Kindle 书籍 (awz3 文件）是有 DRM 加密的（digital rights management）。但，自己购买的书，还是有办法解密并转换成 epub 格式，只不过，麻烦一点，贵一点。
首先是得购买一个 Kindle 物理设备 —— 这样你才会有一个 Serial Number —— 在设备的设置中，或者 Amazon 的 Device Managment 页面中能够找到。
我用的是收费软件 ePubor。在它的设置中，填写你的 Kindle Device Serial Number：
而后就可以用 Epubor 将自己购买的书籍从 awz3 文件转换为 epub 格式了；至于已购书籍文件，可以在 Amanzon 网站中的 Content Management 中下载。
如果需要批量下载自己购买过的书籍，可使用这个仓库里的软件：
https://github.com/yihong0618/Kindle_download_helper
该软件使用方法可以参见这里。
收费软件 OpenAudible 可以经过 Amazon 登录授权之后，将所有已购有声书下载到本地，并将其转换成 mp3/m4a/m4b 格式。
我自己是用命令行的 pandoc 处理 epub 格式转换（比如转换成可编辑的 html），但，更多人可能需要图形界面，那就只能是 Calibre 了。
brew install --cask calibre有了 DeepL 之后，我购书不再只限于英文了，因为任何语言的书都可以转换格式之后提交 DeepL 自动翻译，还可以写脚本处理文本渲染格式。
Whisper 是 OpenAI 推出的语音转换文字的人工智能工具包，支持很多种语言。在 github 上，有一个项目，Whisper Auto Transcribe，在本地机器上配置好 Python 环境之后，就可以用这个软件为 mp3 有声书配上 “字幕”（srt、vtt 格式）。在我的 Macbook Air M2 上，文字转换时间大约比有声书的总时长稍微短一点，如果有条件用 GPU 加速的话，一本 14 小时的书，差不多 40 分钟就能弄完。
brew install --cask iina在 iina 的设置里，iina → Settings → Advanced：
- 开启
Enable advanced settings - 勾选
Use config directory
创建 mpv 的设置文件，在 ~/.config/mpv/mpv.conf 文件中添加以下内容：
[extension.mp3]
profile-desc="profile for audiobooks"
audio-display=external-first
cover-art-auto=all
sub-auto=all
sub-align-x=left
sub-margin-x=100
sub-pos=85
sub-font-size=50
save-position-on-quit=yes
stop-screensaver=always
播放 mp3 有声书的时候，mp3 文件、srt 文件，以及一个封面图片文件放在同一个目录：
.
├── Basic Economics, Fifth Edition.mp3
├── Basic Economics, Fifth Edition.srt
└── audiobook.png
然后用 iina 打开 mp3 文件：
有用的快捷键：
-
转到上一条字幕位置:
Shift + Left -
转到下一条字幕位置:
Shift + Right -
音乐播放模式转换:
Option + Command + m -
放大窗口:
Command + = -
缩小窗口:
Command + -
在 Kindle 上，阅读过程中做的各种标记（Annotation），官方一直没有给出很好的导出方法（移动版上有通过邮件方式导出的方式 —— 真不知道开发者怎么想的）。
但，可以通过访问 https://read.amazon.com/notebook ，然后再手动拷贝出某本书的标记，而后保存为 .html 文件，再想办法用 python 处理…… 虽然有点麻烦，但也没啥办法，我一直这么做 —— 具体步骤如下图所示：
我用以下函数提取特定颜色的标记文本（默认选择 yellow）：
from bs4 import BeautifulSoup
def extract_kindle_annotations(file_path, color="yellow"):
# Read the HTML file
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
html_content = file.read()
# Parse HTML with BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# Initialize lists to store annotations and their colors
annotations = []
# Find highlights for current color
highlights = soup.find_all('div', class_=f'kp-notebook-highlight-{color}')
# Extract text from each highlight
for highlight in highlights:
annotations.append(highlight.get_text().strip())
return annotations