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BilibiliHistoryFetcher：一站式B站历史记录管理与数据分析终极解决方案

【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

在哔哩哔哩日益成为年轻人主要娱乐和学习平台的今天，你是否曾想过要全面了解自己的观看习惯？BilibiliHistoryFetcher 正是为此而生的强大工具，它不仅能获取你的B站历史记录，还能进行深度分析和可视化展示，让你真正掌握自己的观看行为数据。

🎯 为什么你需要这个工具？

作为B站深度用户，你可能经常遇到这些困扰：

• 想知道自己一年看了多少视频，却无从统计
• 想要回顾某个时期观看的内容，但历史记录早已被覆盖
• 希望分析自己的观看偏好，但缺乏专业工具
• 想要备份喜欢的视频，但手动下载太麻烦

BilibiliHistoryFetcher 完美解决了这些问题，让你的B站使用体验更加智能化、数据化！

🚀 核心功能亮点

📊 全方位数据采集

• 历史记录自动同步：持续追踪你的观看历史，永不丢失
• 智能视频下载：一键下载用户所有投稿视频，支持批量操作
• 动态内容管理：完整记录用户动态信息
• 评论数据收集：深度挖掘用户评论内容
• 收藏夹批量管理：高效管理个人收藏内容

🤖 AI智能分析引擎

• 年度总结自动生成：告别手动统计，AI为你生成精美年度报告
• 智能视频摘要：利用先进AI技术，自动提炼视频核心内容
• 观看行为深度分析：从多个维度解析你的观看习惯

📈 专业级可视化展示

• 热力图时间分布：直观展示观看时间规律
• 分类统计图表：清晰呈现内容偏好分布
• 趋势变化分析：追踪观看行为的时间演变

🛠️ 快速上手指南

Docker 一键部署（推荐新手）

最简单的部署方式，无需安装Python环境：

docker-compose up -d

部署完成后，访问以下地址：

• 前端界面：http://localhost:5173
• 后端API文档：http://localhost:8899/docs

传统安装方式

如果你偏好传统方式，可以使用以下步骤：

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

🗂️ 数据管理全攻略

核心原则：只需备份 output 目录

无论你是要更换电脑、迁移服务器，还是切换部署方式，只需完整备份output目录即可保留所有数据。

迁移步骤

1. 停止当前运行的服务
2. 备份整个output文件夹
3. 在新环境中放置或挂载该目录
4. 启动服务并验证数据完整性

💡 实际应用场景

个人用户价值

• 年度回顾制作：轻松生成专业的年度观看报告
• 观看习惯优化：基于数据分析调整观看行为
• 内容发现推荐：根据历史数据智能推荐感兴趣内容

数据分析爱好者

• 用户行为研究：深入分析特定群体的观看模式
• 内容趋势追踪：监控热门内容的发展轨迹
• 平台使用分析：研究B站用户的使用特征

🔧 技术架构优势

BilibiliHistoryFetcher 基于现代技术栈构建：

• FastAPI框架：提供高性能API服务
• SQLite数据库：轻量级数据存储方案
• Docker容器化：确保环境一致性

📋 系统要求

• Python 3.10 或更高版本
• SQLite 3 数据库
• FFmpeg（用于视频下载功能）
• 必要的Python依赖包

🌟 项目特色功能

自动化任务调度

内置智能任务调度器，支持配置多种自动化任务：

• 定期数据同步
• 自动报告生成
• 系统状态监控

智能缓存管理

支持找回B站App在过去14天内显示过的所有图片，包括：

• 视频封面
• UP主头像
• 推荐页内容
• 评论区图片

完整的生态集成

与多个优秀工具无缝配合，形成完整的数据处理生态链。

🎉 开始你的B站数据分析之旅

无论你是想要制作精美的年度报告，还是希望深入分析自己的观看行为，BilibiliHistoryFetcher 都能为你提供专业级的解决方案。从今天开始，让你的B站使用体验更加数据化、智能化！

立即体验，开启你的B站数据探索之旅！

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