新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

tchMaterial-parser 完整教程:把智慧教育平台的电子课本 PDF 存到本地

发布时间:2026/11/5 8:21:09来源:尧图网络
tchMaterial-parser 完整教程:把智慧教育平台的电子课本 PDF 存到本地
tchMaterial-parser 完整教程把智慧教育平台的电子课本 PDF 存到本地【免费下载链接】tchMaterial-parser国家中小学智慧教育平台 电子课本下载工具帮助您从智慧教育平台中获取电子课本的 PDF 文件网址并进行下载让您更方便地获取课本内容。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tc/tchMaterial-parser给娃查课本、备课找教材登录国家中小学智慧教育平台后你会发现课本只能在线翻页面上找不到任何保存按钮。tchMaterial-parser 就是解决这件事的——它能把课本预览页背后的 PDF 直链解析出来让你把课本完整下载到本地离线随时打开。全程只需粘贴一个页面地址。 先看它能干什么几个实用功能整套教材一次下完输入框里可以贴多个预览地址每行一个点一次下载就并行解析并拉取全部课本不用一本一本点。级联菜单挑课本懒得在浏览器里翻地址就用界面上的下拉菜单按学段、学科、年级、版本逐级选选到最末级时预览地址会自动填进输入框。只拷直链不下载不想让程序参与传输点解析并复制PDF 直链直接进剪贴板交给 IDM 或浏览器自己存。配套音频顺手拿教材如果关联了音频素材mp3 会跟着 PDF 一起被拉下来存进以教材名命名的音频文件夹一次操作两样到手。进度和日志看得清进度条实时显示已下载大小和剩余文件数底部日志会逐条列出解析或下载失败的链接方便你只重试失败的那几条。 上手流程从克隆到第一份本地 PDF1. 安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tc/tchMaterial-parser cd tchMaterial-parser pip install requests pyperclip psutil第三方依赖就这三个库这条 pip 命令一次装齐。2. 启动Windows 下直接双击src/tchMaterial-parser.pyw其他系统用python src/tchMaterial-parser.pyw启动。有个细节要提前说首次启动时程序会在后台拉取平台的全量课本目录来填充下拉菜单所以窗口可能要等多几秒钟。别以为卡死了这不是故障。3. 输入并解析在平台上打开目标课本的预览页把浏览器地址栏里的完整网址复制出来粘进程序的输入框。4. 下载保存点下载选一个保存文件夹。程序会解析出页面背后的 PDF 地址并开始下载文件名直接取教材标题比如小学数学_三年级_上册_人教版.pdf不用你手动改名。到这一步你手里就有第一本能离线打开的电子课本了。 环境准备与避坑开跑前自查清单Python 3.x外加一个带图形界面的系统。tkinter 是 Python 自带的一般不用额外装。运行直接报导入错误、且你在 Linux 上发行版通常不打包 tkinter装一下sudo apt install python3-tk就通了。下拉菜单是空的启动时拉课本目录要连外网公司内网这类受限网络下会拉不到不影响你手动粘贴网址使用。高分屏界面发虚Windows 下程序会读取系统缩放自动做高 DPI 适配正常直接可用仍显示不对的话先去系统显示设置里调一下缩放比例再打开程序。 故障排查现象 → 原因 → 处理办法现象网速没问题但你希望用 IDM 这类工具接管下载。原因程序下载按钮默认自己解析加传输。处理改用解析并复制程序只负责把预览地址翻成直链并放进剪贴板不参与传输后面怎么存由你决定。现象课本下好了配套的音频素材还想要。原因平台上音频没有单独的下载入口容易让人以为要另找途径。处理不用另找。程序解析教材时会顺带拉取关联音频下载 PDF 的同时 mp3 会自动存进以教材名命名的音频文件夹。现象高分屏上界面发虚、按钮错位。原因显示缩放没有正确适配。处理Windows 下程序已自动适配系统缩放若仍不正常先调系统缩放比例再打开程序。现象某条链接提示解析失败。原因多半是网址本身不完整或者页面已下线。处理回平台重新打开那本课本的预览页复制新地址再试。日志只列出失败的那几条成功的不用重下。项目采用 MIT 协议开源可自由使用与修改。遇到解析失败或有功能建议直接在仓库提 Issue 或发 PR 就行作者会看。【免费下载链接】tchMaterial-parser国家中小学智慧教育平台 电子课本下载工具帮助您从智慧教育平台中获取电子课本的 PDF 文件网址并进行下载让您更方便地获取课本内容。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tc/tchMaterial-parser创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/4 15:56:54

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/4 22:55:41

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/4 17:01:23

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/4 12:33:12

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/5 4:24:57

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/5 4:24:57

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉