Yuco의 이것저것

* 디테일 페이지 코드 참조 2023.03.15 - [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (3) [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (3) 2023.03.15 - [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (1) [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (1) 1. TMDB API 신청 https://www.themoviedb.org/documentation/api?language=ko API Overview — The Movie Database ( yuna-story.tistory.com sum (디테일 페이지에 머문 시간을 평균한 값) 값에 따라 poster 이미지 CSS 따로 적..

영화 디테일 페이지에 머문 시간 계산 하기 * showDetail() 전체 코드 아래 글 참조 2023.03.15 - [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (3) [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (3) 2023.03.15 - [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (1) [API, Django] TMDB API 사용, 콘텐츠 정보 불러오기 (1) 1. TMDB API 신청 https://www.themoviedb.org/documentation/api?language=ko API Overview — The Movie Database ( yuna-story.tistory.com 1. movie.js 1) s..

최상위 settings.py 개별 my_settings.py 작성

[1] 크롤링 1. netflix 데이터 크롤링 (poster_img) - 결과 값 일부 2. netflix 데이터 크롤링 (콘텐츠 상세 정보) - 결과 값 일부 3. 데이터 프레임 merge 4. 위와 동일 방식으로 Disney plus, amazon prime, apple TV 개별 크롤링 [2] 결과 값 1. Netfilx, Disney Plus, Amazon Prime, Apple TV 인기 TOP 20 출력 2. OTT 로고 클릭 시 OTT 별 전체 영화 출력 + 이미지 상세 정보 페이지 구현 - 마우스 오버 시 상세 정보 확인 가능 - 로고 클릭 시 개별 OTT 사이트로 이동 - 페이지 네비게이터 구현 [3] 구현 1. 전체 OTT 1) urls.py 2. views.py 3. allmovie..

1. 결과창 1-1) 영화 검색 창 recommend.html * TMDB 추천 API 사용 (TMDB 사이트 제공) 1-2) Inception 검색 시 나오는 결과 창 tmdb_recommend.html + tmdb_recommend.js + tmdb_recommend.css 1-3) 영화 상세 정보 모달 창 2. 구현 코드 1) recommend.html 2) urls.py 3) views.py 4) tmdb_recommend.html 4-1) 구조 4-2) 상세 정보 띄우는 모달 창 5) tmdb_recommend.js - 상세 정보 API 사용 위해 movie_id 필요(param) - qureySelector 사용해서 movie_id 값 받아옴 5-1) 영화 이미지 띄우는 showTmdbReco..

1. movies_metadata.csv Kaggle 사이트의 movies_metadata.csv 사용 = 전처리 전 데이터 (행, 열) : 45,466 , 24 2. genre 컬럼 전처리 - fillna('[ ]'): ‘genre’ 컬럼 null값 채우기 - literal_eval: String값을 List로 변환 - lambda 함수: name에 해당하는 값만 list에 담음 3. vote_count - 상위 5% (임의 지정), vote_average : 평균 지정하여 가중 평점 도입 4. 메타 데이터 셋 생성 - credits.csv + keywords.csv 사용하여 감독, 배우, 줄거리, 장르 모두 존재하는 메타 데이터 셋 생성 - movies_metadata + credits + keywo..

전처리 상세 과정 (Jupyter Notebook 사용) 2023.03.15 - [머신러닝, Jupyter NoteBook] 장르 기반 필터링 전처리 [머신러닝, Jupyter NoteBook] 장르 기반 필터링 전처리 [1] 데이터 전처리 1. Kaggle 사이트의 Movies.csv 사용 - 중복 제거 전(행, 열) : (22,300, 9) -> 중복 제거 후 : (10,000, 9) 2. 전처리 데이터 pre_movies.csv 저장 3. poster_path 크롤링 (TMDB 사이트) - 결과 값 일부 (크 yuna-story.tistory.com 1. 결과창 1-1) 영화 검색 창 recommend.html * 장르 기반 필터링 : 영화 제목 검색 시, 영화 장르가 동일한 영화 출력 1-2) I..

[1] 데이터 전처리 1. Kaggle 사이트의 Movies.csv 사용 - 중복 제거 전(행, 열) : (22,300, 9) -> 중복 제거 후 : (10,000, 9) 2. 전처리 데이터 pre_movies.csv 저장 3. poster_path 크롤링 (TMDB 사이트) - 결과 값 일부 (크롤링 데이터 : poster_df.csv 저장) 4. pre_movies.csv + poster_df.csv merge, end_movies.csv 저장 (장고에서 read.csv 하기 위한 과정) - end_movies.csv 일부 5. 장르 콘텐츠 유사도 측정 5-1) literal_eval : ‘genre_ids’ 문자열을 리스트 형태로 변환 5-2) CounterVectorizer : ‘genre_id’..

* 네이버 API 사용 시 애플리케이션 등록 필요 1. 결과 창 (아이언 맨 검색 시) 1) 포스터 이미지 + 상세 정보 구현 + 별점 구현 2) 더보기 클릭 시 네이버 영화 페이지로 이동 2. 구현 코드 (menubar.html, urls.py, views.py, search.html) 1) menubar.html - GET 방식으로 검색어 보내기 2) urls.py * name 속성이 실제 url 부를 시 사용되어야 하는 속성 'searchapi(app_name) : search_api(urlpattern의 name 속성)' * urls.py에서 app_name을 사용하는 이유? (네임스페이스라고도 함) 사용하지 않아도 되지만, 만약 다른 앱에서 동일한 url 별칭을 사용하면 중복이 발생할 수 있으므..

1. 결과 값 1) TV Show (TMDB 제공 API 사용) : 평점 높은 콘텐츠 + TODAY 인기 콘텐츠 + 최근 인기 콘텐츠 + 새로 올라온 콘텐츠 2) 콘텐츠 상세 정보 모달창 3) 모달창의 메인 홈페이지로 이동 클릭 시 사이트 이동 2. 코드 (tvshow.html, tvshow.js, tvshow.css) : 4가지 모두 구현 방식은 동일 1) tvshow.html 1-1) 평점 높은 콘텐츠 구현 1-2) 상세 정보 모달 창 구현 2) tvshow.js 2-1) caruousel slider 구현 2-2) 콘텐츠 이미지 띄우기, showHighestTV() 함수 2-3) 콘텐츠 상세 정보, showDetail() 함수, param 값은 id (이미지 클릭시 상세 정보 창 띄움)