用Python从零搭建Spotify个人听歌数据分析流程-代码聚汇网

用Python从零搭建Spotify个人听歌数据分析流程

怀古游戏宅SIR·2026-09-07·阅读 103 GEO检测（免费）

PythonSpotify数据分析

|难度：普通|阅读约 36 分钟

每年年底，音乐平台都会给你生成一份漂亮的年度报告，告诉你这一年听了多少小时、哪个歌手上榜最多。可我这种爱较真的人，光是看海报级别的总结根本不过瘾，总想把原始数据拿到手里自己翻——比如最近我到底在哪天半夜循环了那首老歌，通勤路上我的曲风偏好有没有发生变化，我的"年度歌手"是真爱还是只靠三首歌刷出来的。试过几个第三方统计网站，发现个人能拿到的数据很有限，于是我干脆用 Python 从 Spotify 官方接口拉数据自己分析。这篇东西就是我从零开始搭建一套"自己听歌数据"分析流程的完整记录，从开发者应用创建、OAuth 授权、数据拉取，到时间维度和音频特征的挖掘，全都踩了一遍坑，希望能给同样有兴趣折腾自己数据的读者省点时间。

1. 先别急着写代码，盘清楚你的 Spotify 数据到底长什么样

很多人上手第一步就卡住了，是因为根本没搞清楚 Spotify 到底能给你什么数据。我一开始也是这样，以为只要调一个接口就能拿到"从注册至今的全部播放记录"，结果发现根本不是那么回事。

1.1 两套数据源：实时 API 与历史导出

Spotify 的数据来源实际上有两条路，各管一段。

第一套是 Web API。它提供的是"当前状态"类数据，比如你最近播放了什么、收藏了哪些歌、建过哪些歌单、播放列表里的曲目有哪些、每首歌的音频特征是什么。这类数据实时性高，但历史深度有限，尤其是"最近播放"这个接口，最多只能给我最近 50 条记录，想用 offset 翻页往前翻？门都没有。

第二套是 账号数据导出。在 Spotify 的隐私设置里，你可以申请将自己账号的完整数据导出，Spotify 会以邮件形式发一个压缩包给你，里面有一个或多个 StreamingHistory0.json 这样的文件，记录了你从开始听歌那天起每一首歌的播放时间、艺术家、歌曲名和播放时长。这才是真正意义上的"完整历史"。

我的做法是两条路结合：先用 Web API 拿到最新的收藏曲库和音频特征，做实时画像；再用导出的 StreamingHistory 数据回填历史上听过但没收藏的歌。两套数据配合使用，基本上能把"我喜欢什么"和"我怎么听歌"这两个问题回答得很完整。

1.2 API 返回的结构里，哪些字段能直接变成分析指标

以 current_user_recently_played 为例，返回的 JSON 结构大致长这样：

json复制{
  "items": [
    {
      "track": {
        "id": "4uLU6hMCjMI75M1A2tKUQC",
        "name": "Karma Police",
        "artists": [{"name": "Radiohead"}],
        "duration_ms": 253266,
        "popularity": 72
      },
      "played_at": "2024-01-15T20:14:30.000Z"
    }
  ]
}

这里面有两个字段特别值得注意：played_at 记录播放时间，duration_ms 记录歌曲总长度。把 duration_ms 和播放记录里的实际播放时长（导出数据里有 msPlayed）对比，可以判断这首歌是被完整听完还是听了几句就切掉了，进而区分"真正喜欢"和"随手划走"。

保存的曲库接口 current_user_saved_tracks 多返回一个 added_at 字段，也就是收藏时间。把 added_at 和歌曲发行时间放在一起看，能分析出你是"早就喜欢这首歌，最近才收藏"，还是"新歌一出来就上头"。

1.3 规划你的分析目标

在写任何代码之前，先想清楚你想回答什么问题。我问了自己三个问题：

我一天之中什么时候听歌最多？早上通勤还是深夜？
我的曲库整体是偏暴躁还是偏安静？
我保存的歌单里，哪些歌是被我"雪藏"的？

这三个问题分别对应三条技术路线：时间维度分析、音频特征聚合、歌单内部排序。你的分析目标可以不一样，但一定要明确，否则很容易陷入"把数据拉出来不知道下一步干嘛"的尴尬。

需要模型API调用？免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 开发者应用配置和 Python 环境准备，这一步最容易被忽略

我见过不少人栽在这第一步，其实并不是代码难，而是几个配置细节没做好。

2.1 在 Developer Dashboard 创建应用

打开 Spotify 的 Developer Dashboard，登录后点 Create App，填一个应用名称和描述，关键是 Redirect URI 这一栏，必须填：

code复制http://localhost:8888/callback

这个地址是本地回调地址。Spotify 的授权流程是：用户同意授权后，Spotify 会带着一个授权码跳到这个地址，本地的脚本捕捉到这个授权码，再换到访问令牌。如果不提前在 Dashboard 里登记这个地址，授权时就会报 redirect_uri_mismatch 错误。

创建完成后，你会在应用页面看到两个重要字符串：Client ID 和 Client Secret。Client ID 相当于应用的公开标识，Client Secret 是密码，绝对不能泄露，也不能提交到 GitHub。我一般把它们写进一个 .env 文件，用 python-dotenv 读取，或者直接放到脚本文件顶部、用 os.environ.get() 读取环境变量。

2.2 Python 环境与依赖

这套分析流程需要的第三方库其实就几个：

bash复制python3 -m venv spotify-analysis
source spotify-analysis/bin/activate
pip install spotipy pandas matplotlib python-dotenv

spotipy 是社区里最成熟的 Spotify Web API 封装库，pandas 用来做数据聚合，matplotlib 做可视化。如果是在国内网络环境，可以给 pip 加镜像参数把下载速度提上去。

需要注意 Python 版本，建议 3.10 及以上。我在 3.8 上跑过也正常，但新版本对类型标注和 JS 类的库兼容性更好，没必要跟自己过不去。

2.3 敏感信息管理的小习惯

把 Client ID 和 Client Secret 写进 config.py 时，记得加一行：

python复制import os

CLIENT_ID = os.getenv("SPOTIFY_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.getenv("SPOTIFY_CLIENT_SECRET")
REDIRECT_URI = "http://localhost:8888/callback"

然后在项目根目录建一个 .env：

code复制SPOTIFY_CLIENT_ID=你的ID
SPOTIFY_CLIENT_SECRET=你的Secret

在 .gitignore 里忽略 .env 和 config.py。项目虽小，但这个习惯能避免很多不该有的麻烦。

3. 授权流程实测：让脚本替你安全地访问听歌记录

这一章是整个流程里最绕、也最容易出问题的地方。我把它单独拎出来讲，是因为理解了 OAuth 流程，后面所有接口调用都会顺理成章。

3.1 为什么非要 Authorization Code Flow

Spotify 的授权方式有好几种，简单来说分两类：一类是只访问公开数据，不需要用户授权的 Client Credentials Flow；另一类是访问用户私有数据，比如你的收藏、播放记录，必须用 Authorization Code Flow。

你可以把前者理解成"凭记者证进发布会现场"，只能听到公开宣布的消息；后者是"拿到住户的钥匙进家里参观"，能看的东西更私密、权限更高。分析自己的听歌数据，显然属于后者。

Authorization Code Flow 的完整链路是：

脚本打开一个浏览器页面，跳转到 Spotify 授权页
你登录并点击同意授权
Spotify 回调到你预设的 Redirect URI，地址栏里带一个 code 参数
脚本截获这个 code，结合 Client Secret，向 Spotify 请求访问令牌
拿到令牌后，用它去请求各种数据接口

3.2 授权核心代码

用 spotipy 的话，这个流程可以压缩得很短：

python复制import spotipy
from spotipy.oauth2 import SpotifyOAuth

sp = spotipy.Spotify(auth_manager=SpotifyOAuth(
    client_id=CLIENT_ID,
    client_secret=CLIENT_SECRET,
    redirect_uri=REDIRECT_URI,
    scope="user-read-recently-played user-library-read user-top-read playlist-read-private",
    cache_path=".spotify_cache",
    open_browser=True
))

scope 是一个空格分隔的权限列表。这里我申请的四个权限分别是：

Scope	能做什么
`user-read-recently-played`	读取最近播放记录
`user-library-read`	读取收藏的歌曲
`user-top-read`	读取你的 Top 歌手和 Top 歌曲
`playlist-read-private`	读取私有播放列表

第一次运行脚本时，open_browser=True 会自动打开浏览器，把授权页面弹到你面前。同意之后，脚本会拿到令牌并把它写入 .spotify_cache 这个缓存文件。之后每次调用，spotipy 都会自动检测令牌是否需要刷新，完全不需要你操心。

3.3 token 缓存和多项目冲突

.spotify_cache 这个缓存文件很多人会忽略，但恰恰是坑的根源。一次授权换到的 access token 有效期只有一小时，但 refresh token 的有效期很长（理论上不过期，除非用户撤销授权）。spotipy 会把这两个 token 都写进 cache 文件，需要刷新时拿 refresh token 去换新 token。

问题在于：如果你有两个项目用了同一个 cache_path，但它们的 client_id 不同，后一个项目在授权时会覆盖掉前一个项目的 refresh token，前一个项目下次运行就会报 401 未授权错误。我吃过这个亏：为了美观，把缓存文件统一放到了 ~/.spotify_cache，结果 A 项目一跑，B 项目就废了。

所以每个项目必须用独立的 cache_path，比如 .spotify_cache 直接放在各自项目根目录里。

4. 拉数据不是一条命令的事：分页、限额与字段陷阱

当你把授权搞通之后，真正开始拉数据，会发现接口调用远没有想象中那么简单。

4.1 最近播放只有50条，说了你可能不信

current_user_recently_played 这个接口，文档上写的是返回最近播放记录，但实际最多只给你 50 条，而且不支持 offset 翻页。也就是说，不管你是今天第一次用这个接口，还是三个月后再次调用，都只能拿到当下最新的 50 条。

这意味着，如果你想分析自己的长期听歌习惯，Web API 这条路是走不通的。第三方年度报告网站拿到的"全年数据"，如果不是用户提前授权并持续调用接口存下来的，根本不可能做到。这也是为什么我一直强调：长期分析必须用账号数据导出。

4.2 保存曲库的分页拉取

相比播放记录，收藏曲库就大方得多，可以翻页拉取全部收藏。但"全部"也可能有大几千首，一页最多 50 条，需要写分页逻辑：

python复制def fetch_all_saved_tracks(sp):
    all_items = []
    offset = 0
    while True:
        batch = sp.current_user_saved_tracks(limit=50, offset=offset)
        all_items.extend(batch["items"])
        if batch["next"] is None:
            break
        offset += 50
    return all_items

注意 batch["next"] 这个字段：如果它是 None，说明后面没有更多数据了，循环结束；如果它有值，就继续 offset += 50。这个写法适用于所有带 offset 分页的 Spotify 接口。

4.3 限流 429 与优雅重试

Spotify API 是有速率限制的，虽然实践中很少遇到，但一旦你拉取大量数据，触发 429 错误是意料之中的事情。429 响应里会带一个 Retry-After 头，告诉你要等多少秒。

我封装了一个带重试的请求函数：

python复制import time
from spotipy.exceptions import SpotifyException

def fetch_url_with_retry(func, *args, retries=5, **kwargs):
    for attempt in range(retries):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except SpotifyException as e:
            if e.http_status == 429:
                wait_time = int(e.headers.get("Retry-After", 1)) + 1
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise
    raise RuntimeError("请求失败，重试次数超限")

实际使用中，碰到 429 之后睡几秒再重试基本都能成功。真正要注意的反而是代码逻辑里的死循环——如果接口因为鉴权失败反复返回错误，你的重试代码可能会把请求打到一个失效的 endpoint 上，白白浪费时间。

4.4 真·历史数据：从账号里导出 StreamingHistory

要拿到从第一天听歌到现在的完整记录，唯一可靠的办法就是账号数据导出。

具体操作：打开 Spotify 的 Privacy Settings，找到 Download your data 相关入口，申请导出。Spotify 通常会在几个小时到一周不等的时间内发一封邮件，里面是一个 my_spotify_data.zip。解压之后，你会看到若干个 StreamingHistory0.json、StreamingHistory1.json 之类的文件。

每个文件里的记录格式很简洁：

json复制{
  "endTime": "2023-09-01 22:14",
  "artistName": "Radiohead",
  "trackName": "Karma Police",
  "msPlayed": 253266
}

endTime 表示这首歌播完的时间，msPlayed 表示这次实际播放了多少毫秒。注意，endTime 不一定带时区信息，在跨时区分析时要小心，具体我在第 5 章会细说。

5. 从"什么时间听了什么歌"看你的作息规律

数据都拿到手了，接下来才是有意思的部分。第一个我想分析的角度是时间：我自己到底什么时候最沉迷音乐。

5.1 时间戳处理：时区、字符串格式化

Web API 返回的 played_at 是 ISO 8601 格式，带时区信息，比如 2024-01-15T20:14:30.000Z，这个 Z 表示 UTC 时间。如果你在别的时区，要先把时间转成本地时间再聚合，否则统计结果会整体偏移几个小时。

导出数据里的 endTime 则是 2023-09-01 22:14 这种格式，没有时区后缀。我比较了多个样本后发现，它一般就是记录时的本地时间，但不排除不同账号有差异。稳妥的做法是拿几天的数据和你实际的作息对照一下，确认没有偏移再投入使用。

处理时间戳的代码：

python复制import pandas as pd

df = pd.read_json("StreamingHistory0.json")
df["end_time"] = pd.to_datetime(df["endTime"], format="%Y-%m-%d %H:%M")
df["hour"] = df["end_time"].dt.hour
df["weekday"] = df["end_time"].dt.dayofweek

5.2 按小时和星期聚合的 pandas 写法

把数据聚合成"每天各个时段的播放时长"，一行代码：

python复制hourly_play_ms = df.groupby("hour")["msPlayed"].sum()
hourly_play_min = hourly_play_ms / 60000

weekday 从 0 到 6 分别对应周一到周日。我想看一周的作息，可以用透视表：

python复制weekday_hour = df.pivot_table(
    index="weekday",
    columns="hour",
    values="msPlayed",
    aggfunc="sum",
    fill_value=0
)

这样生成一张 7x24 的表格，行是周几，列是小时，值是播放毫秒数。转成分钟之后，热力图一画，一周的音乐作息直接视觉化。

5.3 可视化：柱状图看一天的听歌分布

画图用 matplotlib 就够了：

python复制import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.bar(hourly_play_min.index, hourly_play_min.values)
plt.xlabel("Hour")
plt.ylabel("Played minutes")
plt.title("24-hour listening habit")
plt.show()

我跑完自己的数据发现，一天里有三个明显的峰值：早上 7 点到 9 点，下午 4 点到 6 点，以及晚上 10 点到凌晨 1 点。前两个很容易理解，通勤时间；第三个就值得玩味了，说明我是一个典型的"睡前不折腾点声音就难受"的人。

5.4 清洗规则：30 秒以下的切歌不值得分析

拿到 StreamingHistory 数据后，第一步不是直接分析，而是清洗。我定了一条规则：msPlayed < 30000（30 秒）的播放记录直接过滤掉。

原因很简单：很多人在一首歌播放开头就切掉了，可能因为这是自动播放的下一条，也可能因为试听了一下不感兴趣。这 30 秒内的播放更多是"随机行为"，不是真实的收听习惯。如果不滤掉，会导致大量低质量数据混进来，把那些"完整听完"的歌的权重稀释掉。

python复制df_filtered = df[df["msPlayed"] >= 30000]

当然，这个阈值根据你自己的习惯可以调整。如果你是一个很喜欢在听歌时预览开头的人，可以提高到 60 秒，关键是保证剩下的记录能代表"你有意识地听了"。

6. 用音频特征给歌单打分：danceability、energy 与 valence

时间维度回答的是"我什么时候听歌"，音频特征回答的则是"我到底喜欢什么样的歌"。这一块在 Spotify API 里非常特别，几乎是各家平台里独一份的能力。

6.1 audio_features 里最常用的指标

Spotify 给每首歌算了一套音频特征，取值大多在 0 到 1 之间，含义非常直白：

danceability：这首歌适合跳舞的程度，节奏感强不强
energy：整体能量强度，偏高通常意味着"吵、炸、热血"
valence：情绪积极程度，越低越丧，越高越欢快
acousticness：原声乐器的比例，越高越像不插电现场
instrumentalness：器乐占比，越高越接近纯音乐
tempo：每分钟节拍数，BPM

我用一个生活化的理解：energy 决定了这首歌会不会让你想跑步，valence 决定了你在跑步时是面带微笑还是面无表情。这两个指标放在一起，基本能粗略还原一首歌的氛围。

6.2 批量获取与均值计算

获取收藏曲库里所有歌的音频特征，注意接口一次最多只能传 100 个 track id，多了会报错：

python复制ids = [item["track"]["id"] for item in saved_items if item["track"]["id"]]
features = []
for i in range(0, len(ids), 100):
    batch = sp.audio_features(ids[i:i+100])
    features.extend(batch)

然后转成 DataFrame：

python复制feature_df = pd.DataFrame(features)
feature_df = feature_df.dropna(subset=["id"])

这里有个隐藏坑：audio_features 返回的列表里可能出现 None，表示某些 track id 无法获取特征。最常见的原因是本地文件、播客、以及某些版权受限的歌曲没有音频特征数据。dropna(subset=["id"]) 就是干这个的。

算均值：

python复制mean_cols = ["danceability", "energy", "valence", "acousticness", "instrumentalness"]
print(feature_df[mean_cols].mean())

我自己曲库的结果是：danceability 0.56，energy 0.62，valence 0.48。翻译成人话就是：整体偏中能适中，情绪略微低沉，偶尔想动一动但也没有很嗨。

6.3 一个实用小工具：按"能量"排序生成通勤歌单

光看平均数还不够过瘾。我写了个小脚本，把保存的歌曲按"综合能量指数"排序，给早高峰通勤生成一版提神歌单：

python复制feature_df["mood_score"] = feature_df["energy"] * 0.6 + feature_df["valence"] * 0.4
top_mood_songs = feature_df.sort_values("mood_score", ascending=False).head(20)

效果还挺好，排在前面的明显都是那种打击乐密集、节奏偏快、旋律上头的歌。排在最末尾的则是几首安静到不行的民谣，非常适合睡前听。

这个思路可以继续发散：想找"深夜悲伤歌单"，就把 valence 排升序；想找"跑步歌单"，就按 tempo 在 120 到 140 之间筛。

6.4 特征分析的局限与更多想象空间

要说局限，最明显的就是音频特征只能反映声学属性，不能反映歌词内容。比如一首歌词很丧但旋律特别欢乐的歌，valence 可能会给出一个偏高甚至接近 0.9 的乐观评分，实际听感却完全是另一回事。

另外一个可以深度玩的方向是按时间给特征分组：把每个月收藏的歌单独算一遍均值，看看自己的音乐口味是逐渐变硬还是变软。这种时间序列上的口味漂移分析，比单纯看全年均值有意思得多。

7. 真实踩坑记录：401、空数据和时区偏移的定位链路

前面把流程讲得很顺，实际操作里我踩过的坑一个都不少。最后说三个最典型的，每个都是花了小半天才定位到根因的。

7.1 现象：脚本跑得好好的，今天突然 401

有一天我打开前一天还能正常跑的脚本，结果一行 SpotifyException: 401 Unauthorized 直接打在脸上。第一反应是 token 过期了，但 spotipy 明明会自动刷新。

查了 auth_manager 的日志才发现，脚本去刷新 token 时，用的是缓存文件里的 refresh token，而那个 token 对应的 client_id 是另一个项目的。这就回到了第 3 章提到的多项目共享缓存文件的问题。我两个项目用了同一个 cache_path，后授权的那个项目把前一个的缓存覆盖掉了，两个项目互相踢皮球，最终谁都跑不了。

7.2 定位过程：cache、scope、Dashboard

遇到这种问题，不要慌了就删除整个缓存重新授权，先按顺序排查：

打开 cache 文件，看里面对应的 client_id 是否和当前项目一致
如果一致，check 一下当前账号在 Dashboard 里是否撤销了应用授权
如果以上都没问题，再看 scope 是否和你请求数据需要的权限匹配

我那次是第一步就中了。解决办法很简单：每个项目用独立的 cache_path，删除旧的混淆缓存文件，重新授权一次，问题立刻消失。

7.3 数据里为什么全是 None：清洗 filter 的必要性

还有一次，我把 audio_features 返回的数据直接塞进 DataFrame，发现很多行都是 None。刚开始以为接口坏了，仔细一看，是收藏曲库里混进了几首本地文件和播客节目。本地文件没有 Spotify 的 track id，audio_features 拿不到特征数据时不会报错，而是在对应位置返回 None。

这类脏数据不清理干净，统计分析会被整体带偏。建议在拉数据阶段就做一次过滤：

python复制valid_items = [item for item in saved_items if item["track"] and item["track"]["id"]]

我后来还会顺手把 track["is_local"] 为 True 的记录排除掉。

7.4 时区偏移让统计结果差了两小时

导出数据里的 endTime 时不带时区，我最初直接按本地时间处理，结果早上 7 点的听歌高峰整体向后移了 8 个小时，变成了下午 3 点。一开始我以为是自己最近作息太乱，后来拿着具体某一首歌的对播记录核对，才发现是时区偏移。

处理办法是统一把字符串先转成不带时区的 datetime，再手动指定时区。如果你所有的数据都是在本地产生的，导出数据一般记录的就是本地时间，不需要再多转一次；但如果 Web API 数据也在同一张表里，played_at 是 UTC，需要先 .dt.tz_convert 成当地时区，再提取小时字段。两种数据放一起比较时，这一点特别容易翻车。

7.5 收尾经验

整套流程跑下来，我最真切的体会是：分析自己的数据这件事，技术上其实门槛不高，真正的价值在于你把数据拿到手里后，会发现很多原本只存在于"感觉"层面的东西，突然就变成了可以量化的规律。周末早上我适合听什么、加班到深夜我到底循环了多少次同一首歌、我嘴上说着讨厌口水歌但收藏列表里躺着多少首高 danceability 的歌——这些问题图表一出来，答案全在那里，还挺打脸。有机会的话，建议你也试一次，说不定会发现一个自己都没意识到的"音乐人格"。