Come esportare brani da una Playlist Spotify per trasferirli su un’altra. La guida completa
Molti di voi mi avete chiesto se fosse possibile esportare i brani da Spotify e spostarli in una playlist. La guida non è semplice, è stata condivisa sul sito IlSoftware e la condividiamo con voi visto che può essere utili a tutti anche se non è proprio semplicissima.
Infatti potremo esportare brani da Spotify, sia i preferiti che altri brani e salvarli come testo o come nuova playlist ed impostarla sia pubblica che privata. Spotify infatti permette di inserire alcuni brani sia in playlist che nella cosiddetta “Brani che ti piacciono“.
Questa non è una vera e propria playlist ma dei brani preferiti che possiamo ascoltare quando vogliono. Se volete esportare questi brani, oppure creare una playlist, in questo articolo vi sveleremo come fare e sebbene la guida non sia facilissima, cercheremo di essere più chiari possibili.
La guida che trovate di seguito non è facilissima, ma permette di esportare brani da Spotify in modo veloce dopo aver configurato tutto l’ambiente. La configurazione non è semplice ma leggendo bene sicuramente ci riuscirete senza problemi.
Esportare Playlist Spotify: Materiale necessario
La guida prevede di avere ovviamente un account Spotify, anche quello Free va bene e di iscriversi (gratuitamente) al Spotify for Developers, piattaforma dedicata agli sviluppatori per avere diversi strumenti a nostra disposizione.
Utilizzeremo il linguaggio Python, con alcuni script preconfezionati, ci serve Linux oppure il Sottosistema Windows per Linux (WSL), così da usare Windows impartendo comandi Linux ed una buona dose di pazienza che non basta mai.
Iniziamo.
Come trasferire brani Spotify da una playlist all’altra. Guida per smanettoni
- Installa e attiva Sottosistema Windows per Linux (WSL) QUI LA GUIDA.
- Avvia WSL sul tuo sistema Windows (puoi saltare i primi due passaggi se usi già Linux).
- Aprire il terminale e verifica se hai installato Phyton e Pip digitando i comandi seguenti
python3 --version
epip --version
. - Apri Spotify for Developers e loggati con il tuo account Spotify.
- Clicca su Create app.
- Dai il nome e completa i dati richiesti e nel campo Redirect URIs devi inserire l’indirizzo
http://localhost:8888/callback
. - Gli altri campi sono a piacere (Nome e Descrizione) oppure da lasciare vuoti.
- Nell’app creata sotto Settings -> Basic information -> View client secret dove dovrai segnarti i campi il Client ID e Client secret.
- Crea lo script Phyton branipreferiti.py digitando il comando nano branipreferiti.py ed incolla il codice seguente (nei campi TUO_CLIENTID e TUO_CLIENTSECRET devi incollare le stringhe copiate in precedenza nella fase di creazione dello script):
import spotipy from spotipy.oauth2 import SpotifyOAuth # Configura le credenziali sp = spotipy.Spotify(auth_manager=SpotifyOAuth(client_id="TUO_CLIENTID", client_secret="TUO_CLIENTSECRET", redirect_uri="http://localhost:8888/callback", scope="user-library-read")) # Imposta il limite di risultati per pagina limit = 50 offset = 0 all_tracks = [] while True: # Recupera i brani salvati con offset e limite results = sp.current_user_saved_tracks(limit=limit, offset=offset) tracks = results['items'] all_tracks.extend(tracks) # Verifica se ci sono altri brani da recuperare if len(tracks) < limit: break # Aggiorna l'offset per la prossima iterazione offset += limit # Scrivi i link dei brani in un file di testo with open('brani_preferiti.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: for idx, item in enumerate(all_tracks): track = item['track'] file.write(f"{idx + 1}. {track['name']} - {track['external_urls']['spotify']}\n") print("La lista dei brani preferiti è stata salvata in 'brani_preferiti.txt'.")
- Installa la libreria Spotify digitando il comando
pip install spotipy
. - Ora digita il comando
python3 branipreferiti.py
per avviare lo script e clicca su Accetto (da fare velocemente altrimenti lo script va in errore e devi riavviarlo) nella richiesta di connessione al tuo account Spotify. - Verrà creato un file brani_preferiti.txt con l’elenco esportato dei brani preferiti.
- Vai su Spotify e crea una Playlist chiamata “Playlist da brani preferiti”.
- Crea lo script Phyton digitando il comando nano incollando il codice seguente (nei campi TUO_CLIENTID e TUO_CLIENTSECRET devi incollare le stringhe copiate in precedenza nella fase di creazione dello script):
import spotipy from spotipy.oauth2 import SpotifyOAuth # Configura le credenziali sp = spotipy.Spotify(auth_manager=SpotifyOAuth(client_id="TUO_CLIENTID", client_secret="TUO_CLIENTSECRET", redirect_uri="http://localhost:8888/callback", scope="playlist-modify-private,playlist-modify-public,user-library-read"> # Passo 1: Recuperare i brani preferiti limit = 50 offset = 0 all_tracks = [] while True: results = sp.current_user_saved_tracks(limit=limit, offset=offset) tracks = results['items'] all_tracks.extend(tracks) if len(tracks) < limit: break offset += limit # Estrarre gli URI dei brani (necessari per aggiungerli alla playlist) track_uris = [item['track']['uri'] for item in all_tracks] # Passo 2: Creare una nuova playlist user_id = sp.current_user()['id'] # Ottieni l'ID dell'utente corrente playlist_name = "Playlist da brani preferiti" playlist_description = "Una playlist creata automaticamente con i brani che ti piacciono" playlist = sp.user_playlist_create(user=user_id, name=playlist_name, public=False, description=playlist_description) # Passo 3: Aggiungere i brani preferiti alla nuova playlist # L'API Spotify permette di aggiungere fino a 100 brani per richiesta for i in range(0, len(track_uris), 100): sp.playlist_add_items(playlist_id=playlist['id'], items=track_uris[i:i + 100]) print(f"La playlist '{playlist_name}' è stata creata con successo e i brani preferiti sono stati aggiunti.")
- Ora troverai la Playlist dei brani preferiti importati come una normale playlist sul tuo account Spotify.
Per tutti i dettagli e problemi di rimando al sito della FONTE dove trovare le informazioni dettagliate sulla procedura. Personalmente l’ho provata ed ha funzionato sul mio computer Windows con installato il sistema Linux virtualizzato.
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