微信读书数据展示网站

基于微信读书 API 的个人读书数据展示网站。

• 「阅间」看板（当前默认前端）：沿用设计稿的视觉与交互，数据来自 /api/reading/* 实时聚合接口，见 docs/API.md。
• 旧版仪表盘（已归档）：原 ECharts 单页仪表盘，完整备份在 legacy/classic/。

项目结构

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├── fetch_data.py          # 数据采集脚本（从微信读书 API 拉取数据到 SQLite）
├── app.py                 # Flask 后端服务（旧接口 + 注册当前看板接口）
├── reading_api.py              # 当前数据接口层（/api/reading/*，供「阅间」前端使用）
├── start_dashboard.sh     # 启动脚本（端口可用 PORT 覆盖）
├── legacy/classic/             # 旧版前端备份（index.html / style.css / app.js）
├── weread.db              # SQLite 数据库（运行 fetch_data.py 后生成）
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── templates/
│   └── index.html         # 「阅间」前端页面
└── static/
    ├── css/styles.css     # 当前样式（设计稿原样）
    ├── css/style.css      # 旧版样式（保留）
    └── js/
        ├── weapi.js       # 当前数据层（封装 /api/reading/*）
        └── app.js         # 当前交互逻辑

快速开始

1. 设置环境变量

export WEREAD_API_KEY=wrk-xxxxxxxx  # 你的微信读书 API Key

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 采集数据

python fetch_data.py

将拉取书架、阅读统计、笔记等数据并存入 weread.db。

4. 启动网站

./start_dashboard.sh          # 默认 8770 端口
PORT=8080 ./start_dashboard.sh # 或指定端口

也可以直接 python app.py（默认 8080，可用环境变量 PORT 覆盖）， 然后访问 http://127.0.0.1:8770 查看「阅间」看板。

当前看板的书架、统计、推荐、搜索等数据实时来自微信读书接口； 未运行 fetch_data.py 时也能使用，只有进度/笔记等局部数据会缺少缓存加速。

自动部署

服务器部署使用根目录的 deploy.sh：

DEPLOY_BRANCH=dev ./deploy.sh

脚本会拉取指定分支，自动创建 .venv，安装 requirements.txt，执行数据库迁移，然后重启 weread.service。GitHub Actions 配置在 .github/workflows/deploy.yml，默认监听 dev 分支。

功能模块

模块	说明
总览仪表盘	累计阅读时长、阅读天数、书架藏书数、笔记总数
年度趋势图	各年度阅读时长柱状图
时段分布	24 小时阅读时段分布折线图
偏好分类	阅读分类占比饼图
偏好作者	阅读最多的作者排行
读书排行	阅读时长最久的书籍 TOP 20
书架	全部书架书籍展示，支持分类筛选和已读完筛选
笔记概览	有笔记的书籍及划线/想法/书签统计

数据库表结构

表名	说明
books	书架书籍信息
reading_stats	阅读统计概要（overall/annually）
read_times	阅读时长时间序列
read_longest	阅读时长最久的书籍
prefer_categories	偏好分类
prefer_authors	偏好作者
prefer_time	24 小时阅读时段分布
notebooks	笔记本概览
read_stat_items	阅读统计摘要项
archives	书单/归档

更新数据

随时重新运行 python fetch_data.py 即可刷新本地数据。