首页
/ 推荐开源项目:Spotify Release List - 音乐新曲提醒神器

推荐开源项目:Spotify Release List - 音乐新曲提醒神器

2024-05-30 13:20:11作者:胡唯隽

在音乐的海洋中,我们时常想要跟上喜爱艺人的每一步步伐,不遗漏任何新的创作。这时,一个能够自动显示你关注艺人最新发布歌曲的应用就显得尤为重要。今天,我们向您推荐一款强大的开源工具——Spotify Release List,它将帮助您实时掌握Spotify上的新曲发布信息。

项目介绍

Spotify Release List 是一个基于Web的 Progressive Web Application(PWA),它可以展示你所关注的Spotify艺术家的新发行列表。无需广告,无追踪,完全免费,只需一次安装,即可随时随地享受音乐更新的提醒服务。这个应用不仅提供了清晰的日历视图,让你一眼便知每天有哪些新歌上线,还支持文本搜索、日期范围筛选以及群组类型过滤,让查找与管理变得轻松便捷。

项目技术分析

该项目采用React框架构建,依赖于Yarn进行包管理,确保了高效且稳定的开发环境。通过设置环境变量来连接到Spotify API,获取并处理用户授权和数据更新。其作为PWA的一大优势在于,可在离线状态下工作,并可以添加到主屏幕以全屏模式运行,提供近似原生应用的体验。此外,本地存储策略确保了所有应用程序数据仅存在于您的设备上,充分保障了隐私安全。

应用场景

无论您是个人用户,还是音乐爱好者,甚至是音乐博客或播客,Spotify Release List都是理想的工具。您可以:

  • 实时了解喜欢的歌手最新动态,不错过任何一个新专辑或单曲。
  • 快速创建播放列表,分享给朋友或听众,紧跟音乐潮流。
  • 在撰写关于音乐的内容时,方便地查找近期发布的相关作品。

项目特点

  • 实时更新:每日更新Spotify艺术家的最新作品列表。
  • 多功能筛选:按日期、关键词和类别进行筛选,个性化你的音乐体验。
  • 离线可用:作为PWA,即使在网络不稳定的情况下也能正常使用。
  • 数据本地化:所有数据都存储在本地,尊重并保护用户的隐私。
  • 一键导出:轻松将新发布列表导入到Spotify播放列表。
  • 快捷键操作:键盘快捷键提高使用效率,如R键刷新,S键打开设置等。

现在就访问Spotify Release List的演示页面,感受一下它的魅力吧!若想参与项目的开发或者报障,欢迎在GitHub上查看源代码并提交问题。一起加入音乐探索的旅程,让美妙的旋律永远陪伴左右!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
165
2.05 K
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
954
563
leetcodeleetcode
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
60
16
apintoapinto
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
0
giteagitea
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
17
0
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
408
387
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
77
71
rainbondrainbond
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
14
1