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#monsterdon ist eine wöchentliche Monsterfilm-Watch-Party auf Mastodon. Alle starten gleichzeitig den albernen Film und posten lustige Dinge dazu unter dem #monsterdon Hashtag. Leider findet's in Deutschland um 3 Uhr Nachts statt.

Drum baute ich eine kleine Seite, um die Toots aufzuzeichnen und die #monsterdon Timeline für die Filme so abzuspielen, als ob man live dabei wäre:

Alternativ gibt's die Toots als Untertitel-Datei im .ass (heh) Format. Film irgendwo holen, in passendem Player abspielen (z.B. VLC, IINA) und die Untertitel laden:

Code auf GitHub → github.com/combatwombat/monsterdon-replay

IMDb enthält hunderttausende Filme, Serien, Schauspieler, Bewertungen und andere Film-Infos. Da wäre es schön, wenn man diese Daten irgendwie analysieren könnte. Leider gibt's keine bezahlbare API, wohl aber einen automatischen Export der wichtigsten Filmdaten, als Textdateien.

rmdb ist mein kleines PHP-Script, das diese Export-Dateien runterlädt und in eine relationale Datenbank importiert, damit man die Filmdaten per SQL durchsuchen kann.

Damit kann man einige interessante Infos zu Tage fördern:

Verteilung von Genres über die Jahre

SELECT start_year,
       COUNT(*) AS count
FROM   titles
       LEFT JOIN titles_genres AS tg1
              ON tg1.title_id = titles.id
WHERE  tg1.genre_id = "drama" -- repeat for a few genres

       -- Exclude tv episodes etc.
       AND title_type = "movie"

       AND start_year < YEAR(CURRENT_DATE())

GROUP  BY start_year
ORDER  BY start_year ASC; 

Die 10 produktivsten Regisseure von guten Filmen in den 60ern

SELECT n.primary_name AS name,
       COUNT(*)       AS movies
FROM   principals
       LEFT JOIN names AS n
              ON n.id = name_id
       LEFT JOIN titles AS t
              ON t.id = title_id
WHERE  category_id = "director"
       AND t.title_type = "movie"
       AND t.start_year >= 1960
       AND t.start_year <= 1969
       AND t.runtime_minutes >= 90
       AND t.average_rating > 6
       AND t.num_votes > 10000
GROUP  BY name_id
ORDER  BY movies DESC
LIMIT  10; 

Die 50 am besten bewerteten Horror-Komödien

SELECT CONCAT("[", primary_title, "](https://www.imdb.com/title/", id, ")") AS primary_title,
       start_year,
       average_rating,
       num_votes
FROM   titles
       LEFT JOIN titles_genres AS tg1
              ON tg1.title_id = titles.id
       LEFT JOIN titles_genres AS tg2
              ON tg2.title_id = titles.id
WHERE  tg1.genre_id = "horror"
       AND tg2.genre_id = "comedy"

       -- Exclude TV episodes etc.
       AND title_type = "movie"
       
       -- Exclude little voted on movies where average_rating is often too high. 
       -- Higher num_votes = more popular
       AND num_votes > 20000

ORDER  BY average_rating DESC,
          num_votes DESC
LIMIT  50; 

Beliebte SciFi-Filme der 70er

Ohne Star Wars, da es nur Action, Adventure und Fantasy Genres hat.

SELECT CONCAT("[", primary_title, "](https://www.imdb.com/title/", id, ")") AS
       primary_title,
       start_year,
       average_rating,
       num_votes
FROM   titles
       LEFT JOIN titles_genres AS tg1
              ON tg1.title_id = titles.id
WHERE  tg1.genre_id = "sci-fi"

       -- Exclude TV episodes etc.
       AND title_type = "movie"

       -- Exclude little voted on movies where average_rating is often too high. 
       -- Higher num_votes = more popular
       AND num_votes > 10000

       AND start_year >= 1970
       AND start_year <= 1979

ORDER  BY average_rating DESC,
          num_votes DESC; 

Die 10 schlechtesten Regisseure, die trotzdem noch Filme drehen

SELECT CONCAT("[", d_name, "](https://www.imdb.com/name/", name_id, ")") AS name,
       ROUND(avg, 2) AS average_rating,
       movies
FROM   (SELECT name_id,
               n.primary_name                       AS d_name,
               SUM(t.average_rating) / COUNT(*)     AS avg,
               COUNT(*)                             AS movies
        FROM   principals
               LEFT JOIN names AS n
                      ON n.id = name_id
               LEFT JOIN titles AS t
                      ON t.id = title_id
        WHERE  category_id = "director"
               AND t.title_type = "movie"
               AND t.num_votes > 1000
               AND n.death_year IS NULL
        GROUP  BY name_id
        ORDER  BY avg ASC) AS t
WHERE  movies > 10
ORDER  BY avg ASC
LIMIT  10; 

Meine kleine nervige Browserextension, die bei jedem Netzwerk-Request einen Ton abspielt. Same-Origin Requests klingen nett, Cross-Origin, Tracker und Malware zunehmend harsch. Da weiß man Adblocker umso mehr zu schätzen.

Gut, um die Performance einer Website direkt zu hören. Oder einfach als piepsender Hintergrundsound á la Film-Computer.

Womöglich auch zum Musik machen.

Für Chrome
Für Firefox
Auf GitHub

bruh.wav

Das neueste Inspector Ike Rezept für ein köstliches Chili-Date.

Zutaten:

• 500g gehacktes Rindfleisch
• 3 EL Olivenöl
• 2 gelbe Zwiebeln, klein geschnitten
• 4 Knoblauchzehen, fein gehackt
• 4 Jalapeños, gewürfelt
• 1 Mais-Tortilla, zerkleinert
• 1 EL Kreuzkümmel
• 2 EL Ancho-Chilipulver
• 1 EL Salz, nach Geschmack
• Frisch gemahlener Pfeffer, nach Geschmack
• Eine Flasche Bier
• 2 Dosen geschälte Tomaten (800ml)
• 4 getrocknete New Mexico Guajillo- oder Pasilla-Chilischoten
• 30g dunkle Schokolade
• 2 Dosen Bohnen, z.B. Kidneybohnen (800g)

Zubereitung:

1. Das Öl erhitzen, Fleisch dazugeben und anbraten. Das gekochte Fleisch beiseite stellen
2. Zwiebeln, Knoblauch, Jalapeños, die zerkleinerte Tortilla und die Gewürze in den Topf mit dem Bratensaft geben
3. Für 10 Minuten kochen, bis die Zwiebeln weich sind
4. Bier, Tomaten, Schokolade, getrocknete Chilis und 500ml Wasser hinzufügen
5. Für 2 Stunden köcheln lassen
6. Getrocknete Chilis entfernen, Bohnen hinzufügen und durchwärmen
7. Mit Salz abschmecken

Das Chili kann sofort serviert werden, aber es entfaltet seinen Geschmack am besten, wenn es vor dem Servieren für zwei Tage im Kühlschrank reift.

→ Vom Film Inspector Ike

Auch: Ike's Chili

Wer hat behauptet, Twitter würde auf Presseanfragen nur noch automatisiert reagieren? Erscheint mir doch recht zutreffend.

Wiederherstellung einer verlorenen Pixelgrafik.

We can make the burger bounce!

Nach 11 Jahren WordPress ist's mal wieder Zeit für was Neues.

Seit 2 Jahren wird die Seite schon in einer separaten Backend-Seite gepflegt und mit WP2Static-Plugin zu einer statischen generiert. Sehr praktisch. Aber auch langsam. Das Generieren der ~1300 Beiträge dauerte rund 15 Minuten.

Stattdessen kommt nun Zola zum Einsatz. Keine Dependencies, nur eine Binary, in Rust geschrieben, simpel und schnell. Sehr schnell. Die Seite wird nun in 1,5s generiert. Bei rund 4 Beiträgen pro Jahr spart das somit eine Stunde 🥳