استكشاف مصادر البيانات القانونية لمقاطع وقصص Instagram

إطلاق العنان لإمكانات مجموعات بيانات الفيديو القصيرة

أصبح محتوى الفيديو القصير، مثل Instagram Reels and Stories، ظاهرة ثقافية في السنوات الأخيرة. كمطورين وباحثين، يعد الاستفادة من هذا المحيط الواسع من الإبداع فرصة مثيرة لتدريب نماذج التعلم الآلي. 📱

ومع ذلك، فإن الوصول إلى مجموعة واسعة النطاق من هذا المحتوى يأتي مع تحدياته. على الرغم من وجود أدوات الكشط، إلا أنها قد تكون بطيئة ومشكوك فيها من الناحية القانونية، مما يجعل الكثيرين يتساءلون عما إذا كان هناك بديل أخلاقي جاهز للاستخدام. 🤔

تخيل أن لديك إمكانية الوصول إلى قاعدة بيانات مشابهة لـ "Million Songs Dataset"، ولكن لمقاطع الفيديو القصيرة. ويمكن لمثل هذا المورد أن يسرع وتيرة الابتكار، مما يوفر ساعات لا حصر لها ويضمن الامتثال للوائح. يثير هذا الحلم الفضول ويلهم استكشاف الموارد المتاحة.

في هذه المقالة، سوف نتعمق في ما إذا كانت هناك مجموعة قانونية ومفتوحة من مقاطع الفيديو القصيرة المشابهة لـ Instagram. سنقوم أيضًا بدراسة إيجابيات وسلبيات التجريد العام وتسليط الضوء على أمثلة من العالم الحقيقي لتوفير الوضوح. دعونا نستكشف المناظر الطبيعية معًا! 🌟

إنشاء سير عمل سلس لجمع مجموعة بيانات الفيديو

تعالج البرامج النصية التي تم إنشاؤها أعلاه مشكلة جمع مجموعة بيانات كبيرة من مقاطع الفيديو القصيرة بأسلوب Instagram. تم تصميم البرنامج النصي للواجهة الخلفية لـ Python لاستخراج الملفات الشخصية التي يمكن الوصول إليها بشكل عام وتنزيل مقاطع الفيديو. باستخدام المكتبات مثل طلبات وBeautifulSoup، يرسل البرنامج النصي طلبات HTTP لاسترداد محتوى صفحة الويب وتحليل بيانات HTML لتحديد عناصر محددة، مثل عناوين URL للفيديو. يضمن هذا الأسلوب استخراج البيانات بكفاءة ومنظمة، وهو أمر بالغ الأهمية عند التعامل مع الملفات الشخصية التي تستضيف مئات من ملفات الوسائط. على سبيل المثال، يمكن للمطور الذي يتطلع إلى تحليل مقاطع الفيديو المتعلقة باللياقة البدنية استهداف الحسابات العامة التي تنشر مثل هذا المحتوى بانتظام. 🏋️

لإدارة البيانات التي تم تحليلها، يستخدم البرنامج النصي json مكتبة لتحويل بيانات JSON المضمنة إلى كائنات Python. يتيح ذلك للمطورين التنقل برمجيًا عبر هياكل البيانات المتداخلة لاستخراج البيانات التعريفية مثل عناوين URL للفيديو أو التسميات التوضيحية للنشر أو الطوابع الزمنية. بالإضافة إلى وظائف مثل نظام التشغيل.makedirs() تأكد من حفظ ملفات الفيديو في بنية دليل منظمة، مما يسهل تحديد موقع هذه الملفات ومعالجتها لاحقًا. يعد هذا المستوى من التفاصيل مفيدًا بشكل خاص للباحثين الذين يعملون في مشاريع مثل تدريب الذكاء الاصطناعي لإنشاء توصيات فيديو قصيرة. 🤖

يكمل البرنامج النصي للواجهة الأمامية لـ JavaScript الواجهة الخلفية من خلال عرض كيفية عرض مجموعات الفيديو أو معالجتها بشكل أكبر في بيئة تواجه العميل. باستخدام واجهة برمجة تطبيقات الجلب، فإنه يسترد البيانات الوصفية للفيديو من نقطة نهاية افتراضية لواجهة برمجة التطبيقات ويقوم بتنزيل مقاطع الفيديو مباشرة. يستخدم البرنامج النصي وحدات Node.js مثل خ.س لعمليات نظام الملفات و طريق لمعالجة أسماء الملفات، مما يضمن حفظ مقاطع الفيديو التي تم تنزيلها بأسماء ذات معنى. يمكن أن تكون هذه العملية ذات قيمة خاصة لمطوري الويب الذين ينشئون منصة تفاعلية لتصفح مجموعات بيانات الفيديو أو وضع علامات عليها.

يسلط كلا النصين الضوء على المبادئ الأساسية للتصميم المعياري وقابلية التوسع. وهي تتضمن آليات قوية لمعالجة الأخطاء، مثل التحقق من صحة رموز استجابة HTTP أو ضمان إنشاء أدلة الإخراج ديناميكيًا. وهذا يقلل من مخاطر أخطاء وقت التشغيل ويعزز إمكانية إعادة الاستخدام. تخيل سيناريو يريد فيه فريق البحث التحول من محتوى Instagram إلى مقاطع الفيديو من منصة أخرى؛ توفر هذه البرامج النصية أساسًا متينًا يمكن تكييفه مع واجهات برمجة التطبيقات أو هياكل الويب المختلفة. من خلال الجمع بين استخراج الواجهة الخلفية وتكامل الواجهة الأمامية، تشكل هذه البرامج النصية حلاً كاملاً للحصول على مجموعات بيانات الفيديو وإدارتها بكفاءة. 🌟

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import os
import time
# Define headers for requests
HEADERS = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
# Function to fetch profile data
def fetch_profile_data(profile_url):
    try:
        response = requests.get(profile_url, headers=HEADERS)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            script_tag = soup.find('script', text=lambda x: x and 'window._sharedData' in x)
            json_data = json.loads(script_tag.string.split(' = ', 1)[1].rstrip(';'))
            return json_data
        else:
            print(f"Error: Status code {response.status_code} for {profile_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Exception occurred: {e}")
    return None
# Save videos locally
def save_video(video_url, folder, filename):
    try:
        response = requests.get(video_url, stream=True)
        if response.status_code == 200:
            os.makedirs(folder, exist_ok=True)
            filepath = os.path.join(folder, filename)
            with open(filepath, 'wb') as file:
                for chunk in response.iter_content(1024):
                    file.write(chunk)
            print(f"Video saved at {filepath}")
        else:
            print(f"Failed to download video: {video_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Error saving video: {e}")
# Example: Fetch public profile data
profile_url = "https://www.instagram.com/some_public_profile/"
profile_data = fetch_profile_data(profile_url)
if profile_data:
    posts = profile_data['entry_data']['ProfilePage'][0]['graphql']['user']['edge_owner_to_timeline_media']['edges']
    for post in posts:
        if 'video_url' in post['node']:
            video_url = post['node']['video_url']
            save_video(video_url, folder="videos", filename=f"{post['node']['id']}.mp4")

const fetch = require('node-fetch');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
// Function to fetch video metadata
async function fetchVideoMetadata(apiUrl) {
    try {
        const response = await fetch(apiUrl);
        if (response.ok) {
            const data = await response.json();
            return data.videos;
        } else {
            console.error(`Failed to fetch metadata: ${response.status}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error fetching metadata: ${error.message}`);
    }
}
// Function to download videos
async function downloadVideo(videoUrl, outputDir) {
    try {
        const response = await fetch(videoUrl);
        if (response.ok) {
            const videoBuffer = await response.buffer();
            const videoName = path.basename(videoUrl);
            fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
            fs.writeFileSync(path.join(outputDir, videoName), videoBuffer);
            console.log(`Saved ${videoName}`);
        } else {
            console.error(`Failed to download: ${videoUrl}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error downloading video: ${error.message}`);
    }
}
// Example usage
const apiEndpoint = "https://api.example.com/videos";
fetchVideoMetadata(apiEndpoint).then(videos => {
    videos.forEach(video => downloadVideo(video.url, './downloads'));
});

استكشاف البدائل لمجموعات بيانات فيديو Instagram واسعة النطاق

عند البحث عن مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو المشابهة لـ Instagram لتدريب نماذج التعلم الآلي، فمن المهم تقييم جميع المصادر المحتملة، وليس فقط أدوات التجريد. ويتمثل أحد البدائل في الاستفادة من مجموعات البيانات التي تنظمها المؤسسات الأكاديمية أو البحثية. غالبًا ما تركز مجموعات البيانات هذه على اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي أو سلوكها أو أنواع محتوى محددة، مثل مقاطع فيديو اللياقة البدنية أو الطعام، ويتم مشاركتها بشكل مفتوح لأغراض البحث. ومن الأمثلة البارزة على ذلك YFCC100M مجموعة بيانات من Yahoo، والتي تتضمن مجموعة متنوعة من الوسائط المتعددة التي أنشأها المستخدمون، على الرغم من أنها قد تتطلب تصفية إضافية للمحتوى الخاص بـ Instagram. 📊

هناك طريقة أخرى قابلة للتطبيق تتضمن جمع البيانات بالاستعانة بمصادر خارجية. يمكن استخدام منصات مثل Amazon Mechanical Turk أو Prolific لمطالبة المستخدمين بتحميل مقاطع فيديو أو إضافة تعليقات توضيحية للمحتوى لك، مما يضمن الحصول على البيانات بشكل قانوني وتخصيصها وفقًا لمتطلباتك. يمكن أن يساعد هذا النهج أيضًا في بناء مجموعات بيانات متنوعة ومتوازنة تمثل مجموعة من سمات المحتوى. وهذا مفيد بشكل خاص لمجموعات البيانات المتخصصة، مثل مقاطع الفيديو التعليمية أو مقاطع الفيديو الخاصة بالسفر. 🌍

وأخيرًا، قد توفر واجهات برمجة التطبيقات التي توفرها منصات مثل YouTube أو TikTok إمكانية الوصول القانوني إلى مقاطع الفيديو القصيرة من خلال برامج المطورين الخاصة بها. تسمح لك واجهات برمجة التطبيقات هذه بجلب البيانات الوصفية والتعليقات وأحيانًا تنزيل مقاطع الفيديو العامة. على الرغم من أن هذه الخدمات قد تفرض حدودًا للمعدلات، إلا أنها توفر حلاً أخلاقيًا وقابلاً للتطوير للوصول إلى البيانات، مع ضمان الامتثال لسياسات النظام الأساسي. من خلال تنويع استراتيجيات جمع البيانات، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات تدريب قوية ومتعددة الاستخدامات لنماذجك. 🚀