CompareDatasets 自动化

适用人群

- 音乐爱好者: 希望将 YouTube 播放列表中的新曲目添加到 Spotify 播放列表中。
- 内容创作者: 需要在不同平台上同步音乐内容，确保曲目不重复。
- 数据分析师: 需要比较和整合来自不同来源的数据集以优化播放列表。
- 程序员: 寻找自动化解决方案以提高工作效率。

解决的问题

- 避免重复: 确保在 Spotify 播放列表中不会添加已存在的曲目。
- 自动化流程: 通过自动化工作流简化从 YouTube 到 Spotify 的曲目同步过程，节省手动操作时间。
- 数据整合: 通过比较两个数据集来确保播放列表的更新是基于最新信息。

工作流程步骤

1. 手动触发: 用户点击‘测试工作流’以启动流程。
2. 获取 YouTube 播放列表中的曲目: 从指定的 YouTube 播放列表中提取所有曲目。
3. 获取 Spotify 播放列表中的曲目: 从指定的 Spotify 播放列表中提取所有曲目。
4. 批量处理: 将提取的 YouTube 曲目分批处理，以便逐个进行比较和添加。
5. 提取曲目 ID: 从每个曲目中提取 Spotify 和 YouTube 的曲目 ID。
6. 搜索 Spotify: 根据 YouTube 曲目的标题在 Spotify 中搜索对应的曲目。
7. 比较数据集: 比较 Spotify 播放列表中的现有曲目与 YouTube 播放列表中的新曲目，识别需要添加的新曲目。
8. 添加新曲目: 将未在 Spotify 播放列表中存在的新曲目添加到播放列表中。

自定义指南

- 修改播放列表 ID: 用户可以在‘获取我播放列表中的曲目’和‘获取 Spotify 播放列表中的曲目’节点中更改播放列表 ID，以适应自己的播放列表。
- 调整搜索条件: 在‘查找返回的曲目在 Spotify’节点中，用户可以更改搜索查询，以根据不同的标准查找曲目。
- 增加或减少批处理大小: 在‘批量处理’节点中，可以调整每批处理的曲目数量，以适应不同的需求。
- 添加额外的节点: 用户可以根据需要添加更多的节点，以扩展工作流的功能，例如添加通知或记录日志的节点。