lemony-lrc-parser 0.4.0b0

A simple LRC parser for Python.

Lemony LRC Parser

柠檬味的 Python LRC 歌词解析器.

Lemon-flavored LRC Parser for Python.

Features

• 解析标准 LRC 歌词文件
• 支持 EnhancedLRC / SPL 的逐字歌词标签
• 支持 metadata 标签
• 支持折叠时间标签
• 支持参照行
• 支持歌词合并
• 时间偏移 (apply_delta / << / >> 运算符)
• 字典序列化 (to_dict() / from_dict())
• 深拷贝方法链 (.copy())
• 可配置解析与序列化选项
• 完整的类型注解

Installation

推荐使用 uv.

It's recommended to use uv.

uv add lemony-lrc-parser

用 pip 也行.

It's okay to use pip.

pip install lemony-lrc-parser

可以使用 git 仓库来源来第一时间体验到最新最热的 bug feature.

You can use git repo as a source to catch the newest bugs features.

uv add https://github.com/NingmengLemon/lemony-lrc-parser.git

Usage

Quick Start

json, marshal or pickle -like usages

import lemony_lrc_parser as llp

lrc_text = """[ti: Never Gonna Give You Up]
[ar: Rick Astley]

[00:18.684]We're no strangers to love
[00:18.684]我们都是情场老手

[00:22.657]You know the rules and so do I
[00:22.657]你和我都知道爱情的规则

[00:27.070]A full commitment's what I'm thinking of
[00:27.070]我在想的正是一份实打实的承诺

[00:31.459]You wouldn't get this from any other guy
[00:31.459]你从其他人那里得不到的
"""

# 解析
lyrics = llp.loads(lrc_text)

# 访问 metadata
print(lyrics.metadata["ti"])  # "Never Gonna Give You Up"
print(lyrics.metadata["ar"])  # "Rick Astley"

# 遍历歌词行
for line in lyrics:
    print(f"{line.start}ms: {line.text}")

# 序列化回 LRC 格式
output = llp.dumps(lyrics)

OOP Interface

Lyrics 类提供面向对象的解析和序列化入口, 也推荐使用面向对象接口:

from lemony_lrc_parser import Lyrics

lyrics = Lyrics.loads(lrc_text)

# Lyrics 同时是序列容器
print(len(lyrics))    # 行数
print(lyrics[0].text) # 第一行文本
print(lyrics[-1].text)

# 切片访问
first_three = lyrics[0:3]

# 序列化
lrc_output = lyrics.dumps()

# __str__ 等价于 dumps()
print(lyrics)

Word-level Lyrics

解析逐字 (Enhanced LRC / SPL) 歌词:

lrc_text = "[00:01.00]<00:01.00>Never <00:01.50>gonna <00:02.00>give <00:02.50>you <00:03.00>up[00:03.50]"

lyrics = llp.loads(lrc_text)
line = lyrics[0]

for word in line.content:
    print(f"  [{word.start} -> {word.end}] {word.content!r}")
    # [1000 -> 1500] 'Never '
    # [1500 -> 2000] 'gonna '
    # [2000 -> 2500] 'give '
    # [2500 -> 3000] 'you '
    # [3000 -> None] 'up'

# 行级时间: line.start=1000, line.end=3500

Reference Lines (Translation / Transliteration)

LRC 文件中, 紧跟在带时间标签行后面的无标签行, 或与主行的时间戳相同的行, 会被解析为参考行, 常用于存放翻译或音译:

lrc_text = """[00:01.00]Hello
    你好
[00:02.00]World
[00:02.00]世界
"""

lyrics = llp.loads(lrc_text)

line = lyrics[0]
print(line.text)                              # "Hello"
print(line.reference_lines[0][0].content)     # "你好"

Combining Lyrics

将两份歌词 (如原文和翻译) 按时间标签合并:

main = llp.loads("[00:01.00]Hello\n[00:02.00]World\n")
translation = llp.loads("[00:01.00]你好\n[00:02.00]世界\n")

# combine 方法: 翻译行挂到同时间点的 reference_lines 中
combined = main.combine(translation)

# 也可以用 + 运算符
combined = main + translation

for line in combined:
    print(line.text)  # 主歌词
    for ref in line.reference_lines:
        ref_text = "".join(w.content for w in ref)
        print(f"  -> {ref_text}")  # 参考行

# other_as_refline_only=False 时, 翻译中找不到对应时间点的行会作为新行保留
combined = main.combine(translation, other_as_refline_only=False)

Dict Serialization (to_dict / from_dict)

所有数据模型都支持字典序列化, 方便 JSON 传输和 API 对接:

import lemony_lrc_parser as llp

lyrics = llp.loads("[00:01.00]Hello\n[00:02.00]World\n")

# Lyrics → dict
data = lyrics.to_dict()
# {"metadata": {}, "lines": [{"start": 1000, ...}, ...]}

# dict → Lyrics
restored = Lyrics.from_dict(data)

# 也可以对单行、单行内容、单个词元分别操作
line = lyrics[0]
line_dict = line.to_dict()
token_dict = line.content[0].to_dict()

Copy

所有数据模型都提供 .copy() 深拷贝方法, 返回独立的副本:

import lemony_lrc_parser as llp

lyrics = llp.loads("[00:01.00]Hello\n")

# 深拷贝
clone = lyrics.copy()
clone.metadata["ti"] = "New Title"

# 原始对象不受影响
print(lyrics.metadata.get("ti"))  # None

Options

Parsing Options

from lemony_lrc_parser import Lyrics
from lemony_lrc_parser.models import ParseOptions

lrc_text = "[00:01.000]Hello\n[00:05.000]World\n"

lyrics = Lyrics.loads(
    lrc_text,
    options=ParseOptions(
        fill_implicit_line_end=True,        # 是否填充隐式行尾时间
        line_filter="纯音乐, 请欣赏",                    # 黑名单过滤：丢弃包含该子串的行
        # line_filter=re.compile(r"纯音乐.*?请欣赏"),  # 也支持已编译的正则
    ),
)

# lyrics[0].end == lyrics[1].start == 5000

Serialization Options

通过 SerializationOptions 控制序列化行为:

from lemony_lrc_parser import Lyrics
from lemony_lrc_parser.models import SerializationOptions

output = lyrics.dumps(
    options=SerializationOptions(
        with_metadata=True,                     # 是否输出 metadata 段
        use_bracket_for_byword_tag=False,       # 逐字标签使用 [...] 还是 <...> (默认)
        line_tag_decimal_length=2,              # 行标签毫秒位数 (默认 2)
        word_tag_decimal_length=2,              # 逐字标签毫秒位数 (默认 2)
        line_separator="\n",                    # 行间分隔字符串 (默认 "\n", 设为 "" 可省去空行)
    ),
)

Length of Decimal Part

默认 line_tag_decimal_length=2、word_tag_decimal_length=2, 输出格式如 [00:01.00]、<00:01.05>. 此时小数部分表示百分秒, 不足 2 位时自动补齐. 若需保留完整的毫秒精度, 请设置为 3.

Offset

使用 Lyrics.apply_delta(ms) 应用时间偏移, ms 会直接加到每个标签的时间戳上, 这意味着传入正数偏移值会导致歌词整体延后出现, 反之同理.

也可以使用重载的 >> / << 运算, 私以为这样会更好理解一些.

如果应用 offset 会导致时间戳变为负数, 将抛出 TimestampUnderflowError, 由调用方自行处理.

Applying Offset

通过 Lyrics.apply_delta(ms) 对时间戳应用偏移, 返回一个新对象:

from lemony_lrc_parser import Lyrics

lyrics = Lyrics.loads(lrc_text)

# 正数 → 歌词延后出现 (等价于 lyrics >> 500)
shifted = lyrics.apply_delta(500)

# 负数 → 歌词提前出现 (等价于 lyrics << 500)
shifted = lyrics.apply_delta(-500)

# 使用 << / >> 运算符
shifted = lyrics >> 500   # 延后 500ms
shifted = lyrics << 500   # 提前 500ms

# shifted 的时间戳已被整体偏移, 原始 lyrics 不受影响

如果偏移会导致时间戳变为负数, 将抛出 TimestampUnderflowError.

如需在序列化前偏移时间戳, 请先调用 apply_delta() 再序列化返回的副本. 如果你的偏移量来自歌词文件元数据, 你可能还需要记得手动清理 lyrics.metadata 中的偏移值.

References

LRC Wikipedia

SPL Specification

UwU?

UwU!

License

MIT License