Pip & Posy Filmyzilla |top| -

# Store results in a CSV for later analysis df = pd.DataFrame(enriched) out_path = Path("filmyzilla_watch.csv") df.to_csv(out_path, mode='a', header=not out_path.exists(), index=False) logging.info(f"Appended len(enriched) rows to out_path")

# Initialise the client (you can add an OMDb API key if you have one) p = Posy() pip & posy filmyzilla

# De‑duplicate against a local cache cache_file = Path("cache.txt") known = set(cache_file.read_text().splitlines()) if cache_file.exists() else set() # Store results in a CSV for later analysis df = pd

# ---------------------------------------------------------------------- # Configuration & Logging # ---------------------------------------------------------------------- logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s", handlers=[logging.StreamHandler()] ) format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s"

# Search for a recent Bollywood hit movies = p.search("RRR") print(f"Found len(movies) matches.")

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