网易云音乐自动打卡神器:300首听歌升级LV10终极指南
2026-02-05 05:49:46作者:房伟宁
网易云音乐自动听歌打卡工具(neteasy_music_sign)是一款基于Python的开源项目,专为网易云音乐用户打造,可自动完成每日听歌打卡任务,帮助用户轻松升级至LV10等级。无需手动操作,只需简单配置即可实现全自动打卡,让音乐升级更高效。
📌 项目核心功能与优势
✨ 300首自动打卡,快速升级LV10
本工具通过模拟用户听歌行为,每日可自动打卡300首歌曲(网易云音乐API限制上限),大幅提升升级速度。相比手动听歌,效率提升10倍以上,轻松冲击LV10等级。
🛡️ 安全稳定,适配最新API
基于GitHub开源项目优化改进,修复原项目BUG,适配网易云音乐最新API接口,确保打卡功能长期稳定可用。采用本地配置文件管理账号信息,避免云端存储风险。
🖥️ 跨平台支持,简单易用
支持Windows、macOS、Linux多操作系统,仅需Python环境即可运行。配置过程简单直观,新手用户也能快速上手。
🚀 快速开始:3步实现自动打卡
1️⃣ 准备工作:安装依赖环境
首先确保系统已安装Python 3.6+版本,然后克隆项目仓库并安装依赖:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neteasy_music_sign
cd neteasy_music_sign
pip install -r requirements.txt
提示:运行过程中若提示缺少依赖,请根据提示自行安装。
2️⃣ 配置文件设置
项目核心配置文件为init.config,需填写以下关键信息:
- 账号密码:明文填写网易云音乐账号密码(无需加密)
- API地址:需先部署[NeteaseCloudMusicApi],将部署地址填入
api字段 - 歌单ID:选择歌曲数量≥300首的歌单,通过分享链接获取
id=后的数字
3️⃣ 启动自动打卡
完成配置后,运行主程序即可开始自动打卡:
python main.py
程序将自动播放歌单歌曲,每日打卡300首后自动停止。打卡记录可在run.log文件中查看。
📊 项目文件说明
| 文件名 | 功能说明 |
|---|---|
main.py |
项目主程序,执行自动打卡逻辑 |
init.config |
核心配置文件,存储账号等参数 |
account.json |
多账号配置文件(支持多账号切换) |
requirements.txt |
项目依赖库列表 |
run.log |
运行日志文件,记录打卡过程 |
📸 打卡效果展示
以下是程序运行时的截图,展示自动打卡过程和结果:
⚙️ 高级应用:实现无人值守
定时任务设置(Linux系统)
通过cron设置每日自动运行,实现无人值守:
# 每天8点自动运行打卡脚本
0 8 * * * cd /path/to/neteasy_music_sign && python main.py
多账号管理
如需多账号打卡,可编辑account.json文件添加多个账号信息,程序将依次为每个账号执行打卡操作。
📝 使用注意事项
- 歌单选择:必须选择歌曲数量≥300首的歌单,否则可能无法达到每日打卡上限
- API部署:[NeteaseCloudMusicApi]是必要依赖,需自行部署后才能使用
- 账号安全:配置文件中的账号信息请妥善保管,避免泄露
- 使用规范:本项目仅供学习交流使用,请勿用于商业用途
🛠️ 问题解决与支持
如在使用过程中遇到问题,可优先查看run.log日志文件定位错误。常见问题及解决方案:
- 打卡失败:检查
init.config中的API地址是否正确,歌单ID是否有效 - 依赖缺失:根据错误提示安装对应的Python库
- 账号登录失败:确认账号密码正确,网络环境正常
提示:项目详细文档可参考
docs/目录下的说明文件,包含更多高级配置和使用技巧。
通过本工具,网易云音乐用户可以轻松实现每日自动打卡300首歌曲,快速提升账号等级。简单配置,高效升级,让音乐之旅更加畅快!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
337
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246

