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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
-
（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 11MB）。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) 解压为python\目录，即可恢复免安装便携。 -
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） -
双击运行：双击
运行.bat（或执行python anime_sorter.py）。程序自动处理上级文件夹里的音乐。 -
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（也是撤销对照表）。确认后输入y执行。 -
想要图形界面：执行
python anime_sorter.py --web，浏览器里拖拽调整分类、点击应用。 -
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 / 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（含完整移动对照，可用于撤销；Web 界面有「📖 导览」按钮直接查看） |
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
{
"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
python anime_sorter.py # 预览模式(默认),确认后执行
python anime_sorter.py --apply # 跳过确认直接执行
python anime_sorter.py --offline # 禁用联网,只查本地映射表/缓存
python anime_sorter.py --sources=animethemes,moegirl # 本次只用指定源
python 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 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 anime_sorter.py --web # 启动浏览器交互界面
Web 界面
python 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（完整移动对照/撤销日志），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：
python 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：
- 在 Web 界面手动调整分类；
- 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； - 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 里每行都是 目标完整路径 ← 原始完整路径 的移动对照，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）