8、构建 Spotify 终端播放器

构建 Spotify 终端播放器

1. 项目概述

我们即将构建一个小型的终端客户端,借助它可以在 Spotify 客户端中搜索艺术家、浏览其专辑并选择曲目进行播放。要使用此客户端,需从高级账户获取访问令牌,且认证流程采用 AUTHENTICATION_CODE。同时,应用需要用户授予 user-modify-playback-state 权限,以便控制播放。

2. 项目准备

首先,创建一个名为 musicterminal/client 的目录,用于存放客户端相关文件。

3. 客户端视图设计

客户端包含三个视图:
- 视图一 :获取用户输入并搜索艺术家。
- 视图二 :展示所选艺术家的专辑列表,用户可使用键盘的上下箭头键选择专辑,按回车键确认。
- 视图三 :展示所选专辑的曲目列表,用户同样可使用上下箭头键选择曲目,按回车键向 Spotify API 发送请求,在用户可用设备上播放所选曲目。

4. 面板类(Panel)的实现

为实现上述视图,我们使用 curses.panel 模块,它能让我们灵活地堆叠、隐藏、显示和切换面板。在 musicterminal/client 目录下创建 panel.py 文件,代码如下:

im
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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