如何轻松下载国家中小学智慧教育平台电子课本?tchMaterial-parser完整指南
想高效获取国家中小学智慧教育平台的电子课本资源?tchMaterial-parser这款免费实用的电子课本下载工具,专为解决教育资源获取难题而生。它能帮助师生快速解析并下载平台上的电子课本PDF文件,支持批量操作与多线程下载,让教学资料获取变得简单高效。
📚 认识tchMaterial-parser:功能亮点一览
tchMaterial-parser是一款针对国家中小学智慧教育平台开发的电子课本下载工具,支持Windows、Linux、macOS等主流操作系统(需图形化界面)。无论是教师备课需要批量获取教材,还是学生自主学习时保存电子课本,这款工具都能提供稳定高效的解决方案。
图:tchMaterial-parser电子课本下载工具主界面,展示URL输入区域与功能按钮布局
✨ 核心功能优势
-
批量下载效率高 🚀:支持多URL同时解析,换行分隔即可批量处理,配合多线程技术大幅提升下载速度,避免网络延迟导致的程序无响应
-
下载管理智能化 📂:自动识别教材名称并命名文件,单个下载可自定义保存路径,批量下载统一归档至指定文件夹,文件管理更有序
-
灵活操作双模式 🔗:提供"解析并复制"与"直接下载"两种模式,满足不同场景需求——既可以快速获取PDF链接用于分享,也能一键完成文件保存
-
高清显示适配佳 🖥️:针对高DPI屏幕优化界面渲染,确保在4K等高分屏设备上字体清晰、UI元素不模糊,提升视觉体验
-
进度监控可视化 📊:实时显示下载进度条与状态标签,直观掌握任务完成情况,避免重复操作或等待焦虑
🛠️ 三步上手:电子课本下载全流程
1️⃣ 准备工作:获取电子课本URL
首先需要复制国家中小学智慧教育平台上的电子课本预览页面网址,格式通常为:
https://basic.smartedu.cn/tchMaterial/detail?contentType=assets_document&contentId=XXX&catalogType=tchMaterial&subCatalog=tchMaterial
2️⃣ 选择操作模式
解析并复制模式 📋:
将URL粘贴至文本框后点击"解析并复制"按钮,工具会自动提取PDF下载链接并保存到剪贴板,方便粘贴到IDM等专业下载工具使用
直接下载模式 📥:
点击"下载"按钮后选择保存路径:
- 单个文件:可自定义保存位置和文件名
- 多个文件:程序自动使用教材名称命名并统一保存到指定文件夹
3️⃣ 监控下载进度
下载过程中通过窗口底部的进度条和状态标签实时查看进度,完成后会提示"下载成功",文件自动保存至预设位置
❓ 常见问题解决指南
下载失败怎么办?
- 检查网络连接 🌐:确保网络稳定,尝试打开其他网页验证联网状态
- 验证URL有效性 🔍:确认输入的链接可通过浏览器正常访问电子课本预览页
- 重试下载任务 🔄:网络波动可能导致偶发失败,建议重新尝试下载操作
高分辨率屏幕显示异常?
若在高分屏设备上出现界面模糊,可通过调整系统显示缩放比例或修改程序配置文件中的缩放因子参数解决(具体方法参考项目文档)
📥 开始使用tchMaterial-parser
获取工具源码请执行:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tc/tchMaterial-parser
tchMaterial-parser作为一款专注教育资源获取的开源工具,持续接受社区贡献与改进建议。无论是功能优化还是Bug修复,欢迎通过项目Issue或Pull Request参与开发,共同打造更优质的教育资源获取工具。
通过这款高效的电子课本下载工具,让国家中小学智慧教育平台的优质资源触手可及,为教学与学习提供更便捷的资料支持。
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