Wayback Machine Downloader 终极指南:如何一键下载互联网档案馆完整网站备份
📅 互联网档案馆 是一个宝贵的数字历史资源,但你知道吗?现在你可以使用 Wayback Machine Downloader 这个强大的工具,轻松下载整个网站的存档版本!无论你是想保存重要的历史网站、进行学术研究,还是为你的项目创建本地备份,这个工具都能帮你实现。🚀
什么是 Wayback Machine Downloader?
Wayback Machine Downloader 是一个专门用于从互联网档案馆(Internet Archive)下载完整网站备份的Ruby工具。它能够自动获取网站的所有历史快照,并按照原始目录结构重新创建文件,让你在本地就能完整浏览历史网站。
快速安装方法
安装过程超级简单!只需要一行命令:
gem install wayback_machine_downloader
💡 小贴士:如果遇到权限问题,可以在命令前加上 sudo。
基础使用教程
使用方式直观明了,只需提供要下载的网站URL:
wayback_machine_downloader http://example.com
工具会自动将网站的所有文件下载到 ./websites/example.com/ 目录中,并自动创建 index.html 页面,完美兼容 Apache 和 Nginx 服务器。
高级功能详解
🕒 时间戳筛选功能
你可以精确控制要下载的时间范围:
--from 20060716231334:只下载指定时间点之后的版本--to 20100916231334:只下载指定时间点之前的版本--all-timestamps:下载所有时间戳的快照
📁 文件过滤选项
--only "/\.(gif|jpg|jpeg)$/i":只下载图片文件--exclude my_directory:排除特定目录--exact-url:仅下载指定URL的文件
⚡ 并发下载加速
使用 --concurrency 20 选项可以同时下载20个文件,大幅提升下载速度!
Docker 容器化部署
如果你更喜欢使用 Docker,项目也提供了官方镜像:
docker pull hartator/wayback-machine-downloader
docker run --rm -it -v $PWD/websites:/websites hartator/wayback-machine-downloader http://example.com
项目核心架构
项目的核心代码位于 lib/wayback_machine_downloader.rb,包含了完整的下载逻辑和文件处理功能。
主要模块包括:
- archive_api.rb:处理与互联网档案馆API的通信
- tidy_bytes.rb:处理字符编码问题
- to_regex.rb:正则表达式处理工具
使用场景推荐
🎯 学术研究:下载历史网站进行内容分析 🎯 网站备份:为重要网站创建本地存档 🎯 数字考古:保存互联网文化遗产 🎯 离线浏览:在没有网络的情况下访问历史网站
结语
Wayback Machine Downloader 是数字历史保存的利器,它让每个人都能轻松访问和保存互联网的宝贵历史。无论你是开发者、研究者还是普通用户,这个工具都能为你打开一扇通往互联网历史的大门!✨
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