360浏览器原生不提供网站访问次数统计功能。其历史记录仅按时间倒序列出独立条目，重复访问不合并计数；可通过手动筛选、导出sqlite数据库用excel分析、查看windows跳转列表“最常访问”项或运行python脚本四种方法间接实现频次统计。
如果您在使用360浏览器时希望了解某个网站被访问的具体次数，但发现常规历史记录界面仅显示访问时间与标题而无计数信息，则需明确：360浏览器**原生不提供按域名或URL统计访问次数的足迹统计功能**。其标准历史记录系统仅按时间倒序罗列条目，重复访问会生成多条独立记录，而非合并计数。以下是可间接实现访问频次分析的多种可行方法：
一、手动筛选并统计重复URL
该方法基于浏览器内置历史记录页面的原始数据，通过人工或辅助操作识别同一地址出现频次，适用于少量目标网址的核查。
1、点击浏览器右上角“三横线”菜单图标。
2、在下拉菜单中选择“历史记录”，再点击“显示所有历史记录”进入完整列表页。
3、在页面右上角的“搜索历史记录”框中输入目标网站的完整域名（如example.com）或关键路径（如/article/）。
4、浏览搜索结果，逐条核对URL是否完全匹配；对每条符合的记录进行标记或计数。
5、若需更高效率，可右键页面空白处选择“查看网页源代码”，复制全部HTML内容至文本编辑器，使用“查找”功能统计该URL字符串出现次数。
二、导出历史记录后用Excel分析
该方法将本地历史数据库导出为结构化文件，借助电子表格软件完成批量去重与频次统计，适合中等规模数据处理。
1、关闭360浏览器所有窗口，确保进程已退出。
2、打开文件资源管理器，在地址栏粘贴并访问以下路径：%LocalAppData%BrowserBrowserUser DataDefaultHistory。
3、复制该目录下的History文件（无扩展名），粘贴至桌面并重命名为History_copy。
4、下载并安装DB Browser for SQLite工具，用其打开History_copy文件。
5、在“Browse Data”选项卡中选择“urls”表，点击“Export”→“Export table as CSV file”，保存为history_urls.csv。
6、用Excel打开该CSV文件，在URL列使用“数据透视表”，将“url”拖入“行”区域、“计数项:url”拖入“值”区域，即可获得各网址访问次数排序列表。
三、启用Windows跳转列表快速查看高频站点
该方法利用Windows操作系统级集成特性，直接呈现任务栏图标右键菜单中的“最近访问”与“最常访问”分组，无需额外操作即可识别高频目标。
1、确保360浏览器已固定至Windows任务栏。
2、在任务栏中右键单击360浏览器图标，不点击任何子项，等待弹出跳转列表。
3、观察列表顶部“最常访问”区域，其中带星标或置顶的网站即为系统根据访问频率自动识别的高频站点。
4、该区域最多显示5个网址，其排序依据为近期访问频次与停留时长加权计算，可作为访问热度的直观参考。
四、安装第三方SQLite分析脚本自动统计
该方法通过轻量级Python脚本读取本地History数据库，执行SQL聚合查询并输出频次TOP 20列表，适合具备基础命令行操作能力的用户。
1、确认电脑已安装Python 3.7及以上版本，打开命令提示符。
2、执行命令安装依赖：pip install pandas openpyxl。
3、新建文本文档，粘贴以下代码并保存为count_visits.py：
import sqlite3, pandas as pd
conn = sqlite3.connect(r"%LocalAppData%\360Browser\360Browser\User Data\Default\History")
df = pd.read_sql_query("SELECT url, COUNT(*) as count FROM urls GROUP BY url ORDER BY count DESC LIMIT 20", conn)
df.to_excel("visit_frequency.xlsx", index=False)
4、将该脚本文件复制到与History文件同级目录，双击运行。
5、脚本执行完毕后，当前目录将生成visit_frequency.xlsx，内含访问次数最高的20个URL及其频次数值。
