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WeChatMsg 完整教程：3 条命令导出微信聊天记录，本地永久保存

【免费下载链接】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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg

微信 PC 端的聊天记录只存在本机数据库里，换机、重装、升级之后随时可能丢掉。WeChatMsg 做的事很单一：把微信本地数据库读出来，渲染成 HTML、Word、CSV、PDF 四种文件，全程在本机完成，数据不经过任何云端。你拿到的不是"迁移到另一台手机"，而是一份能打开、能搜索、能归档的离线副本。

跑之前先确认这 3 件事

这一步的关键不是安装，是版本匹配。

• Python ≥ 3.8：项目脚本依赖这个版本，低于它直接报错
• 微信 PC 客户端：必须是 Windows 或 Mac 上的桌面端，手机端没有本地可读取的数据库文件
• 磁盘空间：纯文本导出一般几十 MB；如果打开媒体文件（图片、视频），体积会放大数倍，先确认剩余空间

一个坑要提前说：作者在仓库里明确写了"此项目很久没有（也不会）更新"。意思是新版微信的数据库结构如果变了，这个工具可能读不出来。如果你最近刚升级过微信，先拿一个联系人名导一次试试，别直接全量跑。

和微信官方的"聊天记录迁移"相比，两者各管一环：官方迁移解决的是"从旧手机搬到新手机"，搬完你还是没有可读文件；WeChatMsg 解决的是"把数据库变成你随时能打开的文档"。两个不冲突，可以先后都用。

第一次导出：clone 到拿到文件

日常够用就两条命令，下面这段先拉代码，再分别演示"单聊转 HTML"和"群聊转 Word"。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeChatMsg cd WeChatMsg # 单个联系人 → HTML（浏览器直接打开，可搜索） python wechat_export.py --contact "张三" --format html # 群聊 → Word（适合打印或正式归档） python wechat_export.py --contact "家庭群" --format word --output "家庭群聊天记录.docx"

三个参数记住就够：

跑完去终端提示的输出路径找文件，HTML 双击用浏览器打开，Word 直接进 Office。

四种格式各管什么场景

结论：先定"这份文件给谁看、在哪用"，格式自然跟着定，不用纠结。

如果你要"发给别人在浏览器里看"，选 HTML；要"打印出来夹进档案柜"，选 PDF；要"导入 Excel 按月份筛选"，选 CSV——CSV 是 Pandas 直接渲染的结构化行，导入后不受排版干扰，过滤和透视都干净。

进阶组合：时间范围 + 媒体 + 定时备份

"数据量大"和"内容敏感"两个需求，靠参数组合覆盖，不用改代码。

# 只导 2024 年，带上图片视频，输出 CSV python wechat_export.py --contact "工作群" \ --start-date "2024-01-01" --end-date "2024-12-31" \ --format csv --include-media --output "2024工作记录.csv" # 加密 PDF：文件加密码 + 敏感信息脱敏 python wechat_export.py --contact "工作群" --format pdf \ --encrypt aes256 --password "your_password" --redact-sensitive

安全相关的两个参数值得单独记：--encrypt aes256对整个导出文件做 AES-256 加密，--redact-sensitive自动识别手机号、身份证号并替换为掩码。文件体积过大时再加--split-by-date按日期拆分成多个文件，或--compress压缩输出。

想每周自动备份一次，把命令写进 crontab：

# 每周日 02:00 自动导出"家人"群为 HTML 0 2 * * 0 python wechat_export.py --contact "家人" --format html --output "backups/家庭聊天.html"

导完之后能做什么：情感分析与年度报告

导出只是存档，把数据用起来才是第二层价值。

项目内置情感分析模块，Python 里直接调：

from wechat_sentiment import SentimentAnalyzer analyzer = SentimentAnalyzer(model_type="bert", language="zh", custom_dict="custom_emotion_words.txt") chat_data = load_chat_data("重要对话.json") results = analyzer.analyze_conversation(chat_data)

输入一段对话，输出整体情感走向、情绪波动点和趋势图。另一个功能是年度聊天报告：喂一整年的数据进去，一次性拿到全年消息统计、最活跃时段、关键词热度排名、情感变化曲线和社交网络图谱。

报告输出是网页形态，支持缩放浏览，比对着 CSV 表格看直观得多。

卡住了？按这个顺序排查

九成导出失败是这三类，从上往下过：

1. 数据库解密失败→ 先确认你的微信版本是否还在支持范围内（升级过的先试跑一个联系人），再检查系统文件权限，最后用管理员权限重新运行
2. 导出文件过大 / 超时→ 加--split-by-date按日期拆分，或只导文本消息（去掉--include-media）
3. 媒体文件缺失→ 检查微信本地媒体目录是否可读、磁盘空间是否够、命令里是否显式写了--include-media

如果三条都排除了，去 doc/ 目录看项目说明，里面有更详细的日志定位方法。

现在就能做的第一步

挑一个你最在意的联系人，跑一条命令，十分钟出结果：

python wechat_export.py --contact "那个名字" --format html

跑通之后值得往下想一层：聊天记录变成自己的结构化数据之后，能不能拿它训练一个只懂你说话习惯、只记得你生活细节的个人 AI？项目作者已经在往这个方向走了。

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