Udemy课程下载器使用指南:三步搞定付费视频下载
2026-02-06 04:49:11作者:咎竹峻Karen
想要将Udemy上的付费课程视频保存到本地随时学习?这款功能强大的Udemy下载器正是你需要的工具。它能下载课程视频、字幕、测验和附件,甚至支持DRM加密视频的解密。下面将带你从零开始,轻松掌握这个下载器的使用方法。
准备工作:环境配置
在开始下载之前,你需要确保系统已安装以下必需工具:
核心依赖:
- Python 3.x
- ffmpeg(视频处理)
- aria2(多线程下载)
- shaka-packager(DRM处理)
- yt-dlp(视频流解析)
这些工具需要手动安装并添加到系统PATH中,确保在命令行中可以直接调用。
获取必要凭证: 要使用下载器,你需要准备以下信息:
- Udemy课程URL
- Bearer Token(访问令牌)
- 解密密钥(针对加密课程)
- 浏览器Cookie(订阅课程需要)
快速上手:三步下载流程
第一步:获取项目代码
首先需要获取下载器的源代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ud/udemy-downloader
cd udemy-downloader
第二步:配置参数文件
项目提供了示例配置文件,你需要进行简单设置:
- 将
keyfile.example.json重命名为keyfile.json - 在
keyfile.json中输入解密密钥信息 - 如需使用环境变量存储令牌,可配置
.env文件
第三步:运行下载命令
基本下载命令格式如下:
python main.py -c "课程URL" -b "你的Bearer Token"
高级功能:定制下载体验
视频质量选择
你可以指定下载的视频质量,如果请求的质量不可用,程序会自动选择最接近的质量:
# 下载720p质量
python main.py -c "课程URL" -q 720
# 下载最佳可用质量(默认)
python main.py -c "课程URL"
字幕下载选项
支持多种语言的字幕下载:
# 下载英文字幕
python main.py -c "课程URL" --download-captions -l en
# 下载所有可用字幕
python main.py -c "课程URL" --download-captions -l all
# 保留原始VTT格式字幕
python main.py -c "课程URL" --download-captions --keep-vtt
附件与测验下载
除了视频,你还可以下载课程的补充材料:
# 下载课程附件
python main.py -c "课程URL" --download-assets
# 下载课程测验
python main.py -c "课程URL" --download-quizzes
常见问题解答
Q:如何获取Bearer Token? A:通过浏览器开发者工具在访问Udemy时获取网络请求中的Authorization头信息。
Q:解密密钥在哪里获取? A:对于加密课程,需要自行获取解密密钥,程序本身不提供此功能。
Q:支持哪些浏览器Cookie提取? A:支持Chrome、Firefox、Opera、Edge、Brave、Chromium、Vivaldi和Safari。
Q:下载速度很慢怎么办? A:可以增加并发下载数:
python main.py -c "课程URL" --concurrent-downloads 20
使用场景推荐
离线学习: 下载课程到本地,无需网络即可随时随地学习。
备份收藏: 将购买的付费课程保存备份,防止意外丢失访问权限。
网络优化: 在网络条件不佳时提前下载,享受流畅学习体验。
多设备同步: 在不同设备上保存相同的课程内容。
注意事项
- 下载课程可能违反Udemy的服务条款,请合理使用
- 程序不提供解密密钥,需要用户自行获取
- 使用过程中如遇技术问题,建议查阅项目文档或寻求社区帮助
通过以上指南,相信你已经掌握了使用Udemy下载器的基本方法。开始你的课程下载之旅吧!
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
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 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
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
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
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355