我们的python探险始于一个简单的项目，该项目在iTunes播放列表文件中查找重复的乐曲音轨，并绘制各种统计数据，如音轨长度和评分，你可以从查看iTunse播放列表格式开始，然后学习如何使用python提取这些文件的信息。为了绘制这些数据，要用到 matplotib 库。
需要学习以下主题：
- XML 和属性列表（p-list）文件；
- python 列表和字典；
- 使用 python 的 set 对象；
- 使用 numpy 数组；
- 直方图和散点图；
- 用 matplotlib 库绘制简单的图；
- 创建和保存数据。
1.1 iTunse 播放列表文件剖析：
iTunse 资料库中的信息可以导出为播放列表文件 （在 iTunes 中 选择 File ——Library——Export Playlist）。播放列表文件以可扩展标记语言（XML）写成，这是一种基于文本的语言，旨在分层表示基于文本的信息。它包括一些用户定义的标签所构成的树状集合，标签形如<MyTag>，每个标签可以有一些属性和子标签，其中包含附加的信息。
如果在文本编辑器中打开一个播放列表文件，会看到类似这样的简化版本：
属性列表（P-list）文件将对象表示为字典，<dict>和<key>标签与这种方法有关。字典是把键和值关联起来的数据结构，让查找值变得容易。属性列表文件使用字典的字典，其中和键关联的值往往自身又是另一个字典（甚至一个字典列表）。
<xml>标签确定文件为XML 文件。在这个开头标签之后，文档类型定义（DTD）定义了XML文档的结构。所见，苹果在该标签中的统一资源定位符（URL）中定义了这种结构。
文件声明了顶层<p-list>标签，其唯一子元素是字典<dict>。该字典包含了各种键，包括 Major Version、Minor Version，等等，注意“Tracks”键，该键对应的值也是一个字典，它将整数的音轨ID映射到另一个字典，其中包含 Name。Artist 等元素。音乐收藏中的每个音轨都有唯一的音轨 ID 键。
播放列表顺序在 Playlists 定义，它是顶层字典的一个子节点。
1.2 所需模块
在这个项目中，我们用内置模块 plistlib 来读取播放列表文件。我们还用 ，matplotlib 库来绘图，用 numpy 的数组来存储数据。
1.3 代码
该项目的目标是找到音乐收藏中的重复曲目，确定播放列表之前共同的音轨，绘制音轨时长的分布图，以及歌曲评分和时长之间的关系图。
随着音乐收藏的不断增加，你总会遇到重复的歌曲，为了确定重复的歌曲，查找与 Tracks 键关联的字典中的名称，找到重复的乐曲，并用音轨长度作为附加准则来检测重复的乐曲，因为名称相同、但长度不同的音轨，可能是不一样的。
要找到两个或多个播放列表之间共同的音轨，你需要将音乐收藏导出为播放列表文件，收藏每个播放列表的音轨名称，作为集合进行比较，通过发现集合的交集来找到共同的音轨。
在收集音乐收藏数据的同时，我们将使用强大的 matplotlib matplotlib 绘图软件来创建一些图，我们可以直接绘制直方图来显示音轨时长的分布，绘制散点图来比较乐曲评分与长度。
1.31 查找重复
首先可以用 findDuplicates() 方法来查找重复的曲目，如下所示
将将代码的主 for 循环放在 try 语句块中，这是因为一些乐曲音轨可能没有定义乐曲名称，在这种情况下，跳过该音轨，在 except 部分只包含pass（什么也不做）
1.3.2 提取重复
利用以下代码，提取重复的音轨
1.3.3 查找多个播放列表中的共同音轨
完整代码：
