Делаю то, что по определённым причинам не сделала компания Yandex.
⚠️ Это неофициальная библиотека.
Сообщество разработчиков общаются и помогают друг другу в Telegram чате, присоединяйтесь!
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.
Задача по получению токена для доступа к данным лежит на плечах разработчиков, использующих данную библиотеку. О том как получить токен читайте в документации.
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
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
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 начат ь писать вокруг него свой.
Посетите эту страницу, чтобы изучить официальные примеры.
При работе с асинхронной версией библиотеке стоит всегда помнить следующие особенности:
ClientAsync, а не просто Client._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()
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 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.
Получить помощь можно несколькими путями:
Весь список изменений ведётся в файле CHANGES.md.
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.
JetBrains предоставляет бесплатный набор инструментов для разработки активным контрибьюторам некоммерческих проектов с открытым исходным кодом.
Лицензии для проектов с открытым исходным кодом — Пр ограммы поддержки
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,


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

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。


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。


稳定高效的流量提升解决方案,助力品牌曝光
稳定高效的流量提升解决方案,助力品牌曝光


最新版Sora2模型免费使用,一键生成无水印视频
最新版Sora2模型免费使用,一键生成无水印视频


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。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地

微信扫一扫关注公众号