前情提要
最近，主包的流量卡的优惠套餐即将到期，主包打算更换新的手机卡。这张卡的手机号已经绑定了众多账号，而主包又不清楚这个号码究竟绑定了多少账号。
主包的华为手机的“信息”应用不支持按SIM卡筛选信息。主包先后尝试了SMS Tools、DekuSMS、SmsForwarder等多款短信管理应用。结果却令人失望，有的应用早已停止维护，无法正常运行；有的则根本不支持导入手机中已存在的历史短信，只能处理新接收的信息。由于华为手机的系统限制，限制禁止普通用户获取短信数据库路径，也无法通过第三方程序直接访问 /data/data/com.android.providers.telephony/databases/mmssms.db。由于手机未root，这条路径几乎被完全封锁。
在碰壁多次后，主包意识到可以一种更底层的、独立于应用之外的解决方案，也就是 ADB（Android Debug Bridge）。ADB是一个功能强大的命令行工具，它允许开发者直接与安卓设备进行深度通信和控制。对于主包的需求而言，它最关键的功能就是能够访问系统底层的内容提供器（Content Provider），其中就包括存储短信的数据库。
导出短信记录
在进行操作之前，需要先在手机的系统设置中打开“开发者选项”，并启用“USB调试”功能。这是允许电脑通过ADB与手机通信的基础。准备工作就绪后，主包将手机连接到电脑，下载安装 ADB 后，在终端输入：
./adb devices提示设备 Conneted，证明 ADB 连接成功。
在命令行中执行：
adb shell content query --uri content://sms/这条指令会直接输出短信数据库中的全部记录，包含发送者号码、时间戳、短信内容、所属SIM卡等关键信息。若要进一步区分通话记录、日历或通讯录，也可以使用类似语句，只需替换URI即可。
例如：
adb shell content query --uri content://call_log/calls
adb shell content query --uri content://contacts/phones/然而，ADB 输出的短信内容是结构化文本格式，每条记录以“key=value”存储，多条记录之间没有标准分隔符。直接查看几乎无法阅读，也难以筛选出某一张卡的短信。因此，主包将输出结果重定向保存为文本文件：
adb shell content query --uri content://sms/ > all_sms.txt这一步得到了一个包含数千行记录的文件。
文本结构化
all_sms.txt 文件表面上是普通文本，但它包含复杂的键值对结构，例如：
Row: 1 _id=2982, thread_id=1402, address=106819388006257049, person=0, date=1761720271713, date_sent=1761720269000, protocol=0, read=1, status=-1, type=1, reply_path_present=0, subject=NULL, body=【滴滴出行】验证码：(114514)，您正在使用短信验证码登录功能，2分钟内有效。转发可能导致帐号被盗，请勿泄露给他人 , service_center=+8615654161, locked=0, sub_id=1, network_type=13, error_code=0, creator=com.android.mms, seen=1, si_id=NULL, mid=NULL, created=NULL, mtype=0, privacy_mode=0, group_id=7627, addr_body=0,, time_body=0,, risk_url_body=, is_secret=1, resent_im=0, hw_is_satellite=0每一行都由多个key=value格式的字段组成，字段之间用逗号隔开。例如，address=后面是对方号码，body=是短信正文，date=是时间戳。
直接用 Excel 打开毫无意义。为了分析这些字段，主包编写了一个 Python 转换脚本，核心思路是： 利用正则表达式识别“逗号后紧跟key=”的模式，将每行分割为字段字典，再统一写入CSV文件。
该脚本会自动处理短信内容中的逗号、等号等特殊字符，防止误分割。每条记录都会被转换成一行数据，字段列包括 _id、address、body、sub_id 等。
import csv
import re
import os
def convert_sms_to_csv(input_filepath, output_filepath):
"""
将通过 adb 命令导出的短信 txt 文件转换为 CSV 格式。
Args:
input_filepath (str): 输入的 txt 文件路径 (all_sms.txt)。
output_filepath (str): 输出的 csv 文件路径。
"""
# 正则表达式：用于按逗号分割，但前提是这个逗号后面紧跟着一个 "键=值" 的模式。
# \s* 匹配0个或多个空格
# (?=\w+=) 是一个正向先行断言，它会查找 "单词= " 的模式，但不会消耗这些字符。
# 这确保我们只在字段之间进行分割，而不会分割字段内部的内容。
# 例如，对于 "body=..., service_center=..."，它会在 ", " 处分割。
pattern = re.compile(r',\s*(?=\w+=)')
all_rows_data = []
# 检查输入文件是否存在
if not os.path.exists(input_filepath):
print(f"错误：输入文件 '{input_filepath}' 不存在。")
return
print(f"正在读取文件: {input_filepath}...")
with open(input_filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for i, line in enumerate(f):
# 去除行首的 "Row: x " 部分和行尾的空白字符
# 找到第一个 " _id=" 的位置，从那里开始切片，更具鲁棒性
start_index = line.find('_id=')
if start_index == -1:
print(f"警告：第 {i+1} 行格式不正确，已跳过: {line.strip()}")
continue
content = line[start_index:].strip()
# 使用正则表达式分割成 "key=value" 块
fields = pattern.split(content)
row_dict = {}
for field in fields:
# 按第一个等号分割，防止 value 中也包含等号
parts = field.split('=', 1)
if len(parts) == 2:
key, value = parts
# 有些值可能是 NULL (字符串)，或者为空，我们保留原样
row_dict[key.strip()] = value.strip()
if row_dict:
all_rows_data.append(row_dict)
if not all_rows_data:
print("文件中没有找到有效数据。")
return
# 从第一行数据中获取所有字段名作为 CSV 的表头
# 使用 dict.keys() 来保证顺序在 Python 3.7+ 中是插入顺序
headers = list(all_rows_data[0].keys())
print(f"共解析出 {len(all_rows_data)} 条短信。")
print(f"正在写入到文件: {output_filepath}...")
# 写入 CSV 文件
# 使用 encoding='utf-8-sig' 可以让 Excel 正确识别 UTF-8 编码，避免中文乱码
# newline='' 是写入 CSV 的标准做法，防止出现空行
with open(output_filepath, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=headers)
# 写入表头
writer.writeheader()
# 写入所有行数据
writer.writerows(all_rows_data)
print(f"转换成功！文件已保存为 '{output_filepath}'。")
if __name__ == "__main__":
# 定义输入和输出文件名
input_file = "all_sms.txt"
output_file = "all_sms.csv"
# 执行转换
convert_sms_to_csv(input_file, output_file)将上述代码保存为 sms_converter.py，并与 all_sms.txt 放在同一目录下。随后在终端运行 python sms_converter.py，就会生成 all_sms.csv 文件。用 Excel 打开后，所有短信被清晰地排列成表格格式。
筛选指定SIM卡
在双卡手机上，系统会为每张SIM卡分配唯一的 sub_id（Subscription ID）。 例如：
sub_id=0对应卡槽1；sub_id=1对应卡槽2。
通过这个结果，主包可以明确地建立 sub_id 和具体手机卡的对应关系。在主包的案例中，sub_id=1 对应着主包需要处理的那张副卡。使用Excel中打开的 all_sms.csv 文件，选中 sub_id 这一列，启用筛选功能，然后只勾选值为 1 的行，整个表格只剩下由这张副卡接收的所有短信。主包仔细地浏览了所有验证码和通知信息，将绑定该手机号的账号一一记录下来，然后逐个进行了解绑或换绑操作。
总结
这一方案充分利用了 Android 系统底层的数据接口，同时避免了系统限制带来的障碍。整个流程包括：
使用ADB导出短信；
通过Python脚本结构化文本；
在Excel中筛选特定
sub_id。
这种方法特别适合两类用户：
需要更换手机号但想保留账号信息的人；
想备份短信并区分双卡短信来源的技术用户。
这个方法尤其适用于那些不希望或无法Root手机的用户。只要你保留了完整的短信记录，并且手机卡的物理位置相对固定，那么它就能精准地帮你理清每一张SIM卡背后的数字资产。希望主包的这次实践，能为遇到同样问题的朋友们提供一个有效的参考。