Google Drive文件下载终极指南:一键搞定云端文件同步
还在为Google Drive下载烦恼吗?🤔 面对大文件下载、批量同步、链接失效等问题,这款轻量级Python脚本让你轻松解决所有下载难题。无需API密钥,不用复杂配置,简单命令即可完成各种下载需求。Google Drive文件下载从未如此简单快捷!
🚀 快速上手:3分钟学会
第一步:获取工具
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gd/gdrivedl
cd gdrivedl
第二步:准备共享链接 在Google Drive中右键点击文件或文件夹,选择"获取链接",确保权限设置为"知道链接的任何人",然后复制完整链接。
第三步:执行下载
python gdrivedl.py "你的Google Drive共享链接"
系统会自动识别链接类型并开始下载,你会看到清晰的进度提示。
💡 核心功能深度解析
智能文件识别系统
脚本内置强大的URL解析引擎,能自动识别不同类型的Google Drive链接:
- 文件下载链接:
https://drive.google.com/file/d/文件ID/view - 文件夹链接:
https://drive.google.com/drive/folders/文件夹ID - 直接下载链接:
https://drive.usercontent.google.com/download?id=文件ID
批量下载处理机制
同时下载多个文件,用空格分隔链接:
python gdrivedl.py "链接1" "链接2" "链接3"
文件夹结构完美保持
下载整个文件夹时,脚本会完整复制Google Drive中的文件夹层次结构,确保本地文件组织与云端完全一致。
🎯 实用场景解决方案
学术资料备份专家
遇到重要的研究论文或数据集,快速保存到本地,避免链接失效的尴尬。📚
团队协作同步利器
定期运行工具同步最新工作文件,确保本地版本始终最新,提高团队协作效率。👥
大型项目下载管家
处理数十GB的开发环境、数据集等大文件,稳定可靠,支持断点续传功能。
🔧 高级技巧全掌握
自定义保存路径
指定下载目录,避免文件混杂:
python gdrivedl.py "共享链接" -P /path/to/save
个性化文件命名
为单个文件设置自定义名称:
python gdrivedl.py "共享链接" -O "我的文件.zip"
静默后台下载模式
关闭进度显示,适合服务器环境:
python gdrivedl.py "共享链接" -q
智能增量更新
只下载修改过的文件,节省时间和带宽:
python gdrivedl.py "共享链接" -m
容错处理机制
下载多个文件时,遇到错误继续下一个:
python gdrivedl.py "链接1" "链接2" -e
❓ 常见问题一站式解答
问题一:提示"无法找到ID"怎么办?
检查链接格式是否正确,确保是完整的Google Drive共享链接,包含drive.google.com域名。
问题二:遇到"下载配额超额"如何应对? 这是Google的限制,解决方案:
- 等待24小时后重试
- 将文件添加到自己的Google Drive,创建新链接
问题三:下载速度慢怎么优化? 影响因素包括网络质量、服务器响应等,建议避免同时下载多个大文件。
问题四:支持的文件大小有限制吗? 理论上没有限制,工具会自动处理大文件的分块下载。
📝 最佳实践秘籍
-
定期备份重要文件:对于关键资料,建议定期运行下载命令进行本地备份。
-
网络环境选择:在稳定的网络环境下使用,避免因网络波动导致下载中断。
-
文件命名规范:使用
-O参数为重要文件设置清晰的名称,便于日后查找。 -
批量处理技巧:将多个链接保存在文本文件中,使用
-f参数批量处理:
python gdrivedl.py -f urls.txt
🌟 为什么选择这个工具?
- 零依赖设计:纯Python实现,无需安装额外库
- 跨平台兼容:支持Windows、macOS、Linux所有主流操作系统
- 智能处理:自动识别链接类型,支持文件和文件夹下载
- 稳定可靠:经过大量用户验证,下载成功率极高
这款工具以其简洁的设计和强大的功能,成为Google Drive下载的得力助手。无论是偶尔下载单个文件,还是定期同步整个项目,它都能提供稳定高效的解决方案。现在就试试,体验简单快捷的下载新方式!✨
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