🎬 EnterCinema [Vue.js - Django Rest Framework]

Una plataforma avanzada para descubrir contenido multimedia, desarrollada con Vue.js y Django Rest Framework, que optimiza la experiencia de elegir entretenimiento. Destaca por su chatbot contextual y memoria persistente para consultas en lenguaje natural, sistema de recomendaciones personalizadas, administración de perfiles de usuario, filtros avanzados e integración con los principales servicios de streaming.

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• Integración Backend de Python: EnterCinema integra un backend desde Django Rest Framework para el registro y la autenticación de los usuarios, garantizando una seguridad mejorada y control de acceso a través del Panel de Administración de Django. El sistema de autenticación ahora admite tanto la autenticación tradicional basada en DRF como Google OAuth, permitiendo a los usuarios iniciar sesión con sus cuentas de Google.

• Gestión Integral de Perfiles de Usuario: Los usuarios tienen un control completo sobre sus perfiles, con la capacidad de guardar sus películas y series de televisión favoritas, personalizar sus preferencias de entretenimiento y acceder fácilmente a la configuración de la cuenta. La inclusión de un menú de perfil de usuario tanto en la página principal como en la de perfil mejora aún más la interacción del usuario, proporcionando un acceso sencillo a las opciones de autenticación y personalización de la cuenta, incluye los cambios de avatar.

• Búsqueda Avanzada: Se implementó la funcionalidad avanzada de búsqueda por año, género y clasificación. Esta mejora permite al usuario filtrar las consultas de búsqueda de manera más precisa, facilitando encontrar exactamente lo que está buscando.

• Asistente “Preguntar a IA”: Chatbot integrado que maneja consultas en lenguaje natural sobre cine y series de televisión, permitiendo preguntas complejas y ofreciendo recomendaciones de contenido personalizadas basadas en las preferencias del usuario.

• Función de Pregunta Diaria: Una pregunta diaria rotativa sobre cine que fomenta la interacción y el descubrimiento de contenido. El sistema selecciona preguntas predefinidas según la fecha, invitando a los usuarios a explorar nuevos aspectos del cine.

• Sistema Integral de Valoraciones: Los usuarios ahora pueden valorar y reseñar elementos directamente desde su lista de seguimiento a través de un modal dinámico sin salir de la página. Un modal centralizado de elementos valorados con pestañas para diferentes tipos de contenido permite una gestión fácil de todas las valoraciones.

• Relevancia de Búsqueda Mejorada: Detección avanzada de “entidad principal” impulsada por IA que analiza las consultas para identificar si el usuario está buscando una persona, una película o una serie, priorizando resultados con un sofisticado algoritmo de relevancia.

• Página de ‘Próximos Estrenos’: Esta sección renovada presenta un nuevo carrusel con una vista ampliada de 180 días de pasados/futuros lanzamientos. Para los usuarios autenticados, el contenido se personaliza según sus preferencias, asegurando que reciban actualizaciones adaptadas a sus intereses.

Última Actualización: Versión 1.6.10 (Abril 2025)

• Integración de Ask AI: Se agregó un asistente de chatbot inteligente para consultas en lenguaje natural sobre contenido de cine y televisión.

• Funcionalidad Pregunta del Día: Implementada una rotación de preguntas diarias sobre cine para fomentar el descubrimiento de contenido.

• Renovación del Sistema de Valoraciones: Introducida una funcionalidad integral de valoración con evaluación directa desde la lista de seguimiento y gestión centralizada.

• Algoritmo de Relevancia de Búsqueda: Sistema de búsqueda reconstruido con detección de entidad principal impulsada por IA para mejorar la relevancia de los resultados.

• Filtrado Avanzado de Lista de Seguimiento: Añadido un mecanismo integral de filtrado/ordenación para la Lista de Seguimiento con preferencias persistentes.

• Sistema de Recomendación Híbrido: Implementado un sistema de recomendación IA-API que analiza patrones de usuario y explica las recomendaciones.

• Integración con Stremio: Añadido acceso directo de streaming a través de la integración con la plataforma Stremio.

• Autenticación con Google OAuth: Los usuarios ahora pueden iniciar sesión usando sus cuentas de Google junto con el sistema de autenticación existente.

• Búsqueda Mejorada con Proveedores: Se añadió la capacidad de filtrar series de TV por servicio de streaming (Apple TV+, Disney+, Hulu, Max, Netflix, Prime Video).

• Próximos Estrenos: Renovación de la anterior sección “Próximos Estrenos” con un carrusel mejorado y vista de 180 días.

Instalación

Frontend de Vue.js:

Para ejecutar este proyecto localmente, siga estos pasos:

1. Clone el repositorio:

git clone https://github.com/imprvhub/entercinema.git

2. Instale las dependencias necesarias:

yarn install

3. Antes de ejecutar el proyecto, usted necesita configurar sus variables de entorno en un archivo ‘.env’.

FRONTEND_URL=<URL donde su frontend se va a alojar, por ej: 'http://localhost:3000' o su dominio personalizado>
API_KEY=<Ingrese la api key de TMDB>
SUPABASE_URL=<Ingrese una URL de su database, por ej, la Supabase database URL>
SUPABASE_ANON_KEY=<Ingrese la anonymous key de su database, por ej. su Supabase anonymous key>    

Por defecto, la base de datos de DRF está configurada para Supabase. De todos modos usted puede usar otra base de datos si lo prefiere. Simplemente reemplace ‘DATABASE_URL’ y ‘DATABASE_ANON_KEY’ con las variables de entorno necesarias para la configuración de su base de datos.

4. Ejecute el proyecto:

yarn dev

El proyecto ahora deberia ser accesible, por ej., en ‘http://localhost:3000’

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Django Rest Framework Backend:

Para configurar el backend de Django Rest Framework para EnterCinema, siga estos pasos:

Requisitos previos:

Python 3.9

1. Clone el repositorio backend:

git clone https://github.com/imprvhub/entercinema-drf.git

2. Instale dependencias necesarias: Navegue al directorio del proyecto principal e instale las mismas mediante ‘pip’.

cd entercinema-drf
pip install -r requirements.txt

3. Configure sus variables de entorno. Cree un archivo .env en el directorio raíz del proyecto y defina las siguientes variables:

DB_NAME=<Credenciales de su base de datos>
DB_PASSWORD=<Credenciales de su base de datos>
DB_HOST=<Ingrese el host de su base de datos, e.g., localhost>
DB_PORT=<Ingrese el puerto de su base de datos.>

4. Aplique las migraciones:

python manage.py collectstatic

5. Ejecute el collectstatic para cuando el proyecto sea desplegado (esto preparará los archivos estáticos como css, js, etc. para el panel de Administración de Django):

python manage.py collectstatic

6. Ejecute el servidor:

python manage.py runserver

Feedback:

¡Su opinión es importante! Si usted tiene alguna sugerencia para mejoras, cree un nuevo issue en el Repositorio de Github.