番茄小说下载器完整指南:5种保存格式+3种运行方式全解析
还在为网络不稳定而无法畅读小说烦恼吗?番茄小说下载器正是你需要的解决方案!这款开源工具能够将番茄小说平台上的精彩内容永久保存到本地,支持多种格式输出,让你随时随地享受阅读乐趣,不再受网络限制。无论是整本小说下载还是分章节保存,这款工具都能满足你的不同需求。📚
🚀 三种运行方式任你选
本地Python环境运行
最基础的运行方式,适合有一定技术基础的用户:
- 获取项目代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fanqienovel-downloader - 安装必要依赖:
pip install -r requirements.txt - 启动程序:进入
src目录运行python main.py
Web界面版本部署
想要更直观的操作体验?Web版本是你的最佳选择:
- 安装依赖后进入
src目录 - 运行服务器:
python server.py - 浏览器访问:
http://localhost:12930
Docker容器化运行
追求便捷部署?Docker方案一键搞定:
- 使用命令:
docker-compose up -d - 访问同一地址即可使用
📖 5种保存格式深度体验
整本TXT格式
将所有章节整合为单个文件,适合一口气读完的读者。文件保存在data目录下,便于管理和备份。
分章TXT格式
每章独立保存,便于按章节管理。特别适合喜欢跳读或者需要查找特定章节的用户。
EPUB电子书格式
标准电子书格式,适配各类阅读器。无论是Kindle、手机还是平板,都能获得最佳的阅读体验。
HTML网页格式
保持原始网页样式,完美还原在线阅读效果。适合想要保留原汁原味阅读体验的用户。
LaTeX排版格式
专业排版效果,适合打印和制作精美实体书。这是其他小说下载工具很少提供的特色功能。
🎯 核心功能亮点展示
智能下载管理系统
- 多线程并行下载:8个线程同时工作,下载速度显著提升
- 断点续传功能:网络中断后自动恢复,无需重新开始
- 智能重试机制:自动处理各种网络异常情况
个性化配置选项
通过修改src/charset.json文件,你可以自定义字符编码映射,满足特殊需求。
📱 移动端使用技巧
手机版配置指南
在手机上也能轻松使用番茄小说下载器!只需安装Termux并配置环境,运行python ref_main.py即可享受便捷下载体验。
配置步骤:
- 安装termux应用
- 配置镜像源提升下载速度
- 安装必要的Python包
- 运行下载程序
🛠️ 常见问题解决方案
网络连接异常处理
如果出现代理连接错误,请检查网络设置。关闭VPN或代理软件通常能解决问题。
版本兼容性说明
请确保使用v1.1.6及以上版本,旧版本因API变更已无法正常使用。
💡 实用技巧大公开
批量下载管理
支持多本小说同时下载,程序会自动排队处理。准备好小说ID列表,让下载工作更加高效。
数据备份策略
定期备份data目录下的重要文件,包括下载记录、配置文件等,确保数据安全。
🔧 高级配置指南
字符编码自定义
通过深入理解项目结构,你可以进一步定制下载行为。修改src/charset.json文件中的字符映射关系,打造完全符合个人需求的下载工具。
下载队列优化
适当调整线程数量可以提升下载速度。建议在设置中调整线程数,但不要超过12个线程,以免被服务器限制。
📊 性能优化建议
下载速度提升
- 选择网络状况良好的时段进行下载
- 合理配置线程数量
- 确保本地存储空间充足
通过本指南的详细讲解,相信你已经能够熟练使用番茄小说下载器这款强大的工具。无论是技术新手还是资深用户,都能从中获得满意的使用体验。现在就开始行动,打造属于你自己的永久小说库吧!✨
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