追剧Python代码：打造你的专属观影神器220

在这个信息爆炸的时代，剧集更新速度快，新剧层出不穷，我们很容易在浩瀚的剧海中迷失方向。你是否也曾遇到这样的困扰：忘记上次看到哪一集？错过心仪剧集的最新更新？或是想找一部新剧却无从下手？别担心，作为一名程序员，我们完全可以利用Python的强大功能，打造一个属于自己的“追剧神器”，告别这些烦恼。

一、为何选择Python构建追剧助手？

Python以其简洁的语法、丰富的库生态和强大的数据处理能力，成为构建此类工具的理想选择。无论是进行网络请求获取剧集信息，还是将数据存储到本地数据库，亦或是构建一个简单的用户界面，Python都能提供高效且优雅的解决方案。它不仅能帮助我们自动化繁琐的查询和记录工作，还能让我们在开发过程中享受编程的乐趣，根据自己的需求无限扩展功能。

二、追剧助手的核心功能设想

一个理想的追剧助手，至少应包含以下核心功能：
剧集信息管理： 记录你正在追的剧集、已看完的剧集，以及想看的剧集列表。
观看进度追踪： 精确记录每部剧看到哪一季哪一集，确保下次观影时能无缝衔接。
剧集更新提醒： 自动检测剧集是否更新，并及时通知你，不错过任何新集。
剧集详情查询： 根据剧集名称，自动获取其简介、演员、评分、播出日期等详细信息。
个性化推荐： 根据你观看历史和偏好，智能推荐可能感兴趣的新剧。

三、技术栈与实现思路

要实现上述功能，我们可以采用以下Python技术栈：

1. 数据来源：剧集信息API或网络爬虫

获取剧集数据是实现追剧助手的基石。我们可以选择：
第三方API： 这是最推荐的方式。例如， 或 提供了大量电影和电视剧的结构化数据，包括剧集ID、名称、概述、评分、海报、演员、播出日期等。使用API通常更稳定，也更符合网站的服务条款。
网络爬虫： 如果特定平台没有开放API，我们可以使用 `requests` 库发送HTTP请求，结合 `BeautifulSoup` 或 `lxml` 等库解析HTML页面，从中提取所需信息。但请注意爬虫的合法性，遵守网站的robots协议，并控制请求频率，避免对目标网站造成负担。

示例代码片段 (使用requests和TMDB API):
import requests
def search_series(api_key, query):
base_url = "/3/search/tv"
params = {
"api_key": api_key,
"query": query,
"language": "zh-CN" # 可选，获取中文信息
}
response = (base_url, params=params)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
return ().get("results", [])
# 假设您的TMDB API Key是 'YOUR_API_KEY'
# series_results = search_series('YOUR_API_KEY', '权力的游戏')
# for series in series_results:
# print(f"ID: {series['id']}, 名称: {series['name']}, 评分: {series['vote_average']}")

2. 数据存储：SQLite数据库

为了持久化存储我们的追剧列表和观看进度，一个轻量级的关系型数据库是最佳选择。Python内置的 `sqlite3` 模块使得操作SQLite数据库变得异常简单，无需独立的数据库服务器，数据以文件形式存储，方便携带和管理。

我们可以设计一个或多个表来存储剧集信息、用户观看记录等。例如：
`series` 表：存储剧集ID、名称、总季数、当前状态（连载中/完结）等基本信息。
`user_progress` 表：存储用户ID（如果支持多用户）、剧集ID、上次观看的季数、集数、观看日期等。

示例代码片段 (使用sqlite3):
import sqlite3
def init_db(db_name=""):
conn = (db_name)
cursor = ()
('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS series (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
tmdb_id INTEGER UNIQUE NOT NULL,
title TEXT NOT NULL,
overview TEXT,
poster_path TEXT,
total_seasons INTEGER,
status TEXT,
next_episode_air_date TEXT -- 用于追踪更新
);
''')
('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_progress (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
series_db_id INTEGER NOT NULL,
last_watched_season INTEGER,
last_watched_episode INTEGER,
last_watched_date TEXT,
FOREIGN KEY (series_db_id) REFERENCES series(id)
);
''')
()
()
# init_db()

3. 核心逻辑：管理、追踪与更新

添加剧集： 用户输入剧集名称，通过API搜索，选择正确的剧集，将其基本信息存入 `series` 表，并初始化 `user_progress` 记录。
更新进度： 用户看完一集后，调用函数更新 `user_progress` 表中的 `last_watched_season` 和 `last_watched_episode`。
检查更新： 定时任务（如每天执行一次）遍历 `series` 表中所有“连载中”的剧集，通过API再次查询该剧集的最新播出信息，与存储的 `next_episode_air_date` 比较。如果API返回的下一集播出日期已过，且用户未观看，则判断为有更新。

4. 用户界面 (UI)

根据个人喜好和复杂程度，可以选择不同的UI方案：
命令行界面 (CLI)： 最简单直接，适合程序员快速使用。通过 `input()` 获取用户输入，`print()` 输出结果。
Web界面： 使用 `Flask` 或 `Streamlit` 构建一个轻量级的Web应用。`Streamlit` 尤其适合快速构建数据应用，无需复杂的Web开发知识。用户可以通过浏览器访问，界面更友好。
桌面应用： 使用 `Tkinter` 或 `PyQt` 等库构建原生的桌面应用，提供更丰富的交互体验。

示例代码片段 (Streamlit 快速原型):
#
# import streamlit as st
# from your_db_module import get_all_series, update_progress
# from your_api_module import search_series
# ("Python 追剧神器")
# # 剧集搜索与添加
# with :
# ("添加新剧")
# new_series_query = st.text_input("输入剧集名称")
# if ("搜索"):
# # results = search_series(api_key, new_series_query)
# # ... 展示搜索结果，让用户选择并添加到数据库 ...
# ("搜索功能待实现...")
# # 显示追剧列表
# ("我的追剧列表")
# # series_list = get_all_series() # 从数据库获取所有剧集
# # for series in series_list:
# # (series['title'])
# # (f"当前进度：S{series['last_watched_season']}E{series['last_watched_episode']}")
# # if (f"S{series['last_watched_season']}E{series['last_watched_episode']+1} 已观看", key=series['id']):
# # # update_progress(series['id'], series['last_watched_season'], series['last_watched_episode']+1)
# # ("进度已更新！")
# ("追剧列表功能待实现...")
# # 在命令行运行：streamlit run

5. 自动化与通知

定时任务： 使用Python的 `schedule` 库，或者结合操作系统的定时任务（如Linux的`cron`，Windows的`任务计划程序`），定期执行检查更新的脚本。
通知方式：

邮件通知： 使用Python的 `smtplib` 库发送邮件提醒。
桌面通知： 跨平台库如 `Plyer` 可以实现桌面通知。
微信/钉钉等： 通过调用其开发者API或企业微信机器人接口发送消息。
Push通知服务： 如 `Pushover`，提供简单的API发送跨平台推送通知。

四、进阶功能与拓展

当核心功能稳定运行后，我们还可以考虑加入更多高级特性：
多用户支持： 如果想与家人朋友共享，可以增加用户认证和独立的观看进度。
媒体库集成： 与Plex、Kodi等媒体中心软件集成，自动同步观看进度，甚至自动下载最新剧集（需注意版权问题）。
云同步： 将SQLite数据库文件上传到云存储（如OneDrive、Dropbox），实现多设备间的进度同步。
更智能的推荐算法： 利用协同过滤、基于内容的推荐等机器学习算法，提供更精准的剧集推荐。
界面美化： 对于Web界面，可以使用CSS框架（如Bootstrap）进行美化；对于桌面应用，可以定制主题。

五、结语

从简单的命令行工具到功能完善的Web应用，使用Python构建一个追剧助手是一个极具挑战和乐趣的项目。它不仅能解决我们日常追剧的痛点，还能让我们在实践中深入理解API调用、数据库操作、Web开发、自动化任务等多个编程领域。所以，不要再等待了，立即动手，用Python代码打造一个完全属于你自己的追剧神器吧！

2025-11-19

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