1.起因
一直以来疯迷“冬吴相对论”,为了整理下载他的MP3花了不少功夫,今天突然发现将电脑中的mp3导入到itunes后,文件名竟然不识别了。#_* itunes自动识别了mp3的信息内容。多次一举么,文件名挺好。事实如此,让我深感不完美。一定要将文件名也写如MP3信息中区。
网上一搜,一大把的python代码,都是用了eyeD3这个组件包。照着例子简单搞了两下就出来一个版本,运行发现latin_1啥的编码问题。OK把它的tag和id3还有frames包中的编码统统改成GBK就能解决了。但是又发现,如果文件原本没有id3v1时,获取title就直接报错了。找了两下没有发现有人提这个问题。看来只能自己动手了。那就完全不用eyeD3包了。因为id3v1确实很简单。
2.分析
百度就有说,我想写的这些信息可保存于mp3文件的尾部。
ID3V1比较简单,它是存放在MP3文件的末尾,用16进制的编辑器打开一个MP3文件,查看其末尾的128个顺序存放字节,数据结构定义如下:
char Header[3]; /标签头必须是"TAG"否则认为没有标签/
char Title[30]; /标题/
char Artist[30]; /作者/
char Album[30]; /专集/
char Year[4]; /出品年代/
char Comment[30]; /备注/
char Genre; /类型/
ID3V1的各项信息都是顺序存放,没有任何标识将其分开,比如标题信息不足30个字节,则使用'\0'补足,否则将造成信息错误。
3.解决
还好,文件结构不复杂,处理起来就相对简单。思路很简单,读取mp3文件的尾部128字节,判断一下有米有TAG,有了就把最后的128节用我们自己的信息替换掉,没有就补充128字节上去。
4.代码
最好的文档就是源码,当然我回写注释的。没有依赖eyeD3这样的包,纯手工写法。
#encoding=utf8 __author__ ='pcode@qq.com'import os importstructdefGetFiles(path):""" 读取指定目录的文件 """FileDic=[] files=os.listdir(path)for f in files: f=f[:-4]FileDic.append(f)returnFileDic,files def_GetLast128K(path,file): ff1=open(os.path.join(path,file),"rb") ff1.seek(-128,2) id3v1data=ff1.read() ff1.close()return id3v1data def_GetAllBinData(path,file): ff1=open(os.path.join(path,file),"rb") data=ff1.read() ff1.close()return data defSetTag(path,file,title,artist,album,year,comment,genre):""" 设置mp3的ID3 v1中的部分参数 char Header[3]; /*标签头必须是"TAG"否则认为没有标签*/ char Title[30]; /*标题*/ char Artist[30]; /*作者*/ char Album[30]; /*专集*/ char Year[4]; /*出品年代*/ char Comment[30]; /*备注*/ char Genre; /*类型*/ mp3文件尾部128字节为id3v1的数据,如果有数据则读取修改,无数据则补充 """ header='TAG'#组合出最后128K的id3V1的数据内容 str =struct.pack('3s30s30s30s4s30ss',header,title,artist,album,year,comment,genre)#获取原始全部数据 data=_GetAllBinData(path,file)#获取末尾的128字节数据 id3v1data=_GetLast128K(path,file)#打开原文件准备写入 ff=open(os.path.join(path,file),"wb")try:#判断是否有id3v1数据if id3v1data[0:3]!=header:#倒数128字节不是以TAG开头的说明没有#按照id3v1的结构补充上去 ff.write(data+str)else:#有的情况下要换一下 ff.write(data[0:-128]+str) ff.close()print"OK"+title except: ff.write(data)print"Error "+title finally:if ff :ff.close()if __name__=="__main__":#我存放mp3文件的目录 path=u"K:\\reading\\阅读\\相对论"#获取到文件名和文件全名 names,files=GetFiles(path)#苦力代码for i in range(len(files)):#注意编码解码 title=names[i].encode('gbk') artist=u'作者'.encode('gbk') album=u'相对论'.encode('gbk') year='' comment='' genre=''#调用函数处理SetTag(path,files[i],title,artist,album,year,comment,genre)
5.后续
使用了以后id3v1的信息全部按文件名改好了,其中的SetTag函数也可以迁移到别的程序里用来改id3v1的信息。但是写文件那里,无论是否有TAG都得重写全部文件内容。效率一般般。速度没有eyeD3这种组件快。但那时eyeD3不能支持中文,而且文件本来没id3v1信息时会出错,自己的就放心多了。 bingo 收工。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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