BilibiliHistoryFetcher 使用教程

【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

1. 项目介绍

BilibiliHistoryFetcher 是一个开源项目，用于获取、处理、分析和可视化哔哩哔哩用户的观看历史数据。该项目提供了完整的数据处理流程，包括从数据获取到可视化展示，并且支持自动化运行和邮件通知。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.10+
• SQLite 3
• FFmpeg（用于视频下载）
• 必要的 Python 包（见 requirements.txt）

使用 Docker 启动

构建 Docker 镜像

根据您的系统选择以下命令构建 Docker 镜像：

# 使用 NVIDIA 显卡
docker build -t bilibili-api:dev -f docker/Dockerfile.cuda

# 使用 CPU
docker build -t bilibili-api:dev -f docker/Dockerfile.cpu

创建 Docker 容器

使用以下命令创建 Docker 容器：

# 使用 NVIDIA 显卡
docker run -d -v ./config:/app/config -v ./output:/app/output -p 8899:8899 --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --name bilibili-api bilibili-api:dev

# 使用 CPU
docker run -d -v ./config:/app/config -v ./output:/app/output -p 8899:8899 --name bilibili-api bilibili-api:dev

使用 uv 启动

安装 uv

在项目根目录运行以下命令安装 uv：

uv sync

运行程序

使用以下命令运行程序：

uv run main.py

配置文件

在 config/config.yaml 中配置以下信息：

• B 站用户认证 SESSDATA
• 邮件通知配置
• DeepSeek AI API 配置
• 服务器配置

启动服务

配置完成后，使用以下命令启动服务：

python main.py

3. 应用案例和最佳实践

• 获取历史记录：使用该项目可以轻松获取用户的观看历史记录，并进行数据分析。
• 生成年度总结：项目可以自动化生成详细的年度观看总结报告。
• 视频下载：支持批量下载用户投稿视频以及收藏夹中的所有视频。
• 自动化任务：项目提供了任务调度器，可以配置自动化任务。

4. 典型生态项目

BilibiliHistoryFetcher 可以与以下项目结合使用，以扩展其功能：

• BilibiliHistoryAnalyzer：用于分析哔哩哔哩用户历史记录的前端项目。
• Yutto：一个可爱的 B 站视频下载工具。
• FasterWhisper：用于音频转文字的工具。

通过这些典型的生态项目，用户可以更全面地管理和分析自己在哔哩哔哩的观看行为。

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