E-Hentai漫画下载神器:一键打包完整漫画收藏
2026-02-07 04:06:05作者:咎竹峻Karen
还在为手动保存漫画图片而烦恼吗?E-Hentai Downloader就是你的救星!这款强大的浏览器脚本工具能够自动识别E-Hentai平台上的漫画页面,将整个画廊打包成ZIP文件,让你轻松拥有完整的漫画收藏。无需消耗GP积分或信用额度,真正实现零成本漫画下载。
🎯 为什么选择这款漫画下载工具
完全自动化操作
告别繁琐的手动保存过程,脚本自动完成所有下载和打包工作。你只需要点击一下按钮,剩下的交给它!
跨平台兼容性
支持主流浏览器,包括Chrome、Firefox、Opera等,无论你使用什么设备,都能享受到便捷的下载体验。
内存优化设计
针对不同大小的漫画文件,提供了智能的内存管理方案,确保下载过程稳定流畅。
🚀 快速上手指南
第一步:安装脚本管理器
要使用这款下载神器,首先需要安装用户脚本管理器:
- Chrome浏览器:推荐使用Tampermonkey
- Firefox浏览器:可以选择GreaseMonkey或Violentmonkey
- 其他浏览器:根据浏览器类型选择合适的脚本管理器
第二步:获取漫画下载脚本
通过以下命令获取最新的E-Hentai Downloader脚本:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/eh/E-Hentai-Downloader
安装完成后,脚本会自动在支持的漫画页面显示下载功能。
💡 核心功能详解
智能页面识别技术
脚本能够自动检测当前页面是否为E-Hentai画廊页面,支持以下域名:
- e-hentai.org
- exhentai.org
- g.e-hentai.org
- r.e-hentai.org
并行下载加速
采用先进的并行下载技术,同时下载多个图片文件,大大缩短等待时间。
灵活的文件管理
- 支持自定义页面范围下载
- 可为图片添加序号
- 提供多种个性化设置选项
📋 详细使用步骤
完整下载流程
- 打开目标页面:访问E-Hentai上的漫画画廊
- 启动下载功能:找到页面中的E-Hentai Downloader框
- 设置下载参数:根据需要调整页面范围和图片编号
- 等待自动打包:脚本会处理所有下载和压缩工作
- 保存最终文件:下载完成后保存ZIP格式的漫画存档
实用小贴士
- 对于大型漫画,建议使用页面范围功能分批下载
- 启用图片编号功能便于后续整理
- 定期检查脚本更新以获得最佳体验
🛠️ 常见问题解决方案
内存不足问题
如果遇到内存不足的提示,可以尝试以下方法:
- 使用页面范围限制每个ZIP文件大小
- 在Chrome中启用文件系统功能
- 升级电脑内存配置
文件下载失败
- 检查网络连接状态
- 确保脚本管理器正常运行
- 验证浏览器设置是否正确
性能优化建议
- 避免在内存较小的设备上使用
- 不要随意打开开发者工具
- 关注浏览器版本兼容性
🌟 高级使用技巧
大文件处理策略
当下载超大型漫画时,建议:
- 将每个ZIP文件限制在500MB以内
- 优先考虑使用页面提供的Torrent链接
- 分批下载确保稳定性
浏览器特定配置
不同浏览器有不同的优化建议:
- Chrome:启用文件系统功能
- Firefox:注意内存使用情况
- 移动设备:不建议使用(内存限制)
📊 兼容性信息
支持的浏览器版本
- Chrome 57+:支持2GB或总内存的五分之一
- Firefox:支持2GB文件大小
- 其他Chromium内核浏览器:参考Chrome对应版本
移动设备注意事项
虽然脚本在移动设备上也能运行,但由于内存限制,建议在桌面设备上使用以获得最佳体验。
🔧 技术原理简介
E-Hentai Downloader采用先进的技术方案:
- 页面分析:自动识别画廊中的所有页面
- URL提取:获取每张图片的真实下载地址
- 并行下载:使用GM_xmlhttpRequest API进行跨域下载
- 文件打包:通过JSZip技术将所有图片压缩成ZIP文件
- 本地保存:利用FileSaver.js技术将文件保存到本地
通过这款漫画下载神器,你将彻底告别繁琐的手动保存操作,轻松建立个人漫画图书馆。无论是日常阅读还是长期收藏,E-Hentai Downloader都是你不可或缺的好帮手!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.82 K
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++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
199
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
795
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
775
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
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359