开发电影/电视剧推荐工具，输入喜好类型（悬疑/喜剧/言情）推荐适配作品，标注评分及看点，过滤烂片，帮用户节省选片的时间。

长安牧笛
15 阅读4分钟
  1. 实际应用场景与痛点分析

场景描述

  • 周末想看电影或追剧，但面对海量片库，用户常遇到：
    1. 不知道选什么类型，刷半天找不到合适的。
    2. 选到烂片，浪费时间。
    3. 想看高分作品，但不知道哪些符合自己口味。
    4. 想找有特定看点的影片（如反转剧情、高颜值主演等）。

痛点

  • 信息过载：平台推荐算法有时不精准。
  • 质量不可控：部分作品评分低却因宣传被看到。
  • 类型匹配难：用户可能喜欢多种类型，但平台只推单一类型。
  • 看点不明确：不知道影片的核心亮点。

  1. 核心逻辑讲解

  2. 数据录入：用户选择喜好类型（悬疑/喜剧/言情等）。

  3. 作品库：预设 JSON 格式的作品数据库，包含片名、类型、评分、看点、是否烂片标记。

  4. 过滤与推荐：

    • 按用户选择的类型过滤。
    • 排除烂片（评分低于阈值或标记为烂片）。
    • 按评分降序排序，并展示看点。

  5. 输出结果：推荐列表，包含片名、类型、评分、看点。

  6. 模块化 Python 代码实现

项目结构

movie_tv_recommender/ ├── data/ │ └── works.json ├── main.py ├── recommender.py ├── utils.py └── README.md

"data/works.json"（示例）

[ {"title": "盗梦空间", "genres": ["悬疑", "科幻"], "rating": 9.3, "highlights": "多层梦境设定，烧脑反转", "bad": false}, {"title": "唐人街探案", "genres": ["喜剧", "悬疑"], "rating": 7.6, "highlights": "搞笑推理结合", "bad": false}, {"title": "何以笙箫默", "genres": ["言情"], "rating": 6.0, "highlights": "经典IP改编", "bad": true}, {"title": "疯狂的石头", "genres": ["喜剧"], "rating": 8.2, "highlights": "黑色幽默，情节紧凑", "bad": false} ]

"utils.py"

import json

def load_works(file_path): """加载作品库""" with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f)

"recommender.py"

def recommend_works(works, preferred_genres, min_rating=7.0, top_n=5): """ 根据类型推荐作品 :param works: 作品列表 :param preferred_genres: 用户喜欢的类型列表 :param min_rating: 最低评分 :param top_n: 返回推荐数量 :return: 推荐作品列表 """ filtered = [ w for w in works if any(g in w["genres"] for g in preferred_genres) and w["rating"] >= min_rating and not w["bad"] ] # 按评分降序排序 filtered.sort(key=lambda x: x["rating"], reverse=True) return filtered[:top_n]

"main.py"

from utils import load_works from recommender import recommend_works

WORKS_FILE = "data/works.json"

def main(): works = load_works(WORKS_FILE) print("已加载作品库，共 {} 部作品".format(len(works)))

print("可选类型：悬疑 喜剧 言情 科幻 ...")
user_input = input("请输入你喜欢的类型（逗号分隔）：")
preferred_genres = [g.strip() for g in user_input.split(",")]

recommendations = recommend_works(works, preferred_genres, min_rating=7.0, top_n=5)

if recommendations:
    print("\n推荐作品：")
    for idx, work in enumerate(recommendations, 1):
        print(f"{idx}. {work['title']} | 类型: {', '.join(work['genres'])} | 评分: {work['rating']} | 看点: {work['highlights']}")
else:
    print("未找到符合条件的作品，请尝试放宽条件。")

if name == "main": main()

  1. README.md 与使用说明

README.md

电影/电视剧推荐工具

一个帮助用户根据喜好类型快速找到高分作品的 Python 工具。

功能

  • 按类型筛选作品
  • 过滤烂片（评分过低或标记为烂片）
  • 展示评分与看点，节省选片时间

使用方法

  1. 安装 Python 3.x
  2. 运行 python main.py
  3. 输入喜欢的类型（如 悬疑,喜剧）
  4. 查看推荐列表

数据文件

  • data/works.json：作品库

使用说明

  • 可自行编辑 "works.json" 添加更多作品。

"min_rating" 可调，适应不同用户对质量的容忍度。

  • 类型支持多选，满足复合口味用户。
  1. 核心知识点卡片

知识点 说明 JSON 数据操作 读取结构化影视数据 列表推导与过滤 高效筛选符合条件的作品 排序算法 按评分降序排列 模块化设计 分离数据加载、推荐逻辑、主程序 用户输入处理 支持多类型输入 阈值过滤 控制最低评分，过滤烂片

  1. 总结

这个电影/电视剧推荐工具通过类型匹配 + 评分过滤的方式，解决了用户在海量片库中选片难、易踩雷的问题：

  • 精准匹配：支持多类型输入。
  • 质量保障：过滤烂片，保证推荐质量。
  • 信息透明：展示评分与看点，帮助用户快速决策。
  • 易扩展：可接入豆瓣 API 获取实时评分和简介。

未来可扩展方向：

  • 接入在线影视 API（如 TMDB、豆瓣）。
  • 增加用户评分历史与个性化推荐。
  • 开发 Web 或移动端界面。

如果你愿意，可以画一个系统架构图和UI原型图，让这个项目更直观。

利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！

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