BiliDownloader 使用指南
项目介绍
BiliDownloader 是一款专为Bilibili设计的简单易用的GUI视频下载器。它允许用户轻松下载B站的视频内容,包括通过输入BV号、AV号、MD号或EP号来获取视频资源。这款应用程序特别适合那些寻找无门槛、直观操作方式来保存B站内容的用户。软件支持设置自定义下载位置,并且在需要时可通过二维码登录B站账号以访问特定会员资源(如高清画质或独享内容)。
项目快速启动
安装
首先,确保你的系统中已经安装了Python环境。BiliDownloader推荐在Python 3.8及以上版本上运行。
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/Majjcom/BiliDownloader.git -
安装依赖: 进入项目目录并安装所需的库。
cd BiliDownloader pip install -r requirements.txt -
运行应用: 启动应用程序,通常项目内会有主执行文件,例如
main.py或者直接双击应用程序包中的exe文件(如果提供了预编译的Windows版本)。 假设是Python脚本启动,使用以下命令:python main.py
使用示例
打开应用后,输入你想下载的视频的BV号或者AV号,选择下载选项(如视频质量、保存路径),然后点击下载按钮开始下载过程。
应用案例和最佳实践
-
下载单个视频: 用户可以复制视频页面的BV号,粘贴到下载器中,选择所需的质量,点击下载,适用于日常快速下载个人喜欢的视频。
-
批量下载系列视频: 对于连续剧或连载内容,手动输入每集的MD号或EP号可能效率较低。最佳实践是利用其批量下载功能(如果提供),或者逐集配置下载,保持视频文件的有序管理。
典型生态项目
虽然直接从该项目的描述中没有提及典型的生态项目合作或扩展,但类似这样的工具常与视频处理、字幕下载以及媒体库管理软件搭配使用,形成更加丰富的内容管理和个性化观看体验。用户可以通过集成第三方脚本或工具,例如使用FFmpeg来转换下载后的视频格式,或者配合字幕下载插件来同步获取字幕文件,从而实现更全面的视频管理解决方案。
以上就是对BiliDownloader的基本使用指南。请注意,实际使用过程中,软件的具体操作细节可能会有所变化,建议参照最新的项目文档或更新日志。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00