Nuovo core/charts.py con quattro sorgenti classifiche:
- fetch_itunes(country): Top 100 iTunes RSS per paese (it/us/gb/ww)
- fetch_lastfm(decade, genre): top tracks Last.fm per tag combinato
(es. "90s dance", "italo disco") - richiede API key (demo hardcoded,
sovrascrivibile via config `lastfm_api_key`)
- fetch_spotify(playlist_key): brani da 6 playlist chart editoriali
Spotify (Top 50 / Viral 50 per Global/Italy/USA/UK) via Client
Credentials gia' configurate
- fetch_m2o(): scraping HTML della chart dance italiana settimanale
Tutte con cache SQLite (~/Library/Application Support/MusicTools/
charts_cache.db) TTL 6h, key per sorgente+params, invalidazione via
force=True.
26 test coprono parsing, cache hit/miss, TTL scaduta (freezegun),
gestione errori HTTP/JSON e assenza credenziali.
Iterazioni sul feature Dedup (v1.10.0) da subito-post-scaffolding:
- compute_fingerprint espone il vero errore invece del generico None,
worker propaga l'err_msg via progress_callback esteso
- Retry automatico: -length 30 su "invalid data / decoding frame",
-length 60 + -algorithm 1 su "fingerprint vuoto"
- Nuovo metodo "filename" (Jaccard sui token nome file) con algoritmo
incrementale O(N·K) — utile per file corrotti o per anteprima veloce
- Streaming groups: sia fingerprint che filename emettono `dedup:group`
appena un gruppo raggiunge >=2 file; JS accumula in Map per update
in-place. Progress bar avanza in tempo reale
- Fix shape bug che dava "NaN duplicati" nella summary line
- .dedup-groups-scroll: max-height 55vh + overflow-y auto per non
perdere l'header/footer scrollando molti gruppi
- Bottone "Seleziona tutti i consigliati" nel footer: ripristina la
selezione di default (tutti tranne il TIENI marcati per cancellazione)
- .gitignore: dedup_cache.db (SQLite locale per macchina utente)
Nuovo modulo core.dedup per rilevare brani audio duplicati usando
Chromaprint (fpcalc): scan cartella (opzionalmente ricorsivo),
fingerprint acustico via fpcalc -json, cache SQLite in
_get_config_dir()/dedup_cache.db per non ricalcolare al re-scan,
raggruppamento per fingerprint identico + ordering per bitrate DESC.
move_to_trash() usa send2trash (reversibile via Finder/Explorer).
- core/paths.py: find_fpcalc() con fallback dev su project bundle_bin
- core/dedup.py: scan_folder, compute_fingerprint, move_to_trash
- tests/test_dedup.py: 9 unit test (mock fpcalc + send2trash)
- requirements.txt: send2trash>=1.8.0
- build_macos.py: download fpcalc universal binary da GitHub releases
- build_windows.py: download fpcalc.exe da GitHub releases
Nuovo flusso: se archive_dir è passato, upgrade_folder cerca versioni HQ
del brano nell'archivio locale prima di scaricare da YouTube. Match via
Jaccard sui token del filename (soglia default 0.5). Se 1 candidato:
copia/converte diretto in mp3 320k. Se >=2 e resolve_callback presente:
chiama la callback bloccante (per la UI) con lista candidati + bitrate
+ similarity, poi rispetta la scelta (use_local / use_youtube / skip).
Fallback su YouTube se nessun match o archive_dir=None.
Test unitari sui 3 helper (_normalize_stem, _scan_archive, _find_candidates).
luciano