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Savify は、選択したプロバイダー (デフォルトでは YouTube) から曲をダウンロードし、Spotify からメタ情報を取得する Python ライブラリです。クエリが与えられると、Savify は曲を検索し、最高320 kb/sの品質で MP3 形式にダウンロードします。また、アプリケーションはすべての曲にid3v2 タグをスクレイピングして書き込みます。タグには、タイトル、アーティスト、年、アルバム、さらにはカバーアートも含まれます。

Savify は、Spotify のすべてのトラック、アルバム、プレイリストのリンクをサポートしています。さらに、統合された検索機能があるため、Spotify リンクがない場合でも、曲名を入力するだけで Savify がダウンロードします。

mp3 だけでなく、Savify はダウンロードして他のファイルタイプに変換することもできます。アプリケーション内で、すべてのデバイス間で最大限の互換性を実現するために、曲をダウンロードする形式と品質を指定できます。利用可能な形式: mp3、aac、flac、m4a、opus、vorbis、wav。タグとカバーアートは、mp3 形式でダウンロードされた曲にのみ適用されます。

このライブラリは Spotify TOS にいかなる形でも違反していないことに注意してください。曲は Spotify から直接リッピングされるのではなく、youtube-dl Python ライブラリを使用して YouTube や Soundcloud などの他のソースからダウンロードされます。 Spotify は、ダウンロードされた曲ファイルに埋め込まれる正確なメタ情報を収集するためにのみ使用されます。

公式の Docker Hub イメージリポジトリにアクセスし、最新の Docker イメージを取得します: https://hub.docker.com/repository/docker/laurencerawlings/savify

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FFmpeg

Savify は、オープンソースの FFmpeg ライブラリを利用して、ダウンロードした曲にメタデータを変換して書き込みます。 FFmpeg がコンピュータにインストールされ、システム PATH に追加されていることを確認してください。ここのチュートリアルに従ってください。

プレイリスト

Savify を使用して個人用 Spotify プレイリストをダウンロードする場合は、その公開設定が「パブリック」に設定されていることを確認してください。これは、Savify が Spotify API を使用してプレイリストから曲の詳細を取得できるようにするためです。

インストール

Windows を使用している場合は、事前にパックされた最新の実行可能パッケージをダウンロードできます (Savify API キーを提供する必要がないため、これをお勧めします)。または、Python ライブラリをダウンロードし、CLI を使用してモジュールを直接実行できます。

Pythonモジュールの使用

$ pip install -U savify

SavifyをDockerコンテナとして構築する

リポジトリのクローンを作成し、ルートディレクトリにいることを確認します。次のビルドコマンドを実行します。

$ docker build -t savify:dev .

使用法

現在、Savify は Spotify URL と検索クエリのみをサポートしていますが、Spotify URI のサポートは将来追加される予定です。

CLI

リリースページから最新の Savify.exe をダウンロードした場合は、ターミナルを開いてバイナリと同じディレクトリに移動し、次を実行できます。

$ Savify.exe

Python パッケージを使用していて、savify がサイトパッケージにインストールされており、pip フォルダーが PATH (デフォルトでそのはずです) にある場合は、どこからでも次のコマンドを実行できます。

$ savify

ヘルプを実行するには:

$ savify --help

一般的な使用法

上記のデフォルトを使用すると、次のようになります。

$ savify "https://open.spotify.com/track/4Dju9g4NCz0LDxwcjonSvI"

独自のオプションを指定する:

$ savify "https://open.spotify.com/track/4Dju9g4NCz0LDxwcjonSvI" -q best -f mp3 -o "/path/to/downloads" -g "%artist%/%album%"

検索クエリを使用する場合:

$ savify "You & I - Bru-C" -t track -q best -f mp3 -o "/path/to/downloads" -g "%artist%/%album%"

グループ化

使用可能な変数: %artist%, %album%, %playlist%

例えば：

$ savify "You & I - Bru-C" -o /path/to/downloads -g "%artist%/%album%"

次のディレクトリ構造でダウンロードされます。

 /パス/へ/ダウンロード | |- /Bru-C |  |- /オリジナルサウンド |   |- Bru-C - あなたと私.mp3

デフォルトのダウンロード

クエリの種類:	追跡
品質：	最高
形式：	mp3
パス：	Windows: HOME/AppData/Roaming/Savify/ダウンロード Linux: HOME/.local/share/Savify/downloads MacOS: HOME/ライブラリ/アプリケーションサポート/Savify/ダウンロード
グループ化:	グループ化なし

その他の使用例については、ドキュメントを参照してください。

ドッカー

他のコンテナのネットワークに接続することもできるコンテナ内で savify を実行します。これは、savify の複数のインスタンスを実行する場合や、ダウンロードに VPN を使用する場合に便利です。独自に構築した Docker イメージまたは公式の Docker イメージを使用できます。必ず正しい Docker イメージ名とタグを使用してください。

$ docker run laurencerawlings/savify:latest

引数が指定されていない場合、コンテナはヘルプページを出力します。引数を追加するだけです。ダウンロードが永続的に行われるように、必ずホストからフォルダーをマウントしてください ( -v ) - pwd現在のディレクトリをマウントするために使用されます - 完了したらコンテナーを削除します ( --rm )。環境変数 ( -e ) を使用して、Spotify クライアント ID とシークレットを指定する必要があります。

 $ docker run --rm -v "`pwd`:/root/.local/share/Savify/downloads"
            -e SPOTIPY_CLIENT_ID=クライアント_id
            -e SPOTIPY_CLIENT_SECRET=client_secret
            laurencerawlings/savify:latest "https://open.spotify.com/playlist/..."

ログを保存したい場合は、次の引数を docker run コマンドに追加するだけで、ログディレクトリをマウントできます: -v "./logs:/root/.local/share/Savify/logs"

シェルスクリプトで自動化します。

$ nano savify.sh

 #!/bin/bashdocker run --rm -v "`pwd`:/root/.local/share/Savify/downloads"
            -e SPOTIPY_CLIENT_ID=クライアント_id
            -e SPOTIPY_CLIENT_SECRET=client_secret
            laurentrawlings/savify:最新の $1

次に、次のように実行します。

$ sh savify.sh "https://open.spotify.com/track/4Dju9g4NCz0LDxwcjonSvI"

また、スクリプトが接続できる VPN コンテナがあるかどうかを確認する VPN チェックが統合された Docker スクリプトを使用してクイックスタートするオプションもあります。このスクリプトは cron でスケジュールするのに最適です。

 $ wget https://github.com/laurencerawlings/savify/latest/download/savify-docker-scripts.zip
$ unzip savify-docker-scripts.zip && rm savify-docker-scripts.zip
$ cd savify-docker-scripts/

次に、設定ファイルを好みのテキストエディタ (nano を推奨します) で編集し、保存し (nano での変更を保存するには Ctrl + X、Y)、名前をconfig.shに変更する必要があります。

 $ nano template.config.sh
$ mv template.config.sh config.sh

その後、スクリプトを実行できます。

 $ bash一括ダウンロード.sh

Spotify アプリケーション

Savify Python モジュールを使用するには、API にアクセスするための独自の Spotify 開発者アプリケーションが必要です。これを行うには、ここからサインアップしてください。新しいアプリケーションを作成したら、クライアント ID とシークレットをメモしてください。次の 2 つの方法で ID とシークレットを Savify に渡すことができます。

環境変数 (推奨)

次に、2 つの環境変数をシステムに追加する必要があります。

SPOTIPY_CLIENT_ID

SPOTIPY_CLIENT_SECRET

これを行う方法を調べるには、特定のオペレーティングシステム用のオンラインチュートリアルを見つけてください。これを完了したら、必ずシェルを再起動してください。

オブジェクトのインスタンス化中

Savify オブジェクトを作成するときに、タプルを使用して ID とシークレットを渡すことができます。

 s = Savify(api_credentials=("CLIENT_ID","CLIENT_SECRET"))

Python プロジェクトで使用する

パッケージを環境にインストールします。

$ pip install savify

Savify をインポートして使用します。

 from savify import Savifyfrom savify.types import タイプ、形式、品質 = Savify()# Spotify URLs.download("SPOTIFY URL")# 検索クエリ# タイプ: TRACK、ALBUM、PLAYLISTs.download("QUERY"、query_type=Type.追跡）

オプションのコンストラクター引数を節約します (デフォルトについては上記を参照)。

インポートログ

 savify からインポート Savify
 savify.types からインポート タイプ、形式、品質
 savify.utils から PathHolder をインポート

 # 品質オプション: WORST、Q32K、Q96K、Q128K、Q192K、Q256K、Q320K、BEST
 # 形式オプション: MP3、AAC、FLAC、M4A、OPUS、VORBIS、WAV
 Savify(api_credentials=None、quality=Quality.BEST、download_format=Format.MP3、path_holder=PathHolder(downloads_path='path/for/downloads')、group='%artist%/%album%'、quiet=False、skip_cover_art =False、log_level=logging.INFO)

youtube-dl オプションを手動でカスタマイズする:

 from savify import Savifyoptions = {'cookiefile': 'cookies.txt'}Savify(ydl_options=options)

独自のロガーを渡します。

 from savify import Savifyfrom savify.logger import Loggerlogger = Logger(log_location='path/for/logs', log_level=None) # サイレント出力Savify(logger=logger)

group 引数は、出力パス内でダウンロードした曲を並べ替えるために使用されます。パス文字列に使用できる変数は、%artist%、%album%、および %playlist% です。変数は曲のメタデータに置き換えられます。たとえば、上記の Savify オブジェクトでダウンロードされた曲は、次のようなパスに保存されます: path/for/downloads/Example Artist/Example Album/Example Song.mp3