告别付费会员,实现看剧自由!(哪吒魔童闹海)

文章目录

一、介绍

二、界面效果

三、主要功能

四、资源接口

五、项目结构

六、Docker部署

七、项目热度

八、结语


一、介绍

每当想在闲暇时间看看电影或追剧,总是面临各个平台要求付费订阅或强制注册的问题。 而且往往还充斥着大量广告,有时还需要安装特定的播放器或插件,整个观影体验非常糟糕。 最近发现GitHub上一个名为 LibreTV 的开源项目,它是一个纯前端的在线视频搜索与观看平台,无需注册账号,不用下载安装任何软件。 通过聚合多个可靠有效的视频源,提供简洁的搜索和播放功能,让观影体验变得前所未有的轻松!

二、界面效果

三、主要功能

LibreTV 拥有一系列实用的功能,满足日常观影需求:

•  多源视频搜索:聚合多个视频源,一次搜索即可找到想看的电影或电视剧  

•  响应式设计:完美支持电脑、平板和手机,随时随地都能观看

•  自动提取播放链接:无需手动寻找播放源,系统自动提取最佳链接  

•  自定义 API 接口:支持添加自己喜欢的视频源,扩展性极强

•  本地存储搜索历史:方便快速回顾之前搜索过的内容  

•  纯静态部署:轻量级设计,加载速度快  

•  广告过滤功能:提供更干净的观影体验  

•  自定义视频播放器:支持 HLS 流媒体格式,播放流畅

四、资源接口

LibreTV 默认支持以下几种视频源接口:

黑木耳影视 (heimuer)
非凡影视 (ffzy)
天涯资源 (tyyszy)

ck资源(ckzy)

360资源(zy360)

新华为(cjhw)

豆瓣资源(dbzy)

最新的哪吒——魔童闹海也有资源哦!

五、项目结构

LibreTV/
├── css/
│   └── styles.css       // 自定义样式
├── js/
│   ├── app.js           // 主应用逻辑
│   ├── api.js           // API请求处理
│   ├── config.js        // 全局配置
│   └── ui.js            // UI交互处理
├── player.html          // 自定义视频播放器
├── index.html           // 主页面
├── robots.txt           // 搜索引擎爬虫配置
└── sitemap.xml          // 站点地图

六、Docker部署

Github仓库地址:https://github.com/bestZwei/LibreTV

使用 Docker 部署:

docker pull bestzwei/libretv:latest
docker run -d --name libretv -p 8899:80 bestzwei/libretv:latest

部署完成后,访问 http://localhost:8899 即可使用

七、项目热度

八、结语

通过 LibreTV,我们可以摆脱平台的各种限制,在一个干净无广告的环境中找到并观看喜欢的内容。 无论是追剧、看电影还是重温经典节目,这个工具都能提供更高效、更便捷的观影体验。 一键部署,即开即用,让视频搜索与观看变得如此简单!

### 一、爬取豆瓣电影《哪吒之魔童闹海》评论数据的技术方案 为了实现对豆瓣电影《哪吒之魔童闹海》用户评论数据的抓取,可以采用Python中的爬虫技术。以下是一个完整的解决方案,包括所需工具、步骤和代码示例。 #### 1. 工具与依赖 - **Requests**:用于发送HTTP请求获取网页内容[^2]。 - **BeautifulSoup**:解析HTML文档,提取结构化数据[^3]。 - **Pandas**:处理和存储抓取的数据到Excel或CSV文件中。 #### 2. 爬虫设计 目标是抓取豆瓣电影页面上的用户评论,通常需要关注以下关键点: - 确保遵守豆瓣的robots.txt规则,避免违反网站的服务条款[^1]。 - 使用合法的User-Agent模拟浏览器访问,防止被封禁IP地址[^3]。 #### 3. 示例代码 以下代码展示如何使用Python爬取豆瓣电影《哪吒之魔童闹海》的短评数据,并保存至Excel文件: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } # 目标URL(以豆瓣电影《哪吒之魔童闹海》为例) base_url = "https://movie.douban.com/subject/30299219/comments" # 存储评论数据的列表 comments_data = [] # 获取第一页评论 response = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 提取评论内容 comments = soup.find_all("span", class_="short") for comment in comments: comments_data.append(comment.text.strip()) # 将数据保存为Excel文件 df = pd.DataFrame(comments_data, columns=["Comments"]) df.to_excel("douban_comments.xlsx", index=False) print("数据已成功保存至 douban_comments.xlsx 文件") ``` #### 4. 数据分析与可视化 在完成数据抓取后,可以进一步利用Python进行情感分析或可视化处理,例如使用`Matplotlib`绘制情感分布图,或使用`WordCloud`生成词云图[^1]。 --- ###
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