龙魂至尊 高清

评分:
9.0 推荐

分类: 动作片 1996

导演: 鲁江

剧情介绍

  功夫小子七斤,机智过人,好打不平。一次,路经某地,为了帮助苏姓青年去打群架,他以“即学即用”的独特本领,以其人之道还治其人之身,轻松的将林村青年逐个击败,村民兴高采烈把七斤拉住不放,说今次乃比武招亲,他赢得村长的女儿娇娇为妻。原来娇娇是三寸金莲,七斤大吃一惊,谢绝而逃。刁蛮娇娇对七斤一见钟情,岂容他不顾而去……

评论:

  • 卫定钧 1小时前 :

    院线重映。开场李侠出发去上海之前,骑马的时候是个全景,他是真的在骑马,离开的背影好酷啊,其实那个时候就已经想好最后一幕的“永别”了吧。

  • 心岚 6小时前 :

    4K彩色修复清晰度不错,至于彩色的效果做不到完美也丢失了黑白片特有的美感,孙道临在这部的核心还是那坚定的神情,真是打动观众了。

  • 丹元正 8小时前 :

    【87】

  • 云娅 9小时前 :

    向故事原型李白邱裘慧珍夫妇致敬!

  • 占熙熙 8小时前 :

    “同志们,永别了,我想念你们”

  • 卫一清 3小时前 :

    从电影里看,他们在上海的工作作用重要吗?

  • 业觅晴 2小时前 :

    头一次在大银幕上看如此久远的影片,而且还是彩色修复版本,虽然有个别色彩上的掉帧不同步,但总体修复的还算可以。剧情就不用说了,经典中的经典,几位老表演艺术家教科书般的演技,再加上彩色画面的映衬,显得更加立体鲜活饱满。以后希望更多的黑白老片子能够彩色修复后在电影院重映,让我们90后00后能在大银幕上欣赏到更多建国初期的经典作品。

  • 全成益 3小时前 :

    这部片子必须向孙道临致敬,王新刚在孙道临的面前,完全没有了22大明星的风采

  • 师天工 2小时前 :

    十七年电影。在红色经典中算是不错的。(补记)

  • 居荌荌 6小时前 :

    中国式叙事的特征,精彩的戏剧冲突和日常生活过场的结合。我似乎明白为什么很多老编剧写得那么流水账了。

  • 强嘉 5小时前 :

    彩色修复,将手握电台的红色情报员那看似没有心惊肉跳的工作展现得细腻入微,革命之中,任何一个角色都不可或缺。

  • 城陶宜 0小时前 :

    王心刚演反派实在是……有点像乔宏演的爱情片

  • 侠盛 3小时前 :

    列兵许三多,你必须记住,你是第四千九百五十六名钢七连的士兵!列兵许三多,有的连因为某位战斗英雄而骄傲,有的连因为出了将军而骄傲,钢七连的骄傲是军人中最神圣的一种!钢七连因为上百次战役中战死沙场的英烈而骄傲!列兵许三多,钢七连的士兵必须记住那些在五十一年连史中牺牲的前辈,你也应该用最有力的方式,要求钢七连的任何一员记住我们的先辈!列兵许三多,抗美援朝时钢七连几乎全连阵亡被取消番号,被全连人掩护的三名列兵却九死一生地归来。他们带回一百零七名烈士的遗愿在这三个平均年龄十七岁的年轻人身上重建钢七连!从此后钢七连就永远和他们的烈士活在一起了!列兵许三多,从这个意义上来说,我们是活在烈士的希望与荣誉之间的!列兵许三多,我们是记载着前辈功绩的年轻部队,我们也是战斗的部队!

  • 力亦凝 1小时前 :

    娓娓道来,但女主后半场的地位有点无聊,画质修复好评

  • 振辰 1小时前 :

    19440927参加布雷顿森林会议的国中的22国代表在《布雷顿森林协定》上签字

  • 世丹彤 8小时前 :

    之所以对于战争没什么共鸣,是因为我出生在相对和平的年代,出生在一个和平的国家。向中国人民解放军致敬!

  • 兆明煦 8小时前 :

    能在片中正义凌然地说出“因为我是中国人!”而不显得浮华,真的是很有魅力的时代影片。

  • 卫泓成 8小时前 :

    新中国的成立,是因为有了千千万万个像“李侠”这样甘于奉献,勇于牺牲的烈士的付出。他的存在如同一块“砖”,哪里需要往哪搬,不仅爽快接受新任务,还能对新人“兰芬”在革命情感和业务上进行传帮带。演员的年龄和剧情虽然距离现在有段时间,但他们真实的演技、真挚情感的融入却把那段岁月栩栩如生地带到观众“面前”。“电波”就像一颗革命的种子,是火把,是光明,更是希望。一个“李侠”倒下了,背后还有千千万万个“李侠”前赴后继。我想,正是因为心怀“革命必胜”的信心,所以李侠烈士在被捕时可以面带微笑地说出“同志们,永别了,我想念你们”的话语。特别喜欢最后的那段蒙太奇,浪漫而生动,升华了整个主题。

  • 卫博艺 3小时前 :

    4k黑白转彩色修复版。首部大荧幕观看的国产老片,故事丰满,情节紧凑,演员表演和情绪渲染都很到位,无论是在放在当时还是现今重温都当属一部佳片。

  • 文驰 7小时前 :

    谍战非常刺激跌宕起伏,但是老电影有个通病,就是人物非常扁平化

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