Anisong-Organizer/README.md

# Anisong Organizer

一个简单易用的自动化整理程序：扫描音乐文件夹，自动识别每首歌的出处并分类整理——动漫歌按系列排列，非动漫歌按歌手地区与成立时间排列，歌词与封面同步归类。

- ✅ 零配置：工具包文件夹复制到任意音乐文件夹即可运行
- ✅ 零依赖：纯 Python 标准库（联网识别日文曲名时推荐安装可选的 pykakasi；ncm 解密已装 numpy 时自动加速）
- ✅ 先预览后执行：默认只出预览，确认后才执行，绝不静默修改
- ✅ 幂等：重复运行不会重复处理，也不会破坏已整理好的结构
- ✅ 只动文件名：不修改音乐文件内容和内置标签
- ✅ 六分类输出：Anisong / 日韩 / 中国港澳台 / 中国大陆 / 欧美 / 其他（未被识别），没有内容的分类不创建文件夹
- ✅ 网易云 .ncm 一键解密：解密为 flac/mp3 后进入同一流水线，原 .ncm 保留到「加密原件」夹
- ✅ 歌词/封面同步：歌词与音乐同编号入「歌词」夹；封面按专辑名入「封面」夹
- ✅ 浏览器交互界面：`--web` 启动本地网页界面，可视化调整分类与顺序

---

## 快速上手

0. **（可选）便携版无需安装 Python**：工具包已内置官方 Python 嵌入式运行时（`python\` 目录，约 21MB）。双击 `启动网页版.bat` 直接打开浏览器整理界面；命令行用户双击 `命令行运行.bat`。本机已装 Python 时两套入口同样可用。

   > 📦 **源码版注意**：从 git 仓库克隆的源码**不含**内置运行时（`python\` 目录）。需本机已装 Python 3.8+，或到 python.org 下载 [Windows embeddable package (64-bit)](https://www.python.org/downloads/windows/) 解压为 `python\` 目录，即可恢复免安装便携。

1. **放入工具包**：把本文件夹（`Anisong Organizer`）整个复制进你的音乐文件夹，例如：

   ```
   D:\音乐\我的收藏\
   ├── Anisong Organizer\      ← 本工具包
   ├── 未闻花名 - 茅野爱衣.flac
   ├── Sexyback - Justin Timberlake,Timbaland.ncm
   └── ...（你的音乐文件）
   ```

2. **双击运行**：双击 `命令行运行.bat`（或执行 `python app\anime_sorter.py`）。程序自动处理**上级文件夹**里的音乐。

3. **看导览**：程序打印完整的整理预览（旧名 → 分类 → 新位置），并生成 `导览.txt`（`分类\歌曲\编号_曲名 ← 原名` 的对照清单，可按它手工移回）。确认后输入 `y` 执行。

4. **想要图形界面**：执行 `python app\anime_sorter.py --web`，浏览器里拖拽调整分类、点击应用。

5. **以后新增歌曲**：把新歌丢进音乐文件夹，再运行一次即可。新歌编号自动续接，识别结果缓存到 `识别缓存.json` / `artist_map.json`，下次离线也能用。

## 整理结果示例

```
D:\音乐\我的收藏\
├── Anisong\                    ← 识别到动漫的歌(按系列首播年份排序)
│   ├── 歌曲\01_疾風の如く.flac
│   ├── 加密原件\02_プランA.ncm
│   ├── 歌词\01_疾風の如く.lrc
│   └── 封面\プランA.jpg
├── 日韩\                       ← 非动漫、歌手地区为日韩(按歌手成立年份排序)
│   ├── 歌曲\01_Power.flac
│   ├── 加密原件\01_Power.ncm
│   └── 歌词\01_Power.lrc
├── 中国港澳台\
│   └── 歌曲\01_海阔天空.mp3
├── 中国大陆\
│   └── 歌曲\01_平凡之路.mp3
├── 欧美\
│   └── 歌曲\01_Sexyback.flac
├── 其他（未被识别）\            ← 兜底:查不到出处的歌
│   └── 歌曲\01_未知之歌.mp3
└── Anisong Organizer\
```

（没有内容的分类不会创建文件夹。）

## 工作原理

```
音乐文件夹(.flac/.mp3/.ncm/.lrc…)
   │
   ├─ ⓪ 解密与自愈 ─────── .ncm 解密为 flac/mp3(幂等);「加密原件」夹中
   │                    缺失解密音频的 .ncm 自动恢复;封面提取待分类后入夹
   │
   ├─ ① 提取曲名与歌手 ── FLAC 读内置标签(TITLE/ARTIST)
   │                     其他格式或无标签时回退解析文件名「曲名 - 歌手」
   │
   ├─ ② 曲名规范化 ─────── 简中混入修正(谜→謎 风→風)、全角空格、
   │                    去注释尾巴(feat. XXX / Director's Edit. 等)
   │
   ├─ ③ 分类判定 ──────── 1) 本地映射表 anime_map.json(含历史联网缓存)
   │                     2) 四动漫源**并行**联网查询,按曲名语言调整优先级:
   │                        假名→anison 优先 / 汉字→萌娘优先 / 英文→animethemes 优先
   │                        命中 → Anisong;源连续失败 2 次自动熔断(本次运行停用)
   │                     3) MusicBrainz 查歌手地区 → 日韩/中国港澳台/中国大陆/欧美
   │                     4) 都查不到 → 其他（未被识别）
   │
   ├─ ④ 排序 ──────────── Anisong: 系列按首播年份(老→新),系列内按 OP/ED 顺序
   │                     日韩/港澳台/大陆/欧美: 按歌手分组(同歌手相邻),
   │                     歌手按成立年份(未知置后),组内按曲名
   │                     其他: 按 (歌手, 曲名)
   │
   ├─ ⑤ 编号 ──────────── 每分类独立编号(01,02,03…),续接该分类现有最大号;
   │                     歌词与加密原件与歌曲永远同号
   │
   ├─ ⑥ 文件名清理 ────── Windows 禁用字符转全角、尾随点转全角、重名加 (2)
   │
   └─ ⑦ 预览确认后执行 ── 移动到分类文件夹(导览.txt 含完整绝对路径对照,可回退);
                        联网结果写入 识别缓存.json(每次联网运行重新生成) / artist_map.json 缓存
```

## 文件说明（分层结构）

```
Anisong Organizer\
├── 启动网页版.bat / 命令行运行.bat   ← 入口层(双击即用)
├── app\                       ← 程序层
├── data\                      ← 数据层(用户维护/缓存/导览)
├── python\                    ← 运行时层(内置 Python,免安装)
└── README.md
```

| 文件 | 作用 |
|---|---|
| `app\anime_sorter.py` | 主程序（命令行入口 + 全部流水线逻辑） |
| `app\ncm_decrypt.py` | 网易云 .ncm 解密模块（纯标准库，numpy 可选加速；可单独 `import` 使用） |
| `app\web_server.py` | `--web` 模式的本地服务（127.0.0.1 随机端口；关闭网页即自动退出） |
| `app\web_ui.html` | Web 界面页面（纯静态无 CDN，全离线可用） |
| `data\anime_map.json` | 本地曲目→动漫系列映射表（**用户维护**：种子数据 + ✎ 手动标注；不再自动追加联网结果） |
| `data\识别缓存.json` | 联网识别结果缓存（**每次联网运行自动重新生成**，不累积历史，可安全删除） |
| `data\artist_map.json` | MusicBrainz 歌手地区/成立时间缓存（自动生成，可手工编辑/预填，离线生效） |
| `data\设置.json` | 数据源开关 + 分类/输出/解密等全部选项 |
| `data\导览.txt` | 每次运行自动生成的整理导览（`编号_曲名 ← 原名` 对照，可据此手工撤销；Web 界面有「📖 导览」按钮直接查看） |
| `命令行运行.bat` | 双击运行入口（命令行界面；自动优先使用内置 `python\` 运行时） |
| `启动网页版.bat` | 双击启动浏览器整理界面（**关闭网页即自动退出进程**；仅出错时窗口停留） |
| `python\` | 内置的官方 Python 嵌入式运行时（便携版核心，免安装 Python） |
| `README.md` | 本说明文档 |

## 设置.json

```json
{
  "sources": {
    "animethemes": {"enabled": true},
    "anison": {"enabled": true},
    "wikipedia": {"enabled": true},
    "moegirl": {"enabled": true}
  },
  "musicbrainz": {
    "enabled": true,
    "rate_limit": 1.05,
    "user_agent": "AnisongOrganizer/1.0 ( contact )",
    "max_failures": 3
  },
  "decrypt": {"enabled": true, "save_cover": true},
  "output": "",
  "categories": {
    "anisong": "Anisong",
    "jp_kr": "日韩",
    "hk_mo_tw": "中国港澳台",
    "cn_mainland": "中国大陆",
    "western": "欧美",
    "other": "其他（未被识别）"
  },
  "folders": {"songs": "歌曲", "originals": "加密原件", "lyrics": "歌词", "covers": "封面"}
}
```

- `sources`：各动漫识别源的启停（anison / wikipedia 需要加速器/代理）
- `musicbrainz`：歌手地区分类源（需要加速器/代理；`user_agent` 必填自定义格式，默认 UA 会被官方封 IP；连续失败 `max_failures` 次后本次运行自动禁用，剩余歌曲归「其他」）
- `decrypt`：ncm 解密与封面提取开关
- `output`：分类输出根目录，**空 = 被处理文件夹本身**；可填其他盘路径（自动跨盘移动）
- `categories` / `folders`：六分类与四子文件夹的名称，均可自定义

## 数据源（联网识别）

| 顺序 | 数据源 | 擅长 | 需要加速器/代理 |
|---|---|---|---|
| 1 | AnimeThemes.moe | 英文/罗马字曲名，自带年份与季度；日文曲名自动转罗马字后再查 | 否 |
| 2 | anison.info | 日文曲名，专门的动漫歌曲数据库（结果行直接含动漫名与 OP/ED 类型） | **是** |
| 3 | 日语维基百科 | 从歌曲条目的「テレビアニメ『X』のOP/ED」句式精确提取动漫 | **是** |
| 4 | 萌娘百科 | 中日文曲名，国内直连 | 否 |
| 5 | MusicBrainz | 歌手地区/成立年份（非动漫曲分类排序用），官方限速 1 次/秒，结果本地缓存 | **是** |

连不上的源不会卡死程序：运行结束统一汇总状态并提示（「✗ 数据源 anison 连接失败 2 次 —— 该源需要加速器/代理,请确认已开启后重试」）。MusicBrainz 查询失败时歌曲自动归入「其他（未被识别）」。Web 界面顶部有同样的数据源状态面板。

**动漫歌曲独特适配**（v4.1）：
- **语言感知优先级**：假名标题（日文曲名）以日文曲库 anison 优先、纯汉字以中日文覆盖的萌娘百科优先、纯英文/罗马字以 AnimeThemes 优先——各取所长
- **并行查询**：启用源同时查询，按优先级取首个命中（耗时 = 最慢的源而非各源之和）
- **源熔断**：某源连续失败 2 次后本次运行自动停用，不再每首歌白等超时（无梯子实测 2 首歌 81.8s → 36s，歌越多收益越大）

## 命令行参数

```bash
python app\anime_sorter.py                 # 预览模式(默认),确认后执行
python app\anime_sorter.py --apply         # 跳过确认直接执行
python app\anime_sorter.py --offline       # 禁用联网,只查本地映射表/缓存
python app\anime_sorter.py --sources=animethemes,moegirl   # 本次只用指定源
python app\anime_sorter.py D:\某文件夹      # 处理指定文件夹(缺省为工具包上级文件夹)
python app\anime_sorter.py D:\下载目录 --recursive   # 递归整理子目录(网易云下载结构),执行后清理空目录
python app\anime_sorter.py --web           # 启动浏览器交互界面
```

## Web 界面

`python app\anime_sorter.py --web` 启动本地服务并自动打开浏览器（仅监听 127.0.0.1，数据不出本机）：

- 表单输入：**来源文件夹**（如网易云下载目录）+ **输出目录**（留空=来源文件夹）+ **递归整理子目录**（下载目录勾选，执行后自动清理源目录空壳）；默认联网识别（**用户维护的 anime_map.json 始终第一优先**）
- 顶部实时显示**数据源状态**（正常/失败/熔断/需代理）
- 进度栏下方实时罗列**已识别的歌曲**（Anisong 标注所属动漫系列与首播年份，其他类标注乐队组建年份）
- 每首歌的**所属动漫系列以蓝色下拉框直接展示**（与分类下拉同款样式）：正常显示当前匹配系列，展开后第一行是「＋ 新建系列…」（**点击即出现输入框可直接打字**，选现存系列则立即生效并带出首播年份）；标注**应用后自动写入 anime_map.json**。也可改分类（下拉）、调整顺序（↑↓）
- **勾选多行批量选择**后：可整体**拖拽**到其他分类或指定位置（也支持单选拖拽，拖动完成自动取消勾选）；或通过批量工具栏一键移动
- 「应用全部移动」执行（执行前有确认弹窗）；**应用后计划回到可编辑状态，可继续调整并再次应用**（反复整理直到满意）
- 工具栏的「**📖 导览**」按钮：弹窗直接展示整理导览（`编号_曲名 ← 原名` 对照），可复制或下载 `导览.txt`
- 可中途「停止」；执行结果统计展示

## 一键整理（网易云下载目录）

把网易云下载目录（`歌手\专辑\xxx.ncm` 嵌套结构）一键整理到指定路径：

```bash
python app\anime_sorter.py D:\网易云下载 --recursive --apply
# 输出目录: 设置.json 的 output(留空=下载目录本身);执行后自动清理空目录
```

或 Web 界面：来源填下载目录、输出填目标路径、勾选「递归整理子目录」→ 扫描 → 应用。
递归扫描自动跳过分类目录与工具包文件夹；子目录中的 .ncm 原位解密后统一移入输出目录分类。

**网易云下载设置全部适配**：

| 设置项 | 适配方式 |
|---|---|
| 命名「歌曲名」 | .ncm 用内嵌元数据补全歌手；普通文件无歌手信息时归「其他」，可 ✎ 手动标注 |
| 命名「歌手-歌曲名」 | 文件名双向解析，自动识别歌手在前还是曲名在前（优先取能命中映射表的方向） |
| 命名「歌曲名-歌手」 | 默认解析 ✓ |
| 保存「不分文件夹」 | 顶层扫描 ✓ |
| 保存「按歌手」/「按歌手\专辑」 | 递归模式自动包含 ✓ |
| VIP 曲目（VipSongsDownload 子文件夹） | 递归模式自动包含；非递归时检测到会提示勾选递归 |

## 常见问题与调试

### 歌曲被归入「其他（未被识别）」

可能原因：本地表没有且动漫源查不到、歌手不在 MusicBrainz 缓存、MusicBrainz 连不上（需加速器）、或文件名/标签里没有歌手信息。处理办法：

1. 在 Web 界面手动调整分类；
2. 或打开 `anime_map.json`（动漫歌）/ `artist_map.json`（非动漫歌）仿照已有条目手工添加；
3. 重新运行。

### 完全没网 / 联网超时

- 程序对每个接口都设了超时，网络不可用时自动跳过联网、只查本地表与缓存，不会卡死或崩溃。
- 想完全离线运行：加 `--offline`（本地映射与缓存仍生效）。

### 日文曲名识别率低

联网识别日文曲名依赖 `pykakasi` 做罗马字转写：`pip install pykakasi`。未安装时程序仍可运行，只是日文曲名的联网命中率会明显下降。

### 重复运行会怎样？

安全幂等。整理完成的文件都在分类文件夹里，顶层没有文件时运行直接显示「无需处理」；新增文件按分类现有最大号续接编号；「加密原件」夹中缺失解密音频的 .ncm 会自动重新解密恢复。

### 改错了想撤销？

`导览.txt` 里每首歌都是 `分类\歌曲\编号_曲名 ← 原名` 的对照，按它手工移回即可（Web 界面点「📖 导览」按钮直接查看/复制/下载）。

### 旧版本(v3.1)整理过的文件夹

自动迁移：顶层平铺编号的文件与旧「歌词」文件夹里的 .lrc 会重新归类进新结构（编号变为分类内编号，属预期）；旧顶层「封面」文件夹无法可靠对应分类，保持原位并在运行时提示。

## 已知限制与设计取舍

- **联网源覆盖**：animethemes.moe 主要收录 OP/ED 主题曲；纯 OST/插入曲或冷门歌曲可能查不到 → 归「其他」，属预期兜底而非故障。
- **识别不是 100% 准确**：动漫识别采用「高置信才采用」策略；地区分类依赖 MusicBrainz 数据；预览确认与 Web 手动调整就是最后一道人工保险。
- **系列归属的合并粒度**：同世界观多季动画默认归为一个系列（如「とあるシリーズ」含魔禁+超炮）。想拆开就在 `anime_map.json` 里手动分成多个系列。
- **歌手名不写入文件名**：最终格式为 `编号_曲名`，歌手信息保留在文件内置标签中（本程序不修改标签）。
- **不写标签**：音乐文件本身只改名移动；如需写入 ALBUM=系列名 等标签，可在此基础上扩展。
- **只扫描文件夹第一层**：不递归处理子文件夹（分类文件夹内部不参与重复整理）。
- **.ncm 解密后原件保留**：解密是「另存新文件」而非替换，磁盘占用会翻倍；确认无误后可自行删除「加密原件」夹中的 .ncm。

## 依赖

- **无需安装任何环境**：工具包内置官方 Python 3.12 嵌入式运行时（`python\` 目录）；本机已装 Python 3.8+ 时也可直接用（启动脚本自动优先内置运行时）。源码版不含该运行时，获取方式见「快速上手」第 0 步
- 零第三方强制依赖（纯标准库）
- 可选：pykakasi（提升日文曲名联网识别率）、numpy（ncm 解密加速，无则自动用纯 Python 路径）

## 测试情况

- **ncm 解密**：4 个真实网易云 .ncm 全部解密成功，输出与开源参考实现（ncmdump-py）**sha256 字节级一致**；numpy 与纯标准库两条路径均验证通过；AES 模块通过 NIST 标准测试向量
- **六分类（v4）**：本地映射/动漫源/MusicBrainz 缓存三类判定路径分别验证；日韩/港澳台/大陆/欧美/其他归属正确；地区分类按歌手成立年份排序正确
- **结构与幂等（v4）**：分类内编号独立、歌词/加密原件同号、空分类不创建文件夹、旧 v3.1 结构自动迁移、复跑「无需处理」且文件零改动（快照对比）
- **增量与自愈（v4）**：新增文件编号续接；删除解密产物后从「加密原件」自动恢复
- **Web 界面（v4）**：扫描/计划/改分类/调顺序/应用/停止/参数校验/源状态面板 20 项 API 测试全部通过（自动化）
- **源策略（v4.1）**：熔断机制（连续失败 2 次停用）、并行查询、语言感知优先级；无梯子计时实测 81.8s → 36s；MusicBrainz 失败计数与提示验证通过
- 兼容性：映射表/设置文件兼容带 BOM 的 UTF-8（Windows 记事本编辑不会导致崩溃）