飞书文档批量导出终极指南:700+文档25分钟快速下载方案
2026-02-06 05:13:45作者:凌朦慧Richard
还在为飞书文档批量导出而烦恼吗?🚀 飞书文档导出工具 feishu-doc-export 提供了完整的解决方案,支持 Windows、Mac、Linux 三大平台,仅需一行命令即可实现知识库文档的快速批量下载,实测700多个文档导出仅需25分钟!
🔥 为什么选择这款飞书文档导出工具?
传统导出方式的痛点
- 手动操作繁琐:一个个文档下载耗时耗力
- 格式转换困难:复制粘贴容易丢失格式
- 批量处理不便:缺乏有效的批量下载方案
feishu-doc-export 的核心优势
- 跨平台支持:Windows、Mac、Linux 全兼容
- 多格式导出:支持 docx、markdown、pdf 三种格式
- 智能目录结构:保持与飞书原文档完全一致的目录层级
- 后台运行:不影响正常工作,解放双手
📋 快速开始:4步完成飞书文档批量导出
第一步:创建飞书自建应用
进入飞书开发者后台,创建企业自建应用并开通以下关键权限:
- 查看新版文档
- 查看、评论和导出文档
- 导出云文档
- 查看、编辑和管理知识库
第二步:获取应用凭证
在开发者平台的"凭证与基础信息"中获取:
- App ID:应用唯一标识
- App Secret:应用密钥
第三步:下载程序文件
从项目仓库下载对应系统的可执行文件:
# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/feishu-doc-export
第四步:执行导出命令
根据你的需求选择对应的命令格式:
导出知识库文档
# Windows 系统
./feishu-doc-export.exe --appId=你的AppId --appSecret=你的AppSecret --spaceId=知识库ID --exportPath=E:\导出目录
# Linux/Mac 系统
sudo ./feishu-doc-export --appId=你的AppId --appSecret=你的AppSecret --spaceId=知识库ID --exportPath=/home/导出目录
🚀 高级功能详解
多格式导出支持
- docx 格式:导出速度最快,格式保留最完整
- markdown 格式:适合技术文档,便于版本管理
- pdf 格式:适合正式文档,但导出速度较慢
个人空间文档导出
支持导出个人云文档空间的内容,需要使用 --type=cloudDoc 参数并指定文件夹 Token。
⚡ 性能优化技巧
提升导出速度的方法
- 选择 docx 格式:导出速度最快
- 网络环境优化:确保稳定的网络连接
- 磁盘性能:使用 SSD 硬盘提升写入速度
大规模文件导出策略
- 分批导出:按知识库或文件夹分批处理
- 定时执行:选择网络空闲时段进行导出
- 监控进度:程序提供实时导出进度显示
🛠️ 技术架构亮点
项目基于 .NET Core 开发,核心模块包括:
- FeiShuHttpApiCaller.cs:飞书 API 调用封装
- DocumentPathGenerator.cs:文档路径生成器
- CloudDocPathGenerator.cs:云文档路径处理
📊 实际效果展示
导出效率对比
| 文档数量 | 传统方式耗时 | feishu-doc-export 耗时 |
|---|---|---|
| 100个 | 2-3小时 | 3-5分钟 |
| 500个 | 10-12小时 | 15-20分钟 |
| 700+个 | 无法完成 | 25分钟 |
💡 最佳实践建议
导出前的准备工作
- 权限检查:确保自建应用拥有足够的文档访问权限
- 目录规划:提前规划好本地存储目录结构
- 格式选择:根据后续使用需求选择合适的导出格式
导出过程中的注意事项
- 保持网络稳定:避免导出过程中断
- 监控磁盘空间:确保有足够的存储空间
- 定期备份:重要文档建议多次导出确保完整性
🎯 总结
feishu-doc-export 工具彻底解决了飞书文档批量导出的难题,无论是企业知识库迁移还是个人文档备份,都能提供高效可靠的解决方案。✨
立即体验:只需简单的配置和一行命令,即可享受飞书文档批量导出的便捷!告别繁琐的手动操作,让文档管理变得更简单高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246