music-api:快速上手的跨平台音乐解析完整教程
还在为不同音乐平台的API接入而烦恼吗?music-api项目为你提供了一站式解决方案,让你轻松获取四大主流音乐平台的歌曲播放地址。无论是开发音乐播放器、构建推荐系统,还是创建个人音乐网站,这个开源工具都能显著提升你的开发效率。
为什么选择music-api?
多平台统一接入:一次性集成网易云音乐、QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐四大平台,告别重复对接的烦恼。
简单易用的接口:统一的参数格式和JSON返回结构,让技术新手也能快速上手。
稳定可靠:经过长期测试和优化,确保接口的稳定性和可用性。
核心功能详解
网易云音乐解析
网易云音乐接口提供了最丰富的功能特性:
- 歌曲搜索:根据歌名关键词获取匹配的歌曲列表
- 歌单解析:支持热歌榜、原创榜、新歌榜等官方榜单
- 随机推荐:从热门歌单中随机选取歌曲
- 歌曲ID解析:直接通过歌曲ID获取播放地址
QQ音乐解析
QQ音乐接口专注于高质量音频获取:
- 精准搜索:支持分页和数量限制的歌曲搜索
- 歌曲直链:获取高品质的MP3播放地址
- 完整信息:返回歌曲名称、歌手、专辑封面等详细信息
酷狗音乐与酷我音乐
这两个平台特别支持MV视频解析功能:
- MV视频下载:获取MV视频的真实播放地址
- 多种清晰度:支持不同画质的视频选择
- 完整MV信息:包括时长、文件大小等实用数据
快速开始指南
环境要求
- PHP 5.6及以上版本
- 启用curl扩展
- 支持HTTPS请求
安装步骤
- 克隆项目到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/music-api
-
配置Web服务器,确保PHP文件可正常访问
-
通过HTTP请求调用相应接口
基础使用示例
搜索网易云音乐歌曲:
http://your-domain/netease.php?msg=周杰伦&n=0
获取QQ音乐歌曲:
http://your-domain/qq.php?msg=晴天&count=10&page=1
接口参数详解
通用参数
msg:搜索关键词,必填参数n:选择歌曲序号,为空时返回列表count:每页显示数量,默认10-20个page:页码,默认第一页
网易云特有功能
type=random:随机获取热门歌单中的歌曲id:歌单ID,支持热歌榜(3778678)、原创榜(2884035)等官方榜单
实际应用场景
音乐播放器开发
使用music-api可以快速构建功能完整的音乐播放器:
- 实现歌曲搜索功能
- 获取可播放的音乐地址
- 显示歌手信息和专辑封面
- 支持歌单播放和随机推荐
音乐推荐系统
基于歌单解析功能,构建智能推荐系统:
- 分析热门歌单的音乐偏好
- 为用户提供个性化推荐
- 支持多种音乐榜单
个人音乐网站
为个人项目或博客添加音乐功能:
- 集成喜欢的音乐到网站
- 创建个人专属歌单
- 分享音乐给访客
技术实现特色
智能重定向处理:自动追踪和获取真实的音乐文件地址,确保播放链接的有效性。
完善的错误机制:当参数错误或解析失败时,返回清晰的错误信息,便于调试和处理。
跨平台兼容:针对每个音乐平台的API特性进行定制化请求,保证解析成功率。
常见问题解答
Q:如何获取歌曲的播放地址? A:通过歌曲搜索接口获取歌曲列表,选择特定序号即可获得播放链接。
Q:支持MV视频下载吗? A:酷狗音乐和酷我音乐接口支持MV视频解析和下载。
Q:遇到付费歌曲怎么办? A:项目会明确标识付费歌曲,并提供相应的提示信息。
总结
music-api作为一个专业的音乐解析工具,为开发者提供了便捷高效的多平台音乐资源整合方案。通过简单的API调用,你就能轻松获取各大音乐平台的歌曲信息,大大简化了音乐相关应用的开发流程。
无论你是经验丰富的开发者,还是刚入门的技术爱好者,这个项目都能帮助你快速实现音乐功能,让你的项目更具吸引力。开始使用music-api,开启你的音乐开发之旅吧!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00