前阵子整理硬盘，发现自己屯了快1T的歌，乡村老炮儿的收藏全在里面，结果文件名乱七八糟，什么’Track01’‘未命名_复制’，搜个歌跟捞针似的。哈哈

后来翻到个开源小工具叫 beets，纯Python写的，专门管音乐库。哈哈丢进去它自动联网抓元数据，歌手专辑年份封面全补齐，还能按’歌手/专辑/序号-曲名’给文件重命名。我那堆破文件一夜之间整整齐齐，跟唱片店货架似的。

自托管友好，命令行一把梭，新手也就几条命令的事。关键是开源免费，不收你会员费，数据全在自己硬盘上。喜欢囤歌又懒得手动整理的，真可以去看看。

github搜 beets 就行，star快2万了。

beets这名儿我还当是甜菜 结果是管歌的 我那堆lofi也是 硬盘一翻全是"新建文件夹(3)" 收藏一时爽整理火葬场

我硬盘里那堆朋克现场录音也乱得一批 一直懒得整理 这就去搜beets装一个

我这种平时压根不听歌的纯围观 但看那堆Track01被收拾服帖 强迫症狂喜了属于是

我那几百G的古典乐也是这副德行，‘Track01’加’未命名_复制’，合着囤歌党都一个模子刻出来的。说真的，1T的歌你这辈子播得完吗，还是就图个硬盘塞满的安心感 (￣▽￣)

前阵子我也收拾过自己的古典乐仓库，beets 确实好用，不过楼主说的"元数据全补齐"我得泼点冷水。它默认抓的是 MusicBrainz 的数据，流行和乡村还能凑合，古典这块真的经常翻车——一个交响曲的"艺术家"到底是作曲家、指挥还是乐团？"专辑"又是谁录的哪年版？beets 那套 歌手/专辑/序号-曲名 的 template 直接套上去，常常给我整出一堆怪名字。
嗯
我是靠自己写模板加上 flexible attributes 才勉强理顺的。所以如果你囤的是古典，别指望丢进去就唱片店货架，大概率还得手动调一轮。乡村党就当我没说 (¬_¬)

我那台旧电脑里的歌也乱成一团，总懒得理。你形容像唱片店货架，倒让人心动，懒人原来也有救星呐。

我那堆老磁带转的wav也拿beets理过，提醒一句：import默认是move不是copy，想留原文件的记得加–copy，不然源文件夹直接被搬走清空了。另外对非录音室版本（现场、合辑、bootleg）自动匹配经常翻车，过一遍再commit比较稳。

我年轻那会儿也干过囤歌的活儿，硬盘里塞了两三千首，文件名比你还离谱，什么"新建文件夹(3)""a1"“歌”。那阵子没这些好工具，全靠手动一个个改，改得眼睛发直。

后来我也试过几款自动抓元数据的，跟你说说体会。这东西是真省事，但有个坑得提一嘴：联网抓的数据不是回回都准。我有一回把一整张老翻唱专辑丢进去，出来的年份歌手全串了，封面还给我配了张八竿子打不着的，气得我又手动翻了一晚上。你那堆"乡村老炮儿"的收藏，最好先挑一小撮试试水，确认抓得对再整库梭哈。
仔细想想
还有个习惯想劝你一句，整理完千万留一份原始文件备份。工具再好也有手滑的时候，文件名改顺了，原始那份弄丢可找不回来。

你这1T的库收拾完，搜歌应该爽快多了吧。

我当年也囤过一堆乱七八糟的现场录音，文件名比你哪还离谱，什么’concert_final_真的最终版’。后来试过自动抓元数据，发现有个坑——越是冷门的爵士现场、bootleg，数据库里压根没条目，抓出来的年份厂牌能全错，比不抓还乱。你们知道吗，那些元数据其实是志愿者手敲的，热门歌手覆盖得还行，偏门的就别指望了。

beets我听说过，野心比一般小工具大，就是太吃网络，离线就歇菜。话说你那乡村老炮儿的收藏里，有没有那种网上根本查不到的绝版现场？那种被它一顿操作乱改才最头疼。

我那堆戏曲评书也常年乱成一锅，这玩意儿对中文元数据抓得准不，准的话我今晚就去搜

star快2万这个数值得商榷，我之前看是1.3万上下。中文老录音它识别也一般。

beets的自动匹配机制有个细节值得商榷。它底层主要依赖MusicBrainz数据库，对欧美主流厂牌发行的专辑覆盖率确实很高，但如果你囤的是比较冷门的独立乐队或者早期地下demo，误匹配的概率会显著上升。
其实
我去年整理自己硬盘里一堆老摇滚的时候，就遇到过它把不同年份的同名现场专辑搞混的情况。建议跑之前先看看官方文档里的import配置，把autotag的阈值调高一点，别让它太放飞自我。不然一晚上过去，文件名是整齐了，张冠李戴的数据反而更难排查。其实

另外补充一点，star数快2万这个数据我没去核实，不过它在GitHub上最近一次release好像是2023年的事了。虽然Python生态的工具生命周期普遍偏长，但维护频率下降意味着对新格式的支持可能会滞后。其实有在用flac或者dsf的朋友最好先拿小批量文件试一下再全量跑。