如何在哔哩哔哩查看历史记录

哔哩哔哩（B站）作为国内知名的弹幕视频网站，汇聚了大量优质的视频内容和活跃的创作者与用户群体。在B站上，用户不仅能够观看各种类型的视频，还能通过历史记录功能回顾自己曾经浏览过的内容。本文将围绕“哔哩哔哩怎样找到历史记录”这一主题，详细介绍在B站上查看历史记录的多种方法，并简要探讨如何利用编程手段爬取B站历史记录数据。

一、通过B站客户端查看历史记录

1. 手机端操作

对于使用手机观看B站视频的用户来说，查看历史记录非常方便。具体操作步骤如下：

1. 打开B站应用：首先，确保手机上已经安装了B站的官方应用，并打开该应用。

2. 进入个人中心：在应用首页或底部导航栏中，找到并点击“我的”或类似的个人中心入口。

3. 查看历史记录：在个人中心页面中，找到并点击“历史记录”选项。这样，用户就能看到自己之前观看过的视频列表。

2. 网页端操作

如果习惯在电脑上浏览B站，也可以通过网页端查看历史记录：

1. 打开B站网页：在浏览器中打开B站的官方网站（如www.bilibili.com）。

2. 登录账号：如果尚未登录，点击右上角的登录按钮，输入账号密码进行登录。

3. 进入个人中心：登录后，将鼠标悬停在右上角的头像上，会弹出一个菜单，选择“历史记录”。

4. 查看记录：点击“历史记录”后，页面会跳转到历史记录列表，展示用户之前浏览过的视频。

二、利用开发者工具查看历史记录API

对于有一定技术背景的用户，可以通过浏览器的开发者工具查看B站历史记录的API接口，进而了解数据是如何被加载和渲染的。以下是以Chrome浏览器为例的详细步骤：

1. 进入B站并登录：首先，在Chrome浏览器中打开B站并登录账号。

2. 打开开发者工具：按下F12键或右键点击页面选择“检查”来打开开发者工具。

3. 切换到Network页签：在开发者工具中，切换到Network页签，以便监控网络请求。

4. 筛选XHR请求：由于历史记录是动态加载的，可以通过筛选区的“XHR”（XmlHttpRequest）来只显示与XHR相关的请求。

5. 查看请求详情：当滚动历史记录页面时，会出现新的XHR请求。点击其中一个请求，查看其详情。

6. 分析请求与响应：在请求的详情页面中，可以看到请求的URL、请求头（Request Headers）和响应体（Response Body）。通过分析这些信息，可以了解B站历史记录API的调用方式和返回的数据结构。

三、Python爬取B站历史记录

对于想要通过编程方式获取B站历史记录的用户，可以利用Python编写爬虫程序来实现。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python和requests库来爬取B站的历史记录数据：

```python

import os

import time

import requests

import pandas as pd

登录B站后，通过开发者工具获取到的cookie信息

cookies_dict = {

'_uuid': 'your_uuid',

'bili_jct': 'your_bili_jct',

... 其他cookie信息 ...

初始化session和url

session = requests.Session()

base_url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/history/cursor'

发送初始请求并获取第一批历史记录

response = session.get(base_url, cookies=cookies_dict)

history_list = []

cur_list = response.json()['data']['list']

循环获取所有历史记录

while cur_list:

for item in cur_list:

view_at = item.get('view_at')

title = item.get('title')

print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(view_at)), title)

history_list.append(item)

cursor = response.json()['data']['cursor']

url = f'{base_url}?max={cursor["max"]}&view_at={cursor["view_at"]}&business=archive'

response = session.get(url, cookies=cookies_dict)

cur_list = response.json()['data']['list']

time.sleep(1) 为了避免请求过于频繁，添加1秒的延迟

将历史记录保存到Excel文件中

df_history = pd.DataFrame(history_list)

strftime = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime())

fpath = os.path.join(os.getcwd(), f'bili_history_{strftime}.xlsx')

df_history.to_excel(fpath, index=False)

print(f'save success, {fpath}')

```

注意事项：

1. cookie信息：上述代码中的`cookies_dict`需要替换为通过B站登录后获取的cookie信息。可以通过浏览器的开发者工具或专门的cookie管理工具来获取。

2. 请求频率：为了避免对B站服务器造成过大的压力，建议在请求之间添加适当的延迟（如上述代码中的`time.sleep(1)`）。

3. 数据保护：爬取和使用B站数据时应遵守相关法律法规和B站的用户协议，不得用于非法用途。

四、数据可视化

获取到B站历史记录数据后，可以利用Python的数据可视化库（如matplotlib、seaborn或Bokeh）对数据进行可视化分析。例如，可以绘制观看视频的时间分布图、热门视频类别统计图等，以便更直观地了解用户的观看习惯和喜好。

综上所述，无论是通过B站客户端的内置功能，还是利用开发者工具和编程手段，用户都能方便地查看和管理自己在B站上的历史记录。对于想要深入分析自己观看习惯的用户来说，编写爬虫程序并进行数据可视化是一个不错的选择。但请注意，在使用爬虫程序时应遵守相关法律法规和网站的用户协议，确保数据的合法性和安全性。