GITHUB 連結：https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator

_TuneTailor _
您是否曾想過讓音樂完美契合您的心情？ ？無論您是感到樂觀、憂鬱還是放鬆，音樂都有一種獨特的方式來補充我們的情緒狀態(tài)。在這篇文章中，我將引導您使用 Python、Daytona 和流行音樂 API 建立一個基於動態(tài)情緒的播放清單產生器。

? TuneTailor 的功能：
個人化播放清單產生：

使用者可以輸入自己喜歡的藝術家、喜歡的流派和語言，產生適合自己口味的播放清單。

基於情緒的播放清單：

根據(jù)使用者的輸入，TuneTailor 可以推薦符合他們情感偏好的歌曲，確保播放清單符合他們的心情。

可自訂的播放清單大小：

使用者可以指定他們想要在播放清單中添加多少歌曲，從而輕鬆建立短或長的播放清單（最多 60 首歌曲）。

類型與語言偏好：

使用者可以將播放清單縮小到特定流派（例如嘻哈、爵士樂）和語言（例如英語、西班牙語），使播放清單更適合他們的文化或情感背景。

以使用者為中心的客製化：

該應用程式是根據(jù)用戶的喜好構建的，使他們能夠透過歌曲數(shù)量和特定藝術家流派等精確細節(jié)來微調播放清單。

？代托納入門
首先，您可以使用 Daytona 快速建立工作區(qū)並設定開發(fā)環(huán)境。 Daytona 使我們能夠輕鬆管理依賴關係並在多臺機器上複製設定。

安裝代托納
按照 Daytona 安裝指南在您的系統(tǒng)上安裝 Daytona。
https://github.com/daytonaio/daytona/

建立工作空間：
daytona 建立 https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
此命令將建立工作區(qū)並設定儲存庫檔案。

安裝依賴項：
設定工作區(qū)後，安裝必要的 Python 依賴項：
pip install -r requests.txt

運行應用程式：
要啟動應用程序，您可以使用以下命令：
python app.py

或者，您可以使用 Docker 在容器化環(huán)境中啟動應用程式：
docker-compose up

?? 技術堆疊
Python：用於後端開發(fā)和情感分類邏輯。
Flask：一個輕量級 Web 框架，用於服務播放清單產生 API。
機器學習：用於情緒辨識的 scikit-learn。
Spotify API：使用 Spotipy 進行集成，根據(jù)情緒獲取音樂資料。
Docker：用於容器化應用程式並標準化開發(fā)環(huán)境。
Daytona：用於輕鬆設定和管理開發(fā)環(huán)境。
？為什麼要建構這個？
基於動態(tài)情感的播放清單產生器將機器學習和 API 整合結合，打造個人化的音樂體驗。透過分析用戶的情緒輸入，它可以策劃符合他們感受的播放列表，無論他們是在尋找放鬆的還是充滿活力的東西。

對於任何想要嘗試情緒識別、API 整合和音樂推薦系統(tǒng)的人來說，這是一個有趣的項目。

我希望這個專案能激勵您探索情緒驅動系統(tǒng)的無限可能性。您希望在這樣的系統(tǒng)中看到什麼功能？請在下面的評論中告訴我！

以上是使用 Python 和 Daytona 建立基於動態(tài)情緒的播放清單產生器 (TuneTailor)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！