metabrainz/listenbrainz Docker 镜像 - 轩辕镜像

listenbrainz-server

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镜像概述和主要用途

listenbrainz-server镜像是ListenBrainz项目的服务器容器。该项目类似于原始的AudioScrobbler®服务，由前Last.fm和现任MusicBrainz开发者团队创建，核心定位为开源音乐记录平台。与原始项目相比，ListenBrainz完全开源且将音乐使用数据作为开放数据发布，主要目标包括：保存用户现有Last.fm®数据，以及向全球开放极具价值的音乐使用数据。

核心功能和特性

• 开源架构：遵循GNU General Public License v2.0，代码完全开放可审计和修改
• 开放数据策略：音乐收听记录数据以开放数据形式发布，支持公众访问和二次开发
• 数据迁移支持：提供Last.fm®数据导入功能，帮助用户无缝迁移和保留历史音乐记录
• 统计分析能力：集成Google BigQuery进行大规模音乐收听统计数据计算
• 文档生态：提供完整API文档和本地文档构建工具，便于开发者使用和扩展

使用场景和适用范围

• 个人音乐数据管理：用户可集中保存、管理跨平台的音乐收听历史，避免数据丢失
• 音乐应用开发：开发者基于开放音乐数据构建音乐推荐、收听行为分析等创新应用
• 学术研究领域：研究人员利用开放数据开展音乐流行趋势、用户行为模式等学术研究
• 开发测试环境：快速搭建本地ListenBrainz服务器开发环境，加速功能开发和测试验证

详细的使用方法和配置说明

开发环境设置

开发环境的部署流程与生产环境存在差异，详细配置指南请参考官方开发环境文档。

统计计算配置

ListenBrainz通过Google BigQuery实现统计数据计算，需完成以下配置：

1. 获取BigQuery凭证：

   • 在Google Cloud平台创建新项目并启用BigQuery服务
   • 生成并下载JSON格式的凭证文件，命名为bigquery-credentials.json
   • 将该文件放置于项目的credentials目录下

2. 修改配置参数：

   • 编辑项目配置文件config.py，设置WRITE_TO_BIGQUERY = True以启用BigQuery写入功能

3. 手动触发统计计算（如需）：

   bash
   docker-compose -f docker/docker-compose.yml -p listenbrainz run --rm web python manage.py stats calculate
   

文档构建

完整的API文档可通过listenbrainz.readthedocs.org在线访问，也可本地构建：

bash
cd listenbrainz-server/docs
make clean html

许可证信息

listenbrainz-server - ListenBrainz项目的服务器

版权所有 (C) 2017 MetaBrainz Foundation Inc.

本程序是自由软件；您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证第2版（或更高版本）的条款重新分发和/或修改它。

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