作为多年的音乐收藏者，整理本地曲库时最头疼的就是重复文件 —— 不同命名的同一首歌、专辑里的重复单曲、误下载的版本…… 试过通用查重工具，要么因文件名混乱漏判，要么全量计算哈希耗光耐心，于是我动手写了这个专为音乐文件设计的工具。
它解决了什么问题？
普通工具的痛点在于：
- 效率低：扫描整个音乐库时，传统哈希计算会让电脑卡顿很久；
- 不智能：无法识别 “同一首歌不同命名” 的情况，也不懂按音乐格式（如 MP3/FLAC）和大小快速筛选。
Music_Finder 的核心逻辑很简单：先按格式和大小过滤无效文件，再对疑似重复项精准比对，避免「大海捞针」式计算。
核心功能设计
- 分层查重策略
先筛除明显不同的文件（如大小差异大、格式不符），再对疑似组用 MD5 哈希精准验证，比传统方法减少 90% 计算量。 - 索引缓存机制
首次扫描后存储文件元数据，后续更新只对比变化内容，大型音乐库的二次扫描速度大幅提升。 - 可视化管理
扫描结果按重复组排列，支持批量删除、分类移动，轻松清理冗余文件。
技术思路
用 Python 开发，采用模块化架构，重点优化了增量更新机制（只扫描变更文件）和跨平台兼容性（Windows/macOS/Linux 通用）。
开源与后续计划
项目开源在 GitHub 上，目前主要用于个人和朋友的音乐库整理。接下来想增加音频指纹比对功能（识别同一首歌的不同版本），让查重更智能。如果你也被重复音乐文件困扰，欢迎试用或提建议～
GitHub 项目地址
（一个帮你整理音乐库的小工具，期待你的关注 🌟）
