Код улыбки смотреть онлайн

Name: Код улыбки
Genre: https://doramma-club.ru/genre/dramy/, https://doramma-club.ru/genre/zarubezhnye/, https://doramma-club.ru/genre/melodramy/
Released: 2024
Rating: 8.8
Cast: Е Сяовэй, Линь И, Цзо Тинвэй, Чжао Хайянь, Шэнь Юэ

Смотреть Код улыбки (2024) онлайн в хорошем качестве 720-1080 HD, бесплатно на русском языке

Shi Xiao

2024
Китай

Драмы, Зарубежные, Мелодрамы

Сезоны:

1 сезон

Качество:

FHD (1080p)

Озвучка:

DEEP, DublikTV, Оригинал (+субтитры)

Режиссеры:

Рэнди Чэ

Актеры:

Е Сяовэй, Линь И, Цзо Тинвэй, Чжао Хайянь, Шэнь Юэ, Ян Цзыянь

Актриса Гу И днем работает в журнале, а ночью выступает на ток-шоу. У нее нет больших амбиций, но она хочет, чтобы все зрители в зале смеялись. Однажды на шоу пришел молодой человек, страдающий алекситимией, и Гу И не смогла его рассмешить. История любви женщины, которая любит смешить, и мужчины, который не умеет смеяться, начинается как состязание… Однако сериал не только про романтику, а также про жизнь молодежи в Шанхае — трудную, но полную оптимизма.

Подробнее..

Плеер 1

Плеер 2

Смотрите также

Убийство 3000 ворон

Последний бессмертный

Трейлер и кадры Код улыбки

Ваше мнение?

О «Код улыбки»

Добро пожаловать на страницу «Код улыбки» (в оригинале — «Shi Xiao») , выпущенный в 2024 году .

Здесь вы найдете основную информацию о сюжете, отзывы пользователей и зрительские оценки.

На сайте doramma-club.ru все доступно для просмотра онлайн, бесплатно, в отличном качестве, без необходимости регистрации. После просмотра вы можете поделиться мнением.

«Код улыбки» — интересный проект производства Китай от режиссёра Рэнди Чэ, выполненный в жанрах Драмы, Зарубежные, Мелодрамы , включён в коллекцию: Сериалы 2024 года, Сериалы про любовь .

Сейчас вы можете смотреть в озвучке на русском и украинском языках в HD-качестве (720p–1080p)

Пользователи высоко оценивают «Код улыбки» на популярных площадках: на IMDb — 7.6 .

Оценки помогают определить популярность, понять вкусы зрителей и сделать выбор. Они отражают восприятие , служат ориентиром при выборе и используются в системах персональных рекомендаций.

8.8

Рейтинг

Оценок: 410