番茄小说3步下载神器:告别网络限制,畅享离线阅读新体验 📚
还在为追更小说时网络不稳定而烦恼吗?Tomato-Novel-Downloader 为您提供完美解决方案!这款专业的番茄小说下载工具能够一键抓取全本内容,生成标准EPUB格式电子书,让您随时随地享受流畅的离线阅读体验。无论您是通勤族、学生党还是阅读爱好者,都能轻松拥有个人数字图书馆。
📖 阅读痛点与完美解决方案
常见阅读困扰
- 🔴 网络信号不稳定,阅读体验断断续续
- 🔴 热门小说经常下架,错过精彩内容
- 🔴 逐章复制粘贴耗时耗力,整理效率低下
- 🔴 多设备同步困难,阅读进度无法延续
一站式解决之道
Tomato-Novel-Downloader 采用智能解析技术,将复杂的下载过程简化为三个简单步骤,让技术小白也能轻松上手。支持断点续传、多线程下载和自动封面生成,为您打造极致的阅读准备体验。
⚡ 核心功能亮点
| 功能特性 | 传统方式 | Tomato下载器 |
|---|---|---|
| 下载速度 | 手动复制,缓慢 | 多线程并发,速度提升300% |
| 格式兼容 | 文本杂乱,需手动整理 | 标准EPUB,支持所有阅读器 |
| 断点恢复 | 重新开始,浪费流量 | 智能续传,节省时间 |
| 批量处理 | 单章操作,重复劳动 | 全书抓取,一键完成 |
🚀 3步极速入门指南
第一步:环境准备(30秒完成)
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Tomato-Novel-Downloader
cd Tomato-Novel-Downloader
pip install -r requirements.txt
第二步:运行程序
双击运行 main.py 或通过命令行启动:
python main.py
第三步:开始下载
在程序界面中输入番茄小说详情页URL,点击"开始下载"按钮,所有内容将自动保存到downloads文件夹中。
🎯 高级使用技巧
自定义阅读体验
通过修改 novel_src/constants.py 文件,您可以调整并发下载线程数,建议设置为5-8之间以获得最佳性能平衡。
个性化封面设置
将自定义封面图片命名为 cover.jpg 放置在小说文件夹内,程序在生成EPUB时会自动识别并使用您的专属封面。
有声小说生成
启用配置中的"生成有声小说"选项,即可在下载完成后自动生成语音版本,支持语速、音调和音量调节,为视障人士提供便利。
❓ 常见问题解答
Q: 下载过程中断怎么办?
A: 程序支持断点续传功能,重新启动后会从上次中断处继续下载,无需担心进度丢失。
Q: 生成的EPUB文件在某些设备上显示异常?
A: 使用 novel_src/book_parser/finalize_utils.py 提供的格式修复功能,重新处理电子书文件即可解决大多数排版问题。
Q: 支持批量下载多本小说吗?
A: 通过 novel_src/book_manager.py 模块可以实现多本书籍的批量管理和下载任务队列。
🔧 技术架构优势
- 智能解析引擎:采用先进的网页解析算法,准确提取小说内容
- 多格式输出:支持EPUB、TXT等多种格式,满足不同阅读需求
- 错误恢复机制:内置完善的异常处理,确保下载过程稳定可靠
- 资源优化管理:自动管理内存和网络资源,避免过度消耗
🌟 社区参与邀请
Tomato-Novel-Downloader 是一个持续进化的开源项目,我们欢迎每一位阅读爱好者的加入:
- 提交使用反馈和改进建议
- 贡献代码优化解析算法
- 分享您的使用经验和技巧
- 帮助翻译和文档完善
立即体验这款革命性的小说下载工具,打造属于您个人的离线图书馆,让阅读不再受网络束缚,随时随地沉浸于文字的海洋中!
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
