想要深入了解自己在哔哩哔哩的观看行为吗？BilibiliHistoryFetcher正是你需要的完美解决方案。这个强大的开源工具能够全面获取、处理和分析你的B站历史记录，提供从数据采集到可视化展示的完整流程，帮助你发现隐藏的观看模式和个人偏好。
【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
🎯 项目核心价值与使用场景
BilibiliHistoryFetcher不仅仅是一个简单的历史记录获取工具，它为你提供了全方位的B站观看行为洞察：
个人回顾与总结
- 年度观看报告：自动生成精美的年度总结，展示你的观看成就
- 观看习惯分析：深入了解什么时间、什么类型的内容最能吸引你
- 内容发现优化：基于历史数据推荐更符合你兴趣的视频内容
数据分析与研究
- 观看行为深度挖掘：分析你的连续观看模式和时间投入
- 内容偏好识别：发现你最常观看的视频类型和UP主
- 趋势追踪：了解观看内容随时间的演变规律
🚀 快速上手：三种部署方式任选
Docker一键部署（最推荐）
无需复杂配置，只需简单几步即可启动完整服务：
docker-compose up -d服务启动后访问：
- 前端界面：http://localhost:5173
- 后端API文档：http://localhost:8899/docs
传统安装方式
如果你更喜欢传统的Python环境：
pip install -r requirements.txt python main.py源码构建部署
对于喜欢自定义配置的用户：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BilibiliHistoryFetcher cd BilibiliHistoryFetcher uv run main.py📊 核心功能详解
智能数据采集系统
项目通过routers/fetch_bili_history.py实现高效的历史记录获取，支持增量同步和实时更新。
全方位分析模块
- 观看热力图：通过
routers/heatmap.py生成直观的观看时间分布图 - 标题模式发现：利用
routers/title_pattern_discovery.py分析视频标题特征 - 观看连续性分析：通过
routers/viewing_analytics.py评估你的观看习惯
AI增强功能
- 智能视频摘要：基于
routers/video_summary.py和routers/deepseek.py实现AI驱动的内容理解 - 音频转文字：通过
routers/audio_to_text.py处理视频音频内容
🔧 数据迁移与备份指南
核心原则：只需备份output目录即可完整保留所有数据
无论你是更换设备、迁移服务器，还是在不同部署方式间切换，只需遵循以下简单步骤：
- 停止当前运行的服务
- 完整备份
output文件夹 - 在新环境中恢复
output目录 - 启动服务并验证数据完整性
迁移适用场景
- 同机路径变更
- 跨机器迁移
- Docker与本地部署切换
- 不同操作系统间迁移
📁 项目架构深度解析
BilibiliHistoryFetcher 采用模块化设计，主要功能模块分布在：
路由处理层 (routers/)
history.py：历史记录获取与管理analysis.py：数据分析与统计download.py：视频下载功能scheduler.py：自动化任务调度
配置管理 (config/)
config.yaml：主配置文件categories.json：视频分类配置- 多种数据库SQL语句支持
💡 实用技巧与最佳实践
自动化任务配置
通过routers/scheduler.py配置定期数据同步、报告生成等任务，实现完全自动化运行。
缓存图片找回
支持找回B站App在过去14天内屏幕上显示过的图片，包括：
- 视频封面和UP主头像
- 推荐页内容预览
- 评论区图片和动态内容
🎉 开始你的B站数据分析之旅
BilibiliHistoryFetcher 为你提供了从基础数据采集到高级分析可视化的完整工具链。无论你是想要制作个人年度回顾，还是深入研究自己的观看行为模式，这个项目都能满足你的需求。
现在就选择你喜欢的部署方式，开始探索你在B站的精彩观看历程吧！✨
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
