lewis2222 / WeChatMsg

提取微信聊天记录,将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存,对聊天记录进行分析生成年度聊天报告

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Github PK Tool:Github PK Tool

我的数据我做主

🍉功能

  • 破解📱手机微信数据库

  • 安卓 or 苹果都可以哦

  • 破解💻PC端微信数据库

  • 还原微信聊天界面

    • 🗨文本✅
    • 🏝图片✅
    • 🐻‍❄️表情包✅
    • 语音❎
    • 视频❎
    • 文件❎
    • 回复❎
    • 拍一拍❎
  • 导出聊天记录

    • HTML(文本、图片)✅
    • Word文档✅
    • CSV文档✅
  • 分析聊天数据,做成可视化年报

  • 🔥项目持续更新中

    • 导出全部表情包❎
    • 合并多个备份数据❎
  • 小伙伴们想要其他功能可以留言哦📬

  • 有任何问题可以随时联系我(863909694@qq.com)

为了方便大家交流,我新建了一个QQ群💬:474379264

大家有任何想法💡、建议或bug可以群里反馈给我

🥤效果

聊天界面 image-20230520235113261

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⌛使用

小白可以先点个star⭐(💘项目不断更新中),然后去旁边Release 下载打包好的exe可执行文件,双击即可运行

⚠️注意:若出现闪退情况请右击选择用管理员身份运行exe程序,该程序不存在任何病毒,若杀毒软件提示有风险选择略过即可

解密PC版微信数据库

1. 安装

git clone https://github.com/LC044/WeChatMsg
cd WeChatMsg
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 使用

  1. 登录微信

  2. 运行程序

    python decrypt_window.py
  3. 点击获取信息

  4. 设置微信安装路径 可以到微信->设置->文件管理查看

    点击设置微信路径按钮,选择该文件夹路径下的带有wxid_xxx的路径

  5. 获取到密钥和微信路径之后点击开始解密

  6. 解密后的数据库文件保存在./app/DataBase/Msg路径下

3. 查看

随便下载一个SQLite数据库查看软件就能打开数据库,例如DB Browser for SQLite

显示效果 聊天界面

使用模拟器(支持可视化分析)

不推荐使用,PC端微信可视化功能马上实现

  1. 根据教程获得两个文件
    • auth_info_key_prefs.xml——解析数据库密码
    • EnMicroMsg.db——聊天数据库
    • 上面这两个文件就可以
  2. 安装依赖库

python版本>=3.10

说明:用到了python3.10的match语法,不方便更换python版本的小伙伴可以把match(运行报错的地方)更改为if else

命令行运行以下代码(建议使用Pycharm打开项目,Pycharm会自动配置好所有东西,直接运行main.py即可

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

运行main.py

python main.py
  1. 出现解密界面

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按照提示选择上面获得的两个文件,等待解密完成,重新运行程序

  1. 进入主界面

这时候不显示头像,因为头像文件没有导入进来

image-20230521001547481

根据教程 将头像文件夹avatar复制到工程目录./app/data/目录下

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如果想要显示聊天图像就把教程 里的image2文件夹复制到./app/data文件夹里,效果跟上图一样

复制进来之后再运行程序就有图像了

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项目还有很多bug,希望大家能够及时反馈

项目地址:https://github.com/LC044/WeChatMsg

🏆致谢


说明:该项目仅可用于交流学习,禁止任何非法用途,创作者不承担任何责任🙄

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🎄温馨提示

如果您在使用该软件的过程中

  • 发现新的bug
  • 有新的功能诉求
  • 操作比较繁琐
  • 觉得UI不够美观
  • 等其他给您造成困扰的地方

请提起issue或者添加QQ群(进群前先点个⭐哦):474379264 ,我将尽快为您解决问题

如果您是一名开发者,有新的想法或建议,欢迎fork 该项目并发起PR,我将把您的名字写入贡献者名单中

About

提取微信聊天记录,将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存,对聊天记录进行分析生成年度聊天报告

License:GNU General Public License v3.0


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Language:Python 98.9%Language:HTML 1.1%Language:Batchfile 0.0%