我想做的不是另一个影视站，也不是把豆瓣换个皮搬到自己的博客上。
初心很简单：我已经在豆瓣留下了一份很长的“看过”记录，里面有评分、有标记日期，也有一些当时的短评。与其让它们只躺在一个平台里，不如把这份数据整理到自己的站点上，做成一个更好看、更容易翻阅，也更适合继续玩下去的聚合体。
最后做出来的东西比一开始多了一点：304 部作品的海报墙、筛选和自动加载、资料抽屉，以及一个可以拖拽和缩放的电影口味星图。
这篇文章不准备讲“我喜欢哪些电影”，主要讲这套东西在技术上是怎么长出来的。
第一版设想：直接从豆瓣拿全套数据
最开始的思路其实很直：
豆瓣“看过”列表
+
豆瓣每一部作品详情页
↓
标题、评分、日期、类型、演员、简介、海报
↓
博客里的影视资料页
看起来合理，但很快就撞上了一个现实问题。
公开“看过”列表本身能访问，能拿到作品 ID、片名、评分、标记日期和一段很长的摘要；但一旦继续逐部访问详情页，请求就会跳到 sec.douban.com。这不是普通的 404 或接口报错，而是豆瓣的安全验证域名。
如果这时继续加快请求、换 UA、重试详情页，本质上就是在和反爬策略对抗。这样的方案既不稳定，也不值得长期维护。
所以第一版方案被推翻了：不依赖豆瓣详情页。
这反而成为后面整个架构最重要的约束。
曲线救国：把“一个来源”拆成几种可信来源
不访问详情页，不意味着什么都拿不到。
后来把数据拆成了几层，每层只做自己最擅长的事：
豆瓣公开“看过”列表（list 模式）
└── 个人评分、标记日期、公开短评、作品 ID、列表摘要
豆瓣公开“看过”墙（grid 模式）
└── 海报地址
TMDB / Wikipedia / Wikidata
└── 年份、类型、地区、片长、简介、外部资料链接
博客本地缓存
└── JSON 数据与 WebP 海报
这样一来，豆瓣只承担“我的观看记录”这一层，不再承担所有影视资料；外部资料来源可以替换，页面最终也不依赖任何第三方实时响应。
这不是非要从一个站点把所有字段扒全，而是先确认每个字段真正应该由谁提供。
数据同步：先验证，后写入
同步脚本在 scripts/library_sync.py，输出的核心文件是：
data/library/movies.json
Hugo 页面只读这个 JSON。原始抓取数据和同步元信息另外保存，方便复盘。
同步器一开始做的不是写文件，而是把公开列表完整读进内存，再逐步做校验：
- 分页是否正常；
- 豆瓣 ID 是否重复；
- 抓取数量是否突然大幅下降；
- 是否意外拿到了安全验证页；
- 最后一页之后是否只是正常的空分页。
这次全量同步里，豆瓣页面标题显示 311 条，但实际公开分页能读取到的是 304 条。这个差额没有被硬补成 311，也没有因此判定整次同步失败。它可能来自删除条目、不可公开条目，或者豆瓣页面本身没有返回的记录。
真正重要的是变化幅度。少 7 条可以接受；如果原来有 304 条，下一次只抓到 20 条，那就必须拒绝覆盖旧数据。
通过校验后，脚本才用临时文件原子替换 movies.json。中途任意一步失败，线上仍然保留上一份完整数据。
抓取 → 解析 → 校验 → 补全 → 写临时文件 → 原子替换
一个误判：页面里有登录链接，不等于被拦截
同步器曾经有过一个很蠢的判断：只要 HTML 里出现 passport/login，就认为请求被跳转到登录页面。
问题是，正常的豆瓣页面页头本来就可能带登录链接。于是正常响应也被误杀了。
后来判断改成两层：
- 最终响应 URL 是否真的跳到
sec.douban.com或登录域名； - 页面正文是否出现验证码等明确的安全验证内容。
这类问题挺有代表性。爬取里最难的往往不是正则或 CSS 选择器，而是判断“这个 HTTP 200 到底是不是我想要的页面”。
海报：公开地址不代表脚本能下载
豆瓣公开海报墙能给出每部作品的海报地址。最初我以为拿到 URL 就结束了，结果脚本下载图片时，很多请求都返回：
418 I'm a Teapot
原因是豆瓣图片 CDN 有防盗链。浏览器从豆瓣页面加载图片没问题，但脚本直接下载时没有来源信息。
最后给图片请求补上豆瓣页面的 Referer 和常规浏览器 UA，下载才稳定下来。随后统一用 Pillow 转成两份本地 WebP：
static/images/library/movies/<douban_id>.webp
static/images/library/movies/<douban_id>-thumb.webp
一份用于详情或高分辨率场景，一份用于海报墙和星图悬停预览。现在页面里的 304 张海报都是本地静态文件。
电影资料怎么补：从模糊片名匹配到精确 ID 关联
个人评分和日期属于豆瓣公开列表；年份、类型、地区、片长和简介则需要额外补全。
有 TMDB 凭据时，同步器优先使用 TMDB。没有凭据时，先根据中英文片名和年份搜索 Wikipedia。
片名搜索有天然风险：重名、续集、译名、剧集季数都可能串片。为此匹配时加入了中文名和原名归一化、年份比对、电影/剧集判断、候选分数差；明显歧义时就拒绝自动匹配。
后来又多加了一层更可靠的兜底：Wikidata 可以通过豆瓣 subject ID 关联实体。片名会变，ID 不会变。
豆瓣 subject ID → Wikidata P4529 → 确定的作品实体、描述与外部链接
这让很多中文剧集、旧片和难以靠英文名搜索的作品有了可靠的外部资料来源。最终策略不是“必须每部都有一大段简介”，而是宁可保留豆瓣列表摘要，也不要因为自动匹配错误，把另一部作品的资料塞进来。
自动化也会错：海报覆盖是必须保留的逃生舱
《欢迎来龙餐馆》给我上了一课。
它的豆瓣默认封面地址返回的其实是另一部《空枪》的海报。页面没有串卡片，subject ID 没有错，错的是来源提供的默认封面。
后来我从这部电影的公开相册里找到了正确的官方竖版海报，并把它写进 poster-overrides.json：
{
"35811064": {
"url": "https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2935136847.jpg",
"filename": "35811064-v2"
}
}
这里的 -v2 不是随便起的。静态资源会被浏览器长时间缓存，直接覆盖同名图片后，已经见过旧图的人仍可能看到缓存。换一个版本化文件名，HTML 的引用也会变，浏览器自然会拉到正确图片。
这也是我现在很认同的一条数据工程原则：自动同步是默认路径，人工覆盖必须是正式能力。
页面架构：静态渲染，前端只做交互
整个文娱板块没有数据库，也没有运行时 API。
movies.json → Hugo 模板 → 静态 HTML 海报卡片 → 浏览器端交互
同步在构建前发生，页面访问时没有第三方依赖，也不会因为豆瓣或外部资料站临时不可用而空白。
/library/ 的全部海报卡片都由 Hugo 预先渲染。JavaScript 不负责取数据，只负责搜索片名、按年份/类型/评分筛选、排序、打开详情抽屉和渐进展示海报。
最开始渐进展示靠“加载更多”按钮。作品变成 304 部后，这个按钮显得有点笨。
现在改成一个不可见 sentinel，IntersectionObserver 观察到用户接近列表底部时，自动放出下一批 40 张海报。它并不请求新数据，只是把已静态渲染、暂时隐藏的卡片显示出来。
电影口味星图：同一份数据的第二种视图
海报墙适合找电影，星图适合看自己的口味。
所以又做了一个独立页面：
/library/universe/
它不去改造原来的海报墙，只在资料馆顶部加一个入口。两个页面读同一份 movies.json，但表达方式不同。
星图里：
- 每部作品是一颗星；
- 主类型决定它属于哪个星系；
- 星点颜色代表类型；
- 星点大小和光晕代表我的评分；
- 位置通过豆瓣 ID 计算，同一部作品每次打开都在同一个位置。
星点不是一个个海报 DOM 节点，而是由 Canvas 绘制。这样 304 部作品都在画面里时，页面依然很轻；只有鼠标悬停时才显示海报预览，点击后才打开详情抽屉。
目前支持拖拽、滚轮缩放、片名搜索、类型筛选和移动端触控。
它不是一张严肃的数据科学图表，更像一个可以漫游的私人电影宇宙。它的价值不在于精确计算出“我有百分之几喜欢科幻”，而在于让我第一眼就看到：我的观看记录大概聚集在哪些地方，哪些作品又格外亮。
最后
这次改动从一份豆瓣“看过”记录开始，最后形成了一个小型的数据链路：
公开观看记录
+ 分页校验与原子更新
+ 多来源影视资料补全
+ 本地海报缓存与版本控制
+ 人工异常覆盖
+ Hugo 静态渲染
+ 海报墙与星图两种浏览方式
我最满意的不是多做了一个页面，而是这份记录终于从“某个平台里的列表”，变成了一套可以继续长出来的个人数据。
下一步大概会补导演、演员和制片地区之间的关系。到那时，这张星图也许能真的变成一座更完整的电影星系。