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：
- 安装Python依赖：
pip install -r requirements.txt- 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：
- 停止运行的服务
- 备份整个output文件夹
- 在新环境中恢复数据
- 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
