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

蛙蛙写作

蛙蛙写作

AI小说写作助手,一站式润色、改写、扩写

蛙蛙写作—国内先进的AI写作平台,涵盖小说、学术、社交媒体等多场景。提供续写、改写、润色等功能,助力创作者高效优化写作流程。界面简洁,功能全面,适合各类写作者提升内容品质和工作效率。

AI辅助写作AI工具蛙蛙写作AI写作工具学术助手办公助手营销助手AI助手
Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

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
问小白

问小白

全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题

问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。

热门AI助手AI对话AI工具聊天机器人
Transly

Transly

实时语音翻译/同声传译工具

Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

下拉加载更多