使用 Python 和 Daytona 建立基於動態情緒的播放清單產生器 (TuneTailor)

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。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：

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

？代托納入門
首先，您可以使用 Daytona 快速建立工作區並設定開發環境。 Daytona 使我們能夠輕鬆管理依賴關係並在多台機器上複製設定。

安裝代托納
按照 Daytona 安裝指南在您的系統上安裝 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並設定儲存庫檔案。

安裝依賴項：
設定工作區後，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 在容器化環境中啟動應用程式：
docker-compose up

?️ 技術堆疊
Python：用於後端開發和情感分類邏輯。
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，根據情緒獲取音樂資料。
Docker：用於容器化應用程式並標準化開發環境。
Daytona：用於輕鬆設定和管理開發環境。
？為什麼要建構這個？
基於動態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的無限可能性。您希望在這樣的系統中看到什麼功能？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！