pyzhihu-cli 0.2.0

知乎命令行工具 — 在终端搜索问题、查看回答、发布提问、发布想法、发布文章(图文混合，富文本支持)、浏览热榜，支持二维码登录与Cookie登录

zhihu-cli

知乎命令行工具 — 在终端搜索问题、查看回答、发布提问、发布想法、发布文章(图文混合，富文本支持)、浏览热榜

功能

• 认证 — QR码扫描登录（终端二维码渲染），或直接复制 Cookie 登录
• 搜索 — 按关键词搜索问题、回答、文章
• 热榜 — 查看知乎热榜
• 问题 — 查看问题详情及回答
• 回答 — 查看回答详情及评论
• 发布 — 发布提问、发布想法、发布文章（图文混合，富文本支持）
• 用户 — 查看用户资料、回答、文章、关注/粉丝
• 推荐 — 获取首页推荐内容
• 话题 — 查看话题详情及热门问题
• 互动 — 赞同/取消赞同回答，关注/取消关注问题
• 收藏 — 查看收藏夹列表
• 通知 — 查看通知消息
• JSON 输出 — 所有数据命令支持 --json

命令一览

分类	命令	说明
Auth	login, logout, status, whoami	登录、退出、状态检查、查看资料
Read	search, hot, question, answer	搜索、热榜、问题详情、回答详情
Users	user, user-answers, user-articles	查看资料、回答列表、文章列表
Social	followers, following	查看粉丝、关注列表
Feed	feed, topic	推荐 Feed、话题详情
Interact	vote, follow-question	赞同回答、关注问题
Create	ask, pin, article	发布提问、发布想法、发布文章（图文混合，富文本支持）
Other	collections, notifications	收藏夹、通知

所有数据命令支持 --json 输出。

安装

需要 Python 3.10+。

# 推荐：使用 uv
uv tool install pyzhihu-cli

# 或使用 pipx
pipx install pyzhihu-cli

# 从源码安装（开发用）
pip install -e .

二维码登录使用知乎 API（/api/v3/account/api/login/qrcode），无需安装 Playwright，仅需本工具依赖的 requests 与 qrcode。

AI Agent Skill

本项目提供了 AI Agent Skill，可通过 OpenClaw 下载使用：

clawhub install pyzhihu-cli

安装后，AI Agent 可自动获取 zhihu-cli 的完整使用说明、命令参考、项目架构和开发指南。

使用

登录

# 二维码扫码登录（推荐）
zhihu login --qrcode

# 手动提供 cookie 字符串（至少包含 z_c0）
zhihu login --cookie "z_c0=xxx; _xsrf=yyy; d_c0=zzz"

# 检查登录状态
zhihu status

# 查看个人资料
zhihu whoami
zhihu whoami --json

# 退出登录
zhihu logout

搜索

zhihu search "Python 学习"
zhihu search "机器学习" --type topic
zhihu search "张三" --type people
zhihu search "Python" --json

热榜

zhihu hot
zhihu hot --limit 10
zhihu hot --json

问题

# 查看问题详情
zhihu question <question_id>

# 包含回答
zhihu question <question_id> --answers

# 限制回答数量
zhihu question <question_id> --answers --limit 10

回答

# 查看回答详情
zhihu answer <answer_id>

# 包含评论
zhihu answer <answer_id> --comments

用户

# 查看用户资料（使用 URL Token）
zhihu user <url_token>

# 查看用户回答
zhihu user-answers <url_token>
zhihu user-answers <url_token> --sort voteups

# 查看用户文章
zhihu user-articles <url_token>

# 粉丝 / 关注
zhihu followers <url_token>
zhihu following <url_token>

推荐 & 话题

zhihu feed
zhihu topic <topic_id> --questions

互动

# 赞同 / 取消赞同
zhihu vote <answer_id>
zhihu vote <answer_id> --undo

# 关注 / 取消关注问题
zhihu follow-question <question_id>
zhihu follow-question <question_id> --undo

创作

发布提问、想法、文章时，描述/正文均支持 HTML 富文本（如 <p>、<strong>、<a> 等）。

# 发布提问
zhihu ask "如何学习 Python？"
zhihu ask "什么是机器学习？" -d "请详细解释" -t 19550517 -t 19551275

# 发布想法（标题 + 可选正文，正文可用 HTML）
zhihu pin "今天天气真好！"
zhihu pin "标题" -c "想法正文内容"

# 发布文章
zhihu article "文章标题" "文章内容"
zhihu article "标题" "内容" -t 19550517

# 带图片发布（-i 可重复使用以添加多张图片）
zhihu ask "求推荐" -d "详情" -i photo.jpg
zhihu pin "标题" -c "正文" -i image1.jpg -i image2.jpg
zhihu article "标题" "内容" -i cover.jpg

其他

zhihu collections
zhihu notifications
zhihu --version
zhihu -v search "Python"   # 调试日志
zhihu --help

后续开发

• 发布回答
• 发布评论
• 发布视频

架构

CLI (click) → ZhihuClient (requests)
                  ↓ API 请求
              Zhihu V4 API → JSON 响应

使用 requests 库通过知乎 V4 API 获取数据。登录认证通过浏览器二维码扫描或手动提供 Cookie 完成。

工作原理

1. 认证 — 优先读取 ~/.zhihu-cli/cookies.json；未命中时可通过 zhihu login --qrcode（调用知乎官方 API 在终端展示二维码）或 --cookie 直接提供 cookie 字符串完成登录。
2. 登录态校验 — 登录后通过 /api/v4/me 接口验证会话有效性。
3. 数据获取 — 使用 requests 通过知乎 V4 API 获取结构化 JSON 数据。
4. CLI 展示 — 使用 Rich 库渲染美观的终端表格输出。

注意事项

• Cookie 存储在 ~/.zhihu-cli/cookies.json，权限 0600
• zhihu status 只检查本地已保存的 cookie，不发起网络请求
• zhihu login --cookie 要求 cookie 至少包含 z_c0
• 用户查询使用 URL Token（即知乎个人主页的路径部分，如 zhihu.com/people/xxx 中的 xxx）
• 二维码登录使用知乎官方 API，无需安装 Playwright

网络安全设计

本工具在设计与实现上遵循以下安全原则，以降低凭证与隐私风险：

• 凭证仅存本地
  登录态（Cookie）仅写入用户本机 ~/.zhihu-cli/cookies.json，文件权限为 0600（仅当前用户可读写）。程序不会将 Cookie 或任何登录凭证上传至本工具维护方或第三方服务。

• 全程 HTTPS
  所有与知乎的通信均使用 HTTPS，请求仅发往知乎官方域名（如 www.zhihu.com、api.zhihu.com），避免凭证或内容在网络上明文传输。

• 无密码落地
  支持两种登录方式：二维码扫码（调用知乎官方登录 API，由用户在手机端完成授权）和手动粘贴 Cookie。本工具不收集、不存储账号密码。

• 最小权限与最小请求
  仅请求完成当前命令所需的知乎 API，不额外拉取或上报用户数据；Cookie 仅用于向知乎证明身份，不用于其他用途。

• 可审计与可复现
  项目开源，依赖列表在 pyproject.toml 中声明，无混淆或闭源运行时；用户可自行审查代码与依赖，或在隔离环境中安装运行。

建议仅在可信环境中使用本工具，并妥善保管本地 Cookie 文件；通过 zhihu logout 可清除本地保存的登录态。

发布到 PyPI

发布前请确认 pyproject.toml 中 version 已更新（每次发布需递增）。

# 1. 安装构建与上传工具
pip install build twine

# 2. 在项目根目录构建（生成 dist/ 下的 wheel 与 sdist）
python -m build

# 3. 检查打包内容（可选）
twine check dist/*

# 4. 上传到 PyPI（需已配置 PyPI 账号或 token）
twine upload dist/*

• 首次上传需在 PyPI 注册并配置 API Token；使用 token 时用户名填 __token__，密码填 token 值。
• 若使用 TestPyPI 测试：twine upload --repository testpypi dist/*

License

Apache License 2.0