代码：
//get file list data
var data=require("system-core:context/context.js").instanceForSystem.getList().listView.listsData;
//calculate sign
function base64Encode(r){var t,e,a,c,n,o,h="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/";for(a=r.length,e=0,t="";a>e;){if(c=255&r.charCodeAt(e++),e==a){t+=h.charAt(c2),t+=h.charAt((3&c)<<4),t+="==";break}if(n=r.charCodeAt(e++),e==a){t+=h.charAt(c2),t+=h.charAt((3&c)<<4|(240&n)4),t+=h.charAt((15&n)<<2),t+="=";break}o=r.charCodeAt(e++),t+=h.charAt(c2),t+=h.charAt((3&c)<<4|(240&n)4),t+=h.charAt((15&n)<<2|(192&o)6),t+=h.charAt(63&o)}return t}
function u(j,r){var a=[];var p=[];var o="";var v=j.length;for(var q=0;q<256;q++){a[q]=j.substr((q%v),1).charCodeAt(0);p[q]=q}for(var u=q=0;q<256;q++){u=(u+p[q]+a[q])%256;var t=p[q];p[q]=p[u];p[u]=t}for(var i=u=q=0;q<r.length;q++){i=(i+1)%256;u=(u+p[i])%256;var t=p[i];p[i]=p[u];p[u]=t;k=p[((p[i]+p[u])%256)];o+=String.fromCharCode(r.charCodeAt(q)^k)}return o}
var sign=base64Encode(u(yunData.sign5, yunData.sign1)).replace(/=/g,"%3D").replace(/\+/g,"%2B");
//downloader
function down(index){$.ajax({type:"GET",url:"/api/download"+sign+"×tamp="+yunData.timestamp+"&fidlist=%5B"+data[1].fs_id+"%5D",success:function(d){console.warn(d.dlink
[index-1].dlink);}});}
用法：
1.进入网盘文件目录。
2.F12打开调试工具将代码粘贴到控制台并回车。
3.在控制台输入down(文件序号)命令，回车即可得到文件的下载地址，可复制到任何下载工具满速下载。
“文件序号”对应文件目录列表，下载第一个文件就输入down(1)，第二个文件就输入down(2)，依此类推。注意括号是英文括号。
原理：
下载链接获取接口：
通过监听与其服务器交互的请求数据分析得到获取下载链接的接口，在源文件中搜索发现了接口的调用过程。
接口：/api/download"
在去除了一些不影响调用结果的参数后得知调用接口主要需要以下参数：
1.sign（用户身份）
2.timestamp（时间戳）
3.fs_id（文件标识码）
sign的计算：
算法在源文件中可以发现，“var sign=”搜索全部文件即可发现算法代码，将其复制调用就能计算出sign的值。
timestamp的获取：
该值保存在全局变量中，直接yunData.timestamp就可以拿到。
fs_id的获取：
调用“context.js”脚本就可以拿到文件列表，文件列表中保存了当前目录所有文件的fs_id。
var data=require("system-core:context/context.js").instanceForSystem.getList().listView.listsData;
总结
以上所述是小编给大家介绍的JS实现百度网盘任意文件强制下载，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。