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2026/1/3 7:28:03 网站建设 项目流程

BilibiliHistoryFetcher:解锁你的B站观看行为全貌

【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

你是否好奇自己在哔哩哔哩上到底看了什么?哪些UP主占据了你的大部分时间?BilibiliHistoryFetcher就是这样一个神奇的工具,它能帮你全面记录和分析B站观看历史,让你真正了解自己的观看习惯。

🚀 项目核心价值

BilibiliHistoryFetcher不仅仅是一个数据抓取工具,更是一个完整的观看行为分析平台。通过自动化的数据采集和智能化的分析功能,它将你散落在B站各个角落的观看记录整合成一个清晰的数字画像。

数据采集的全面性

项目能够完整抓取你在B站的所有观看痕迹,包括:

  • 完整的观看历史时间线
  • 视频分类与标签信息
  • UP主关注度分析
  • 观看时长与频率统计

📊 智能数据分析能力

年度观看报告

自动生成详细的年度总结,包括:

  • 全年观看视频总数
  • 最常观看的UP主排名
  • 热门视频类型分布
  • 观看时间偏好分析

可视化展示

通过多种图表形式直观展示你的观看行为:

  • 热力图展示观看时间分布
  • 饼图显示视频类型偏好
  • 折线图追踪观看趋势变化

🛠️ 快速部署指南

Docker一键部署

对于大多数用户来说,Docker部署是最简单快捷的方式:

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BilibiliHistoryFetcher cd BilibiliHistoryFetcher docker-compose up -d

传统安装方式

如果偏好手动安装,只需几个简单步骤:

  1. 安装Python依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 启动服务:
python main.py

🔍 数据洞察与应用

个人使用场景

  • 观看习惯优化:发现自己的观看偏好,合理安排时间
  • 内容质量评估:了解哪些类型的视频真正值得观看
  • UP主关注管理:理性调整关注列表,避免信息过载

研究分析价值

  • 用户行为模式研究
  • 内容消费趋势分析
  • 平台使用习惯统计

📁 数据迁移与备份

项目的所有数据都存储在output目录中,迁移时只需:

  1. 停止运行的服务
  2. 备份整个output文件夹
  3. 在新环境中恢复数据
  4. 重新启动服务

🎯 技术特色

自动化任务调度

内置强大的任务调度器,支持:

  • 定时数据同步
  • 自动报告生成
  • 邮件通知发送

智能缓存机制

能够找回B站App在过去14天内显示过的图片资源,包括视频封面、UP主头像等,确保数据的完整性。

💡 实用功能亮点

  • 一键下载:支持批量下载用户投稿视频
  • 动态管理:完整记录用户动态信息
  • 收藏夹同步:自动同步收藏夹内容
  • 评论数据分析:深入挖掘评论互动情况

通过BilibiliHistoryFetcher,你将获得一个专属的B站数据管家,帮助你从海量观看记录中提取有价值的信息,真正实现数据驱动的观看体验优化。

无论你是想要制作年度回顾,还是希望深入了解自己的观看习惯,这个工具都能为你提供专业级的数据支持,让你的每一次点击都变得更有意义。

【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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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