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,
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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