LetterBoxd
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https://rapidapi.com/matepapava123/api/letterboxd10
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资源简介:
Unofficial Letterboxd API offering fast movie, review, list, and user data retrieval. Perfect for film apps, analytics, and integrations needing reliable Letterboxd-style metadata and search functionality.
创建时间:
2025-12-08
原始信息汇总
LetterBoxd API 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称: LetterBoxd API
- 数据集提供者: g3oapi
- 数据集类别: Movies
- 数据集性质: 非官方API
- 数据集地址: https://rapidapi.com/matepapava123/api/letterboxd10
数据集描述
此非官方Letterboxd API为开发者提供了对Letterboxd风格数据的简化访问,包括电影、演员详情、流派、评论、评分、列表和用户活动。它专为性能和易用性而构建,支持高级搜索查询、过滤和分页,以帮助构建高效、可扩展的以电影为中心的应用程序。
核心功能
- 丰富的电影元数据: 演员、工作人员、上映日期、评分、流媒体可用性
- 电影发现: 搜索、浏览、自动补全和推荐
- 评论聚合: 带有评分和用户反馈的最新评论
- 流媒体集成: 在Disney+、Amazon、Apple TV、Netflix等平台上的观看信息
- 相关与相似电影: 同系列相关和主题相似的推荐
数据内容覆盖范围
- 支持的内容类型: 故事片、短片、纪录片、电视电影、限定剧集、国际电影、无声电影、动画长片
- 全球发行数据: 全球上映日期、国家/地区特定分级、首映日期、电影节上映、影院和流媒体发行
API端点详情
1. 电影搜索
- 端点:
/api/letterboxd/search - 方法:
POST - 描述: 全面的搜索引擎,用于查找电影、评论、列表、演员等。
- 搜索类型:
Films、Reviews、Lists、Cast, Crew or Studios、Members or HQs、Tags、All
2. 电影自动补全
- 端点:
/api/letterboxd/films/autocomplete - 方法:
POST - 描述: 用于构建响应式电影搜索界面的快速实时电影建议。
3. 浏览电影
- 端点:
/api/letterboxd/films/movies - 方法:
GET - 描述: 具有多种筛选选项的高级电影浏览功能。
- 查询参数:
page、year、genre、service、sort_by - 可用流派: action, adventure, animation, comedy, crime, documentary, drama, family, fantasy, history, horror, music, mystery, romance, science-fiction, thriller, tv-movie, war, western
- 排序选项:
popular、popular-this-week、popular-this-month、rating、rating-lowest、release、release-earliest、shortest、longest
4. 获取电影详情
- 端点:
/api/letterboxd/films/get-movie-details - 方法:
GET - 描述: 最全面的电影数据端点,并行获取10多个数据源。
- 查询参数:
slug(必需) - 响应结构: 包含基本信息、评分与统计、媒体、分类、人员、发行信息、评论、流媒体可用性、相关电影、相似电影、外部链接等。
使用案例示例
- 构建电影推荐引擎
- 创建流媒体聚合器
- 构建基于流派的目录
技术说明
- 所有数据均来源于公共Letterboxd页面
- 遵守robots.txt和速率限制
- 建议生产环境实施缓存
- 考虑为失败的请求添加重试逻辑
- 监控Letterboxd HTML结构变化
订阅计划
- BASIC: $0.00 / 月
- PRO: $5.00 / 月
- ULTRA: $15.00 / 月
- MEGA: $45.00 / 月
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集是一个非官方的Letterboxd API,专为电影应用、数据分析和集成设计,提供快速获取电影、评论、列表和用户数据的功能。它确保了可靠的Letterboxd风格元数据和搜索能力,以满足相关需求。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



