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B站历史记录获取与分析工具终极指南：从数据挖掘到智能洞察

【免费下载链接】BilibiliHistoryFetcher获取b站历史记录，保存到本地数据库，可下载对应视频及时存档，生成详细的年度总结，自动化任务部署到服务器实现自动同步，以及自动发送日志邮件，下面链接是对应前端项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BilibiliHistoryFetcher

B站历史记录获取与分析工具是一款功能强大的开源软件，专门用于获取、处理、分析和可视化哔哩哔哩用户的观看历史数据。无论你是想要回顾自己的观影历程，还是进行深度的数据分析，这款工具都能满足你的需求。

项目核心功能解析

数据获取与管理

• 历史记录同步：自动获取B站账号的完整观看历史，支持实时同步更新
• 多维度分析：从时间、分类、作者等多个角度深入挖掘数据价值
• 智能归档：按日期自动整理历史记录，便于后续查询和统计

媒体内容处理

• 视频下载：支持批量下载收藏的视频内容
• 图片缓存：自动保存视频封面、UP主头像等图片资源
• 字幕处理：提取视频字幕并转换为可分析文本

AI智能分析

• 视频摘要：利用DeepSeek AI自动生成视频内容摘要
• 智能洞察：发现观看习惯和内容偏好模式

快速上手：四种部署方式详解

方法一：Docker一键部署（推荐新手）

这是最简单快捷的部署方式，无需安装Python环境：

# 拉取最新镜像 docker pull ghcr.io/2977094657/bilibili-history-fetcher:latest # 运行容器 docker run -d -v ./config:/app/config -v ./output:/app/output -p 8899:8899 --name bilibili-api ghcr.io/2977094657/bilibili-history-fetcher:latest

方法二：Docker Compose完整部署

如果你需要部署完整的前后端服务：

# 下载配置文件 curl -O https://raw.githubusercontent.com/2977094657/BilibiliHistoryFetcher/master/docker-compose.yml # 启动服务 docker-compose up -d

方法三：传统Python环境部署

适合熟悉Python开发的用户：

# 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动服务 python main.py

方法四：打包版本直接运行

Windows用户可以直接下载打包好的可执行文件，无需安装任何环境。

配置文件详解

项目的核心配置文件位于config/config.yaml，这是整个系统的"大脑"：

认证配置

SESSDATA: "你的B站Cookie中的SESSDATA字段值"

这是获取历史记录的关键，需要从浏览器中复制你的SESSDATA值。

邮件通知配置

email: smtp_server: "smtp.qq.com" smtp_port: 587 sender: "你的发件邮箱" password: "邮箱授权码" receiver: "收件邮箱"

AI服务配置

deepseek: api_key: "你的DeepSeek API密钥" api_base: "https://api.deepseek.com/v1" default_model: "deepseek-reasoner"

数据迁移与备份指南

核心原则：只需备份output目录即可完整迁移所有数据

迁移步骤

1. 停止当前运行的服务
2. 复制整个output文件夹到新环境
3. 在新环境中启动服务
4. 验证数据完整性

适用场景

• 本地环境迁移到服务器
• 不同机器间的数据同步
• Docker部署与本地部署切换

实用功能深度解析

年度总结报告

自动生成详细的年度观影报告，包括：

• 观看视频总数统计
• 最常观看的UP主排行
• 热门分类偏好分析
• 观看时间分布热力图

批量下载管理

支持多种下载模式：

• 按收藏夹批量下载
• 按UP主空间下载
• 按时间范围选择性下载

智能分析工具

• 标题模式发现：自动识别视频标题中的规律和模式
• 观看连续性分析：分析你的观影习惯和专注度
• 评论数据获取与分析
• 动态内容同步

常见问题解决方案

认证失败问题

如果遇到认证失败，请检查：

1. SESSDATA是否已过期（通常有效期为1年）
2. 是否正确复制了完整的SESSDATA值

数据同步问题

• 确保网络连接正常
• 检查B站服务器状态
• 验证配置文件格式

进阶使用技巧

自动化任务配置

通过scheduler.py模块，你可以：

• 设置定时同步历史记录
• 自动发送统计报告邮件
• 定期清理临时文件

自定义分析模板

项目支持自定义分析模板，你可以：

• 修改热力图颜色方案
• 调整统计报告格式
• 创建个性化的数据可视化

项目架构与模块说明

核心路由模块

项目采用模块化设计，主要功能分布在routers目录下：

• history.py：历史记录核心管理
• analysis.py：数据分析功能
• download.py：视频下载模块
• video_summary.py：AI视频摘要生成
• scheduler.py：任务调度管理

数据处理流程

1. 数据获取→ 2.清洗整理→ 3.分析处理→ 4.可视化展示

技术特色与优势

多平台支持

• Windows、Linux、macOS全面兼容
• Docker容器化部署
• 传统Python环境运行

数据安全保护

• 本地数据库存储，保护隐私
• 配置文件敏感信息处理
• 数据备份与恢复机制

通过这款B站历史记录获取与分析工具，你可以轻松掌握自己的观影习惯，发现内容偏好，甚至为内容创作提供数据支持。无论是个人使用还是专业分析，都能获得满意的体验。

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