三步把QQ空间历史说说导出到本地:GetQzonehistory 极简指南

发布时间:2026/10/26 13:19:10

三步把QQ空间历史说说导出到本地:GetQzonehistory 极简指南 三步把QQ空间历史说说导出到本地GetQzonehistory 极简指南【免费下载链接】GetQzonehistory获取QQ空间发布的历史说说项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistoryMeta DescriptionGetQzonehistory 是一个QQ空间历史说说导出工具扫码登录即可把未删除的说说、图片和评论全部导出成 Excel 和网页版数据只存在自己电脑里三步就能跑通。想翻 2016 年那条说说页面怎么都翻不到底GetQzonehistory 做的就是这件事扫码登录后自动拉取QQ空间历史消息把可见的说说、图片、评论导出成 Excel 和网页全部落在本地。 为什么你需要一份QQ空间本地副本把时间线变成可检索的表格每条说说的时间、正文、图片链接、评论都进 Excel能搜能筛找任何一条都很快。配图不再怕链接失效说说里的图片逐张下载成本地文件断网、链接过期都能看。当年的社交痕迹有据可查谁评论过你的说说、你转发过什么好友列表和互动记录里都有据可查。登录走官方扫码全程不碰密码拉取和保存都发生在你的电脑上数据不出本机。 五分钟内跑通QQ空间导出第 1 步clone 代码进目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory cd GetQzonehistory第 2 步建个虚拟环境照着 README 把 requirements.txt 里的依赖装一遍网络请求、写 Excel、解析页面这些包都会自动装好不用逐个操心。第 3 步运行python main.py启动后终端会打印二维码用手机 QQ 扫一下就登录成功然后自动分页拉取历史消息全程带进度条。 跑完你拿到了什么QQ空间导出文件说明文件里面是什么QQ号_全部列表.xlsx全部历史消息最全的总表QQ号_说说列表.xlsx你发布的说说时间、正文、图片链接、评论QQ号_转发列表.xlsx你转发过的内容记录QQ号_留言列表.xlsx好友给你留下的留言QQ号_好友列表.xlsx好友昵称、QQ 号、空间主页QQ号_说说网页版.html还原QQ空间页面观感浏览器直接打开pic/说说里的全部图片逐张落地保存所有文件统一放在resource/result/你的QQ号/目录下把整个文件夹拷到移动硬盘就算完成备份。⚙️ 幕后只做了四件事QQ空间数据导出原理util/LoginUtil.py 负责整个扫码交互登录成功后 main.py 分页拉取历史消息——每页 10 条、间隔 3 秒避免触发风控。接着解析器从每条消息里抽出时间、正文、图片和评论最后写成 Excel、网页版 HTML 和本地图片。中断时已拉到的数据会自动保存重跑即可继续。仓库里还有 fetch_all_message.py直接走说说列表接口能拿到包含更早年份的全部未删除说说输出成 Markdown。玩法不止一种QQ空间备份的三个用法做电子纪念册。你可以打开网页版 html挑出想留下的内容导出 PDF 或打印成小册子当年的说说就有实体版本了。社交关系复盘。你可以在 Excel 里按评论列排个序谁当年在你生活里最活跃一目了然挑几个约老友叙旧正合适。定期备份。你可以半年跑一次命令和第一次完全一样把新导出的文件夹覆盖到移动硬盘或网盘就行。❓ 避坑速查QQ空间导出三个高频问题Q需要 QQ 密码吗不需要官方扫码登录手机 QQ 扫一下就行。Q删掉的数据能找回吗不能。工具只抓当前可见且未删除的内容自己删掉的在服务端已经没了。Q跑到一半误按 CtrlC 怎么办已拉到的数据会自动存成 Excel重新运行接着跑即可。本工具只用于保存自己的数据请遵守QQ平台的服务条款和隐私规范。今天就跑一次把散在云端里的说说变成一份随时能打开的本地档案——记忆还在就不会丢。【免费下载链接】GetQzonehistory获取QQ空间发布的历史说说项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
延伸阅读

更多相关文章

2026/10/26 13:18:17

Qobuz无损音乐下载实战指南:QobuzDownloaderX-MOD 搭建与整理

Qobuz无损音乐下载实战指南:QobuzDownloaderX-MOD 搭建与整理 【免费下载链接】QobuzDownloaderX-MOD Downloads streams directly from Qobuz. Experimental refactoring of QobuzDownloaderX by AiiR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qo/QobuzDownloa…

2026/10/25 7:38:18

上海家电维修疏通防水补漏一站式服务-欧米到家规范上门检修

前言在上海这座超一线城市,居家生活与商业办公都高度依赖各类家电设备,小到冰箱、洗衣机、燃气灶,大到中央空调、壁挂炉、商用制冷设备,一旦突发故障,会直接打乱生活节奏、影响办公经营。与此同时,马桶地漏…

2026/10/25 17:42:46

C++模板类友元函数声明与定义的正确匹配方法

1. 问题引入:当友元遇上模板,编译器为何“翻脸不认人”?在C的日常开发中,尤其是构建通用库或框架时,类模板和友元函数是两个提升代码灵活性和封装性的利器。类模板让我们能编写与数据类型无关的通用代码,而…

2026/10/26 13:18:26

Rancher UI与API版本不匹配问题分析与解决方案

1. Rancher UI与API版本不匹配问题概述 最近在部署Rancher时遇到了一个典型问题:UI界面无法正常显示,控制台报错提示"API version mismatch"。这个问题看似简单,实则涉及Rancher架构的多个层面。作为一名长期使用Rancher的运维工程…

2026/10/26 13:18:26

VMware NAT模式原理与Kali Linux网络故障排查指南

1. 项目概述最近在调试Kali Linux渗透测试环境时,遇到了一个典型问题:VMware虚拟机中的Kali系统突然无法联网。这个问题困扰了我整整两天,期间尝试了各种方法都未能解决。最终发现是NAT模式下的网络配置出现了问题。本文将详细解析VMware NAT…

2026/10/26 13:18:26

七自由度整车动力学模型:矩阵装配、频响验证与工程排查

简介:面向汽车工程与仿真领域学习者的七自由度整车动力学模型合集,围绕车辆在驱动、转向、制动等工况下的平顺性、操纵稳定性与悬架振动响应展开,适合具备一定MATLAB/Simulink基础、希望快速开展整车垂向与平面动力学仿真的工程师及研究者使用…

2026/10/26 13:18:26

同名异义:Token在机器学习、身份认证与授权中的三种机制

我最近在社区里连续被问同一个问题,朋友发来一段报错日志问“Token怎么又失效了”,我一看那是AI接口的Token用量超限;转头另一个人问我“Token换新地址怎么又403”,那明显是登录认证里Access Token刷新被拒;还有人拿着…

2026/10/26 13:18:26

SO(3)指数映射在SLAM中的原理与应用

1. 理解SO(3)与指数映射的数学本质 在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)领域,当我们讨论"Exp"这个术语时,特指SO(3)特殊正交群上的指数映射(Exponential Map)。这个概念在机器人姿态估…

2026/10/26 13:13:26

Linux软件包管理:RPM与DEB系命令全解析

1. Linux发行版差异与软件管理机制解析 在Linux世界中,不同发行版采用截然不同的软件包管理机制,这直接影响了我们查找已安装软件的方式。主流的RPM系(如CentOS/RHEL/Fedora)和DEB系(如Debian/Ubuntu)分别使…

2026/10/26 0:20:20

全国计算机二级C语言真题PDF高效刷题指南

简介:这份PDF是全国计算机二级C语言考试的试题与答案解析,专为备考二级C语言的考生准备。内容涵盖C语言特点与设计理念、程序基本组成单位、main函数执行流程、函数嵌套调用规则、标识符命名规范、整型实型字符型数据类型、八进制十六进制数合法形式、运…

2026/10/26 1:53:47

requests+BeautifulSoup:爬虫抓取h1标题的入门实战指南

简介:一份以实战为导向的Python爬虫入门资源,面向具备基本编程基础、希望快速掌握网络数据抓取的初学者,可解决从零编写简单爬虫的常见困惑。实例以requests库发送HTTP请求、BeautifulSoup解析HTML文档,完整演示从网页中提取 标题…

2026/10/26 0:20:17

递推最小二乘参数辨识MATLAB编程:二阶系统与渐消记忆实现

简介:这是一篇面向控制系统、信号处理与机器学习等领域学习者的最小二乘参数辨识程序说明文档。资源共包含一个docx格式文档,压缩包大小七十八KB,内容围绕递推最小二乘算法和渐消记忆最小二乘算法展开:先构造一个极点位于单位圆内…

2026/10/26 0:00:48

Nested Learning:解决AI灾难性遗忘的分层记忆架构

1. 为什么AI需要"记忆"能力?在传统深度学习模型中,我们常遇到一个根本性问题:模型在处理新任务时,往往会完全遗忘之前学到的知识。这种现象被业界称为"灾难性遗忘"(Catastrophic Forgetting)。想象一下&#…

2026/10/26 0:00:48

企业级大模型应用:OCR预处理、Dify编排与DeepSeek落地实战

1. 这不是“用大模型”,而是重构工作流的起点“大模型的应用和工具”——这八个字现在被贴在无数技术分享、招聘JD、内部立项书的标题栏里,但绝大多数人点进去后看到的,是零散的API调用示例、几个开源UI截图、或者一句“接入LLM就能降本增效”…

还想了解更多?直接咨询顾问

免费诊断 + 免费方案 + 透明报价。

全国咨询热线400-8866-253
免费获取方案
☎咨询二维码 ☎ ↑