yandex-music-api

yandex-music-api

Python 库实现 Yandex Music API 非官方接口

这是一个为 Yandex Music 实现非官方 API 接口的 Python 库。支持 Python 3.7+ 版本,适用于同步和异步代码。除了实现原始 API,还提供高级封装对象,简化客户端和脚本开发。库包含完整文档,支持代理设置,并提供多个使用示例。项目欢迎社区贡献,采用 LGPL-3 许可证。

Yandex Music APIPython音乐服务开源项目非官方APIGithub

Yandex Music API

Делаю то, что по определённым причинам не сделала компания Yandex.

⚠️ Это неофициальная библиотека.

Сообщество разработчиков общаются и помогают друг другу в Telegram чате, присоединяйтесь!

Поддерживаемые Python версии Покрытие кода тестами Качество кода Статус тестов Статус документации Лицензия LGPLv3

Содержание

Введение

Эта библиотека предоставляет Python интерфейс для никем незадокументированного и сделанного только для себя API Яндекс Музыки.

Она совместима с версиями Python 3.7+ и поддерживает работу как с синхронным, так и с асинхронным (asyncio) кодом.

В дополнение к реализации чистого API данная библиотека имеет ряд классов-обёрток — объектов высокого уровня, дабы сделать разработку клиентов и скриптов простой и понятной. Вся документация была написана с нуля исходя из логического анализа в ходе обратной разработки (reverse engineering) API.

Доступ к вашим данным Яндекс.Музыка

Задача по получению токена для доступа к данным лежит на плечах разработчиков, использующих данную библиотеку. О том как получить токен читайте в документации.

Установка

Вы можете установить или обновить Yandex Music API с помощью команды:

pip install -U yandex-music

Или вы можете установить из исходного кода с помощью команды:

git clone https://github.com/MarshalX/yandex-music-api cd yandex-music-api python setup.py install

Начало работы

Приступив к работе, первым делом необходимо создать экземпляр клиента.

Инициализация синхронного клиента:

from yandex_music import Client client = Client() client.init() # или client = Client().init()

Инициализация асинхронного клиента:

from yandex_music import ClientAsync client = ClientAsync() await client.init() # или client = await Client().init()

Вызов init() необходим для получения информации — упрощения будущих запросов.

Работа без авторизации ограничена. Так, например, для загрузки будут доступны только первые 30 секунд аудиофайла. Для понимания всех ограничений зайдите на сайт Яндекс.Музыка в режиме инкогнито и воспользуйтесь сервисом.

Для доступа к личным данным следует авторизоваться. Это осуществляется через токен аккаунта Яндекс.Музыка.

Авторизация:

from yandex_music import Client client = Client('token').init()

После успешного создания клиента вы вольны в выборе необходимого метода из API. Все они доступны у объекта класса Client. Подробнее в методах клиента в документации.

Пример получения первого трека из плейлиста "Мне нравится" и его загрузки:

from yandex_music import Client client = Client('token').init() client.users_likes_tracks()[0].fetch_track().download('example.mp3')

В примере выше клиент получает список треков, которые были отмечены как понравившиеся. API возвращает объект TracksList, в котором содержится список с треками класса TrackShort. Данный класс содержит наиважнейшую информацию о треке и никаких подробностей, поэтому для получения полной версии трека со всей информацией необходимо обратиться к методу fetch_track(). Затем можно скачать трек методом download().

Пример получения треков по ID:

from yandex_music import Client client = Client().init() client.tracks(['10994777:1193829', '40133452:5206873', '48966383:6693286', '51385674:7163467'])

В качестве ID трека выступает его уникальный номер и номер альбома. Первым треком из примера является следующий трек:music.yandex.ru/album/1193829/track/10994777

Выполнение запросов с использованием прокси в синхронной версии:

from yandex_music.utils.request import Request from yandex_music import Client request = Request(proxy_url='socks5://user:password@host:port') client = Client(request=request).init()

Примеры Proxy URL:

Больше примеров тут: proxies - advanced usage - requests

Выполнение запросов с использованием прокси в асинхронной версии:

from yandex_music.utils.request_async import Request from yandex_music import ClientAsync request = Request(proxy_url='http://user:pass@some.proxy.com') client = await ClientAsync(request=request).init()

Socks прокси не поддерживаются в асинхронной версии.

Про поддерживаемые прокси тут: proxy support - advanced usage - aiohttp

Изучение по примерам

Вот несколько примеров для обзора. Даже если это не ваш подход к обучению, пожалуйста, возьмите и бегло просмотрите их.

Код примеров опубликован в открытом доступе, поэтому вы можете взять его и начать писать вокруг него свой.

Посетите эту страницу, чтобы изучить официальные примеры.

Особенности использования асинхронного клиента

При работе с асинхронной версией библиотеке стоит всегда помнить следующие особенности:

  • Клиент следует импортировать с названием ClientAsync, а не просто Client.
  • При использовании методов-сокращений нужно выбирать метод с суффиксом _async.

Пояснение ко второму пункту:

from yandex_music import ClientAsync client = await ClientAsync('token').init() liked_short_track = (await client.users_likes_tracks())[0] # правильно full_track = await liked_short_track.fetch_track_async() await full_track.download_async() # НЕПРАВИЛЬНО full_track = await liked_short_track.fetch_track() await full_track.download()

Логирование

Данная библиотека использует модуль logging. Чтобы настроить логирование на стандартный вывод, поместите в начало вашего скрипта следующий код:

import logging logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' )

Вы также можете использовать логирование в вашем приложении, вызвав logging.getLogger() и установить уровень какой вы хотите:

logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO)

Если вы хотите DEBUG логирование:

logger.setLevel(logging.DEBUG)

Документация

Документация yandex-music-api расположена на readthedocs.io. Вашей отправной точкой должен быть класс Client, а точнее его методы. Именно они выполняют все запросы на API и возвращают вам готовые объекты. Класс Client на readthedocs.io.

Получение помощи

Получить помощь можно несколькими путями:

Список изменений

Весь список изменений ведётся в файле CHANGES.md.

Реализации на других языках

Внесение своего вклада в проект

Внесение своего вклада максимально приветствуется! Есть перечень пунктов, который стоит соблюдать. Каждый пункт перечня расписан в CONTRIBUTING.md.

Вы можете помочь и сообщив о баге или о новом поле пришедшем от API.

Спонсоры

JetBrains

<img height="150" width="150" src="https://resources.jetbrains.com/storage/products/company/brand/logos/jb_beam.png" alt="JetBrains Logo (Main) logo.">

JetBrains предоставляет бесплатный набор инструментов для разработки активным контрибьюторам некоммерческих проектов с открытым исходным кодом.

Лицензии для проектов с открытым исходным кодом — Программы поддержки

Лицензия

Вы можете копировать, распространять и модифицировать программное обеспечение при условии, что модификации описаны и лицензированы бесплатно в соответствии с LGPL-3. Произведения производных (включая модификации или что-либо статически связанное с библиотекой) могут распространяться только в соответствии с LGPL-3, но приложения, которые используют библиотеку,

编辑推荐精选

堆友

堆友

多风格AI绘画神器

堆友平台由阿里巴巴设计团队创建,作为一款AI驱动的设计工具,专为设计师提供一站式增长服务。功能覆盖海量3D素材、AI绘画、实时渲染以及专业抠图,显著提升设计品质和效率。平台不仅提供工具,还是一个促进创意交流和个人发展的空间,界面友好,适合所有级别的设计师和创意工作者。

图像生成AI工具AI反应堆AI工具箱AI绘画GOAI艺术字堆友相机AI图像热门
码上飞

码上飞

零代码AI应用开发平台

零代码AI应用开发平台,用户只需一句话简单描述需求,AI能自动生成小程序、APP或H5网页应用,无需编写代码。

Vora

Vora

免费创建高清无水印Sora视频

Vora是一个免费创建高清无水印Sora视频的AI工具

Refly.AI

Refly.AI

最适合小白的AI自动化工作流平台

无需编码,轻松生成可复用、可变现的AI自动化工作流

酷表ChatExcel

酷表ChatExcel

大模型驱动的Excel数据处理工具

基于大模型交互的表格处理系统,允许用户通过对话方式完成数据整理和可视化分析。系统采用机器学习算法解析用户指令,自动执行排序、公式计算和数据透视等操作,支持多种文件格式导入导出。数据处理响应速度保持在0.8秒以内,支持超过100万行数据的即时分析。

AI工具酷表ChatExcelAI智能客服AI营销产品使用教程
TRAE编程

TRAE编程

AI辅助编程,代码自动修复

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作

AI论文写作指导平台

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

AI辅助写作AI工具AI论文工具论文写作智能生成大纲数据安全AI助手热门
博思AIPPT

博思AIPPT

AI一键生成PPT,就用博思AIPPT!

博思AIPPT,新一代的AI生成PPT平台,支持智能生成PPT、AI美化PPT、文本&链接生成PPT、导入Word/PDF/Markdown文档生成PPT等,内置海量精美PPT模板,涵盖商务、教育、科技等不同风格,同时针对每个页面提供多种版式,一键自适应切换,完美适配各种办公场景。

AI办公办公工具AI工具博思AIPPTAI生成PPT智能排版海量精品模板AI创作热门
潮际好麦

潮际好麦

AI赋能电商视觉革命,一站式智能商拍平台

潮际好麦深耕服装行业,是国内AI试衣效果最好的软件。使用先进AIGC能力为电商卖家批量提供优质的、低成本的商拍图。合作品牌有Shein、Lazada、安踏、百丽等65个国内外头部品牌,以及国内10万+淘宝、天猫、京东等主流平台的品牌商家,为卖家节省将近85%的出图成本,提升约3倍出图效率,让品牌能够快速上架。

iTerms

iTerms

企业专属的AI法律顾问

iTerms是法大大集团旗下法律子品牌,基于最先进的大语言模型(LLM)、专业的法律知识库和强大的智能体架构,帮助企业扫清合规障碍,筑牢风控防线,成为您企业专属的AI法律顾问。

下拉加载更多