《轻松将Spotify播放列表转化为文本:spotify-export使用指南》
在数字化音乐时代,Spotify作为全球领先的音乐流媒体平台,提供了丰富的音乐资源和个人化的播放列表。然而,有时候我们可能需要将这些播放列表导出为文本格式,以便于备份或分享。今天,我将为您介绍一个开源项目——spotify-export,它可以帮助您轻松实现这一功能。
安装前准备
在开始安装spotify-export之前,您需要确保您的系统满足以下要求:
- 系统和硬件要求:确保您的计算机操作系统支持Ruby环境,例如Windows、macOS或Linux。
- 必备软件和依赖项:您需要安装Ruby 2.1或更高版本,以及Bundler、ActiveRecord、RSpec、Ruby/ProgressBar和SQLite3。这些软件可以通过包管理器或直接从官方网站下载。
安装步骤
以下是spotify-export的安装过程:
-
下载开源项目资源:首先,您需要从以下网址下载spotify-export项目资源:https://github.com/jlund/spotify-export.git。
-
安装过程详解:下载完成后,使用终端或命令提示符进入项目文件夹,执行
bundle install命令来安装所需的依赖项。 -
常见问题及解决:如果在安装过程中遇到问题,您可以查看项目的GitHub Issues页面来查找可能的解决方案或寻求帮助。
基本使用方法
安装完成后,您可以使用以下步骤来导出Spotify播放列表:
-
加载开源项目:打开Spotify并转到您想要导出的播放列表。
-
简单示例演示:选择您想要导出的曲目(使用Ctrl-A或Cmd-A全选),然后右键点击并选择“Copy Spotify URI”选项。接着,将复制的URI粘贴到文本编辑器中,并保存文件。
-
参数设置说明:运行
./bin/spotify-export.rb your-filename.txt命令,将“your-filename.txt”替换为您保存的文件名。命令执行后,您将得到一个文本格式的播放列表。
例如,如果您的测试文件包含多个曲目,运行命令后将生成如下输出:
1. Illusions -- Shout Out Louds -- Optica (Bonus Track Version)
2. My Number -- Foals -- Holy Fire
3. Love to Get Used -- Matt Pond -- The Lives Inside The Lines In Your Hand
4. Clouds -- Rangleklods -- Beekeeper (incl. Home EP)
5. Kelly -- When Saints Go Machine -- Konkylie
结论
通过spotify-export,您可以将Spotify播放列表轻松地转化为文本格式,这对于备份、分享或打印播放列表非常有用。如果您对项目有更深入的兴趣,可以查看项目的GitHub仓库来了解更多技术细节和高级用法。此外,如果您在使用过程中遇到任何问题,可以参考项目文档或向社区寻求帮助。
现在,就让我们一起尝试使用spotify-export,享受音乐和编程的乐趣吧!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00