GetQzonehistory 完整指南：备份QQ空间历史说说并导出到本地-平芜编程栈

GetQzonehistory 完整指南：备份QQ空间历史说说并导出到本地

【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

如果你从没用过备份工具，QQ空间的历史动态只能通过翻主页一条条往后找，数量多时几乎不可能看完。GetQzonehistory 是一个免费的QQ空间历史说说备份工具：它通过模拟扫码登录QQ空间，分页抓取账号的历史消息列表和未删除说说，最终导出为 Excel 表格、网页版页面和本地图片，全部保存在自己的电脑上。

先看效果：运行成功后得到的文件

程序跑完后，会在resource/result/<你的QQ号>/目录下生成以下内容：

文件	内容
`<QQ号>_全部列表.xlsx`	全部说说与互动消息的合并列表（时间、内容、图片链接、评论）
`<QQ号>_说说列表.xlsx`	自己发布的原创说说
`<QQ号>_转发列表.xlsx`	自己转发的内容
`<QQ号>_留言列表.xlsx`	自己留下的留言
`<QQ号>_其他列表.xlsx`	好友动态等其余互动内容
`<QQ号>_好友列表.xlsx`	好友昵称、QQ号、空间主页地址
`<QQ号>_说说网页版.html`	还原说说信息流样式的网页，双击即可用浏览器打开
`pic/`子目录	说说中涉及的全部图片，逐张下载为本地文件

Excel 和本地图片完全离线可用。网页版的文字和版式是本地内容，但其中的头像与图片仍引用QQ空间服务器，加载它们需要联网；完全离线查看请用 Excel 和pic/目录。

快速开始：安装步骤与运行命令

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory cd GetQzonehistory

创建名为 myenv 的虚拟环境，把依赖隔离在独立环境里，避免污染本机 Python：

python -m venv myenv

激活虚拟环境（Windows 用.\myenv\Scripts\activate，macOS/Linux 用source myenv/bin/activate），然后安装依赖并启动主程序：

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt python main.py

pip install一行安装项目声明的全部依赖（pandas、requests、qrcode 等），python main.py启动后直接进入扫码登录环节。

完整流程详解：扫码登录到核对导出

第一步：扫码登录

程序启动后会在终端打印"登录二维码获取成功"，并输出一串字符形态的二维码，同时每隔 3 秒轮询一次扫码状态。用手机QQ扫码后，终端先显示"二维码认证中"，通过后显示"登录成功"，随后打印"用户<QQ号>,<昵称>登录成功"。看到这一行即登录成功。若终端字符码无法辨认，可直接打开程序生成的resource/temp/QR.png图片扫码，效果相同。

第二步：等待抓取

登录成功后程序先用二分定位估算历史消息总量，此阶段进度条显示"正在获取消息列表数量..."，耗时几分钟属正常现象。随后进入分批抓取，进度条以"10条"为单位前进，每批之间有内置的限速停顿。成功标志是阶段结束后自动开始获取"所有未删除说说"（该数据源覆盖 2014 年之前的可见内容）。

第三步：生成结果

程序把两个来源的数据合并去重后分类写入 6 个 Excel 文件，生成网页版 HTML，并把图片逐张下载到pic/目录。终端会打印"导出成功，请查看 resource/result/<QQ号> 文件夹内容"，并输出总消息数、最早说说时间、好友数、图片数等统计。看到这段统计即本次备份完成。

第四步：核对导出

打开 Excel 检查时间、内容、图片链接、评论四列是否齐全，抽几条早期说说核对时间；再比对pic/目录里的图片数与终端输出的"图片列表共有 X 张图片"是否一致。Windows 下程序会自动打开结果文件夹，其他系统需手动进入该目录查看。

实用细节：容易踩的坑

二维码扫不出：终端字符码受字体影响可能变形，改扫resource/temp/QR.png图片即可。
登录态复用：登录后的凭据保存在resource/user/下。再次运行时终端会列出"已登录用户列表"，输入序号直接复用；输入 0 则重新扫码。
抓取看起来卡住：每批之间有 3 秒停顿、每次请求还有 5 秒限速，历史越久总时长越长，中途不要关窗口。
中断不等于白跑：按 Ctrl+C 退出时，程序会把已抓取到的数据先保存再退出，下次重新运行继续即可。
想要更早或更全的记录：main.py是"消息列表 + 可见说说"双来源合并；若只需要全部未删除可见说说的 Markdown 版本（含 2014 年前内容），可单独运行 fetch_all_message.py，产物是resource/fetch-all/下的所有可见说说.md和图片。已删除或仅自己可见的说说，任何入口都取不到。