导出GoogleReader中的StarredItem(加星)文章

本文介绍了一种从Google Reader导出星标项的方法,利用Chrome浏览器的Inspect Element功能,解析并复制所需数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

GoogleReader我就不介绍了,只是自己以前也一直纠结于其中的StarredItem如何导出,毕竟那也算是自己的收藏。网上倒也有不少人抱怨说Google为什么不提供一个导出的功能。

不经意间发现了可以通过GoogleReader源代码来进行解析导出相关内容.先晒一下我导出的一个item的完整片断(格式我已做调整):

<div class="entry entry-0 read">
    <div class="collapsed">
        <div class="entry-icons">
            <div class="item-star-active star link unselectable empty"></div>
        </div>
        <div class="entry-date">Jan 15, 2011</div>
        <div class="entry-main">
            <a class="entry-original" target="_blank" href="http://www.appinn.com/broken-shortcut-fixer/"></a>
            <span class="entry-source-title">小众软件</span>
            <div class="entry-secondary">
                <h2 class="entry-title">Broken Shortcut Fixer – 扫描失效的快捷方式 | 小众软件 &gt; 实用工具</h2>
                <span class="entry-secondary-snippet"> - <span class="snippet"> 
                        Broken Shortcut Fixer 能扫描硬盘中的所有快捷方式,确定其是否失效,并可批量删除。@Appinn 

                        @wesley 很少有机会用到桌面右键,新建 菜单中的快捷方式 功能,印象中某次考试倒是有道题让你建个快捷方式。。。 
                        绝对多数快捷方式 来自于各种软件的安装过程,而绝大多数软件并不没有必要放到桌面。也有很多不靠谱的软件在卸载的过程中忽略掉快捷方式。少数动手能力强...</span>
                </span>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>
 GoogleReader直接通过查看源代码的方式你是看不到任何有价值的内容,所幸的是Chrome的InspectElement和Firefox的firebug(这个我未测试)

下面以Chrome为例

1.打开StarredItems的页面

2.右键菜单中选择Inspect Element

3.在弹出的审视窗口中右上角的搜索框中输入:entries

4.在左侧的代码视图中找到一个<div id="entries" .......>的标签

5.右键点击这个div标签,选择copy as html

好了,这个就是你当前页面显示的StarredItem的信息。找个文件粘贴保存下来就行。如果你想要全部的保存下来,那么就让更多的加星内容显示(默认是显示20条)

至于其中的内容肯定是要解析的,这个我就不作为了,以上只是提供一个思路。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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