期备份:每月运行一次工具,将密码信息导出保存
- 安全存储:将导出的文件保存在加密的存储设备中
- 权限管理:确保只有你本人能够访问这些敏感信息
📋 操作要点总结
ChromePass以其简洁的界面、强大的功能和免费开源的特性,成为了Chrome密码管理的理想工具。无论是技术新手还是资深用户,都能快速上手使用。
立即行动:现在就尝试用这款工具来管理你的Chrome密码吧!选择适合你的输出格式,开始找回那些被遗忘的重要密码。
记住,妥善保管提取的密码信息,确保它们不会落入他人之手。安全使用,让ChromePass成为你数字生活中的得力助手。
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