ইনস্টাগ্রাম রিল এবং

Lina Fontaine

মঙ্গলবার, ১০ ডিসেম্বর, ২০২৪ ৭:৪৮:০৫ AM

সংক্ষিপ্ত ভিডিও ডেটাসেটের সম্ভাব্যতা আনলক করা

ইনস্টাগ্রাম রিল এবং গল্পের মতো সংক্ষিপ্ত আকারের ভিডিও সামগ্রী সাম্প্রতিক বছরগুলিতে একটি সাংস্কৃতিক ঘটনা হয়ে উঠেছে। বিকাশকারী এবং গবেষক হিসাবে, সৃজনশীলতার এই বিশাল সমুদ্রে ট্যাপ করা মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি উত্তেজনাপূর্ণ সুযোগ। 📱

যাইহোক, এই ধরনের বিষয়বস্তুর একটি বৃহৎ আকারের সংগ্রহ অ্যাক্সেস করা তার চ্যালেঞ্জের সাথে আসে। স্ক্র্যাপিং টুলস বিদ্যমান থাকাকালীন, সেগুলি ধীরগতির এবং আইনগতভাবে প্রশ্নবিদ্ধ হতে পারে, যা ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত, নৈতিক বিকল্প আছে কিনা তা নিয়ে অনেকেই ভাবছে। 🤔

কল্পনা করুন যে "মিলিয়ন গানের ডেটাসেট" এর মতো একটি ডাটাবেসে অ্যাক্সেস রয়েছে তবে ছোট ভিডিওগুলির জন্য৷ এই জাতীয় সংস্থান দ্রুত-ট্র্যাক উদ্ভাবন করতে পারে, অগণিত ঘন্টা বাঁচাতে এবং প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে পারে। এই স্বপ্ন কৌতূহল জাগিয়ে তোলে এবং উপলব্ধ সংস্থানগুলিতে অন্বেষণকে অনুপ্রাণিত করে।

এই নিবন্ধে, আমরা ইনস্টাগ্রাম-এর মতো ছোট ভিডিওগুলির একটি আইনি এবং উন্মুক্ত সংগ্রহ বিদ্যমান কিনা তা অনুসন্ধান করব। আমরা পাবলিক স্ক্র্যাপিংয়ের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলিও পরীক্ষা করব এবং স্পষ্টতা দেওয়ার জন্য বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণগুলি হাইলাইট করব। আসুন একসাথে ল্যান্ডস্কেপ অন্বেষণ করা যাক! 🌟

আদেশ	ব্যবহারের উদাহরণ
requests.get()	একটি URL থেকে ডেটা আনার জন্য একটি HTTP GET অনুরোধ পাঠায়। ইনস্টাগ্রাম প্রোফাইল থেকে HTML সামগ্রী বা ফাইল পুনরুদ্ধার করতে ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্টে ব্যবহৃত হয়।
BeautifulSoup()	ডেটা বের করতে HTML এবং XML ডকুমেন্ট পার্স করে। স্ক্রিপ্টে, এটি ইনস্টাগ্রাম প্রোফাইল ডেটা ধারণকারী জাভাস্ক্রিপ্ট সামগ্রী সনাক্ত এবং প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়।
soup.find()	পার্স করা সামগ্রীতে নির্দিষ্ট HTML ট্যাগ বা উপাদানগুলি সনাক্ত করে৷ Instagram পোস্ট সম্পর্কে JSON ডেটা ধারণকারী স্ক্রিপ্ট ট্যাগ খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়।
json.loads()	একটি JSON-ফরম্যাট করা স্ট্রিংকে পাইথন অভিধানে রূপান্তর করে। ইনস্টাগ্রামের কাঠামোগত প্রোফাইল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
os.makedirs()	ভিডিও ফাইল সংরক্ষণ করতে অন্তর্বর্তী-স্তরের ডিরেক্টরি সহ ডিরেক্টরি তৈরি করে। ডাউনলোডের জন্য একটি কাঠামোগত আউটপুট ফোল্ডার নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
response.iter_content()	মেমরিতে সম্পূর্ণরূপে লোড হওয়া এড়াতে খণ্ডে বড় ফাইল স্ট্রিম করে। পাইথন স্ক্রিপ্টে দক্ষতার সাথে ভিডিও ফাইল ডাউনলোড করতে ব্যবহৃত হয়।
fetch()	জাভাস্ক্রিপ্টে HTTP অনুরোধগুলি সম্পাদন করে। ফ্রন্টএন্ড স্ক্রিপ্টে, এটি ভিডিও মেটাডেটা আনতে API-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে ব্যবহৃত হয়।
fs.mkdirSync()	সিঙ্ক্রোনাসভাবে Node.js-এ ডিরেক্টরি তৈরি করে। ভিডিও ফাইল সংরক্ষণ করার আগে আউটপুট ডিরেক্টরি বিদ্যমান আছে তা নিশ্চিত করে।
path.basename()	Node.js-এ URL বা পাথ থেকে ফাইলের নাম বের করে। ডাউনলোড করা ভিডিওগুলির জন্য উপযুক্ত ফাইলের নাম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
await response.buffer()	একটি প্রতিক্রিয়া থেকে ভিডিও ফাইলের মতো বাইনারি সামগ্রী আনয়ন এবং সঞ্চয় করে। জাভাস্ক্রিপ্টে ভিডিও ডাউনলোড করার জন্য অপরিহার্য।

ভিডিও ডেটাসেট সংগ্রহের জন্য একটি বিরামহীন কর্মপ্রবাহ তৈরি করা

উপরে তৈরি করা স্ক্রিপ্টগুলি ইনস্টাগ্রাম-স্টাইলের ছোট ভিডিওগুলির একটি উল্লেখযোগ্য ডেটাসেট সংগ্রহ করার সমস্যা মোকাবেলা করে। পাইথন ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্টটি সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য প্রোফাইলগুলি স্ক্র্যাপ করতে এবং ভিডিও ডাউনলোড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। লাইব্রেরি ব্যবহার করে অনুরোধ এবং BeautifulSoup, স্ক্রিপ্টটি ওয়েব পৃষ্ঠার বিষয়বস্তু পুনরুদ্ধার করার জন্য HTTP অনুরোধ পাঠায় এবং নির্দিষ্ট উপাদানগুলি যেমন ভিডিও URL গুলি সনাক্ত করতে HTML ডেটা পার্স করে৷ এই পদ্ধতিটি দক্ষ এবং কাঠামোগত ডেটা নিষ্কাশন নিশ্চিত করে, যা শত শত মিডিয়া ফাইল হোস্ট করা প্রোফাইলগুলির সাথে কাজ করার সময় গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, একজন বিকাশকারী ফিটনেস-সম্পর্কিত ভিডিওগুলি বিশ্লেষণ করতে চাইছেন এমন পাবলিক অ্যাকাউন্টগুলিকে লক্ষ্য করতে পারে যা নিয়মিতভাবে এই ধরনের সামগ্রী পোস্ট করে। 🏋️

পার্স করা ডেটা পরিচালনা করতে, স্ক্রিপ্টটি নিয়োগ করে json এমবেডেড JSON ডেটা পাইথন অবজেক্টে রূপান্তর করতে লাইব্রেরি। এটি ডেভেলপারদের ভিডিও ইউআরএল, পোস্ট ক্যাপশন বা টাইমস্ট্যাম্পের মতো মেটাডেটা বের করতে নেস্টেড ডেটা স্ট্রাকচারের মাধ্যমে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে নেভিগেট করতে দেয়। উপরন্তু, যেমন ফাংশন os.makedirs() নিশ্চিত করুন যে ভিডিও ফাইলগুলি একটি সংগঠিত ডিরেক্টরি কাঠামোতে সংরক্ষিত হয়েছে, যাতে পরবর্তীতে এই ফাইলগুলি সনাক্ত করা এবং প্রক্রিয়া করা সহজ হয়৷ বিশদ স্তরের এই স্তরটি বিশেষত সংক্ষিপ্ত-ফর্ম ভিডিও সুপারিশ তৈরি করতে AI প্রশিক্ষণের মতো প্রকল্পগুলিতে কাজ করা গবেষকদের জন্য উপযোগী। 🤖

জাভাস্ক্রিপ্ট ফ্রন্টএন্ড স্ক্রিপ্ট একটি ক্লায়েন্ট-মুখী পরিবেশে ভিডিও সংগ্রহগুলি কীভাবে রেন্ডার করা বা আরও ম্যানিপুলেট করা যায় তা প্রদর্শন করে ব্যাকএন্ডকে পরিপূরক করে। ফেচ API ব্যবহার করে, এটি একটি অনুমানমূলক API এন্ডপয়েন্ট থেকে ভিডিও মেটাডেটা পুনরুদ্ধার করে এবং সরাসরি ভিডিও ডাউনলোড করে। স্ক্রিপ্ট যেমন Node.js মডিউল নিয়োগ করে fs ফাইল সিস্টেম অপারেশনের জন্য এবং পথ ফাইলের নাম ম্যানিপুলেশনের জন্য, ডাউনলোড করা ভিডিওগুলি অর্থপূর্ণ নাম দিয়ে সংরক্ষণ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা। ভিডিও ডেটাসেট ব্রাউজিং বা ট্যাগ করার জন্য একটি ইন্টারেক্টিভ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা ওয়েব ডেভেলপারদের জন্য এই প্রক্রিয়াটি বিশেষভাবে মূল্যবান হতে পারে।

উভয় স্ক্রিপ্টই মডুলার ডিজাইন এবং মাপযোগ্যতার মূল নীতিগুলিকে হাইলাইট করে। এর মধ্যে রয়েছে শক্তিশালী ত্রুটি হ্যান্ডলিং মেকানিজম, যেমন HTTP প্রতিক্রিয়া কোড যাচাই করা বা আউটপুট ডিরেক্টরিগুলি গতিশীলভাবে তৈরি করা নিশ্চিত করা। এটি রানটাইম ত্রুটির ঝুঁকি হ্রাস করে এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্যতা বাড়ায়। একটি দৃশ্যকল্প কল্পনা করুন যেখানে একটি গবেষণা দল ইনস্টাগ্রাম সামগ্রী থেকে অন্য প্ল্যাটফর্মের ভিডিওগুলিতে পিভট করতে চায়; এই স্ক্রিপ্টগুলি একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে যা বিভিন্ন API বা ওয়েব স্ট্রাকচারের সাথে মানিয়ে নেওয়া যায়। ফ্রন্টএন্ড ইন্টিগ্রেশনের সাথে ব্যাকএন্ড স্ক্র্যাপিং একত্রিত করে, এই স্ক্রিপ্টগুলি দক্ষতার সাথে ভিডিও ডেটাসেটগুলি অর্জন এবং পরিচালনা করার জন্য একটি সম্পূর্ণ সমাধান তৈরি করে। 🌟

শর্ট-ভিডিও ট্রেনিং মডেলের জন্য একটি ডেটাসেট তৈরি করা

ওয়েব স্ক্র্যাপিং পাবলিক ইনস্টাগ্রাম প্রোফাইলের জন্য পাইথন-ভিত্তিক ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্ট

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")

ইনস্টাগ্রাম-লাইক ডেটা সংগ্রহের জন্য এপিআই ব্যবহার করা

ভিডিও সংগ্রহ রেন্ডার করার জন্য জাভাস্ক্রিপ্ট ফ্রন্টএন্ড স্ক্রিপ্ট

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'));
});

বৃহৎ-স্কেল ইনস্টাগ্রাম ভিডিও ডেটাসেটের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করা

মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ইনস্টাগ্রামের মতো ভিডিওগুলির একটি বিশাল সংগ্রহের সন্ধান করার সময়, শুধুমাত্র স্ক্র্যাপিং সরঞ্জামগুলি নয়, সমস্ত সম্ভাব্য উত্সগুলি মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। একটি বিকল্প হল একাডেমিক বা গবেষণা প্রতিষ্ঠান দ্বারা কিউরেট করা ডেটাসেটগুলিকে কাজে লাগানো৷ এই ডেটাসেটগুলি প্রায়শই সোশ্যাল মিডিয়ার প্রবণতা, আচরণ, বা ফিটনেস বা খাবারের ভিডিওগুলির মতো নির্দিষ্ট বিষয়বস্তুর উপর ফোকাস করে এবং গবেষণার উদ্দেশ্যে খোলাখুলিভাবে শেয়ার করা হয়। একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল YFCC100M Yahoo থেকে ডেটাসেট, যার মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত মাল্টিমিডিয়া, যদিও এটি Instagram-নির্দিষ্ট বিষয়বস্তুর জন্য অতিরিক্ত ফিল্টারিংয়ের প্রয়োজন হতে পারে। 📊

আরেকটি কার্যকর পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে ক্রাউডসোর্সিং ডেটা সংগ্রহ। Amazon Mechanical Turk বা Prolific এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীদের ভিডিও আপলোড করার জন্য বা আপনার জন্য বিষয়বস্তু টীকা করার অনুরোধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, নিশ্চিত করে যে ডেটা আইনত প্রাপ্ত হয়েছে এবং আপনার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তৈরি করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন এবং সুষম ডেটাসেট তৈরিতেও সাহায্য করতে পারে যা বিভিন্ন বিষয়বস্তুর থিমের প্রতিনিধিত্ব করে। এটি শিক্ষামূলক বা ভ্রমণ ভিডিওর মতো কুলুঙ্গি ডেটাসেটের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। 🌍

শেষ অবধি, YouTube বা TikTok-এর মতো প্ল্যাটফর্মের দ্বারা প্রদত্ত APIগুলি তাদের বিকাশকারী প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে শর্ট-ফর্ম ভিডিওগুলিতে আইনি অ্যাক্সেস অফার করতে পারে। এই APIগুলি আপনাকে মেটাডেটা, মন্তব্য এবং কখনও কখনও এমনকি সর্বজনীন ভিডিও ডাউনলোড করার অনুমতি দেয়। যদিও এই পরিষেবাগুলি হারের সীমা আরোপ করতে পারে, তারা প্ল্যাটফর্ম নীতিগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার সাথে সাথে ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য একটি মাপযোগ্য এবং নৈতিক সমাধান প্রদান করে। ডেটা সংগ্রহের কৌশলগুলিকে বৈচিত্র্যময় করে, আপনি আপনার মডেলগুলির জন্য একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করতে পারেন। 🚀

Instagram ভিডিও ডেটাসেট সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

আমি কি আইনত ইনস্টাগ্রাম ভিডিও স্ক্র্যাপ করতে পারি?
যদিও সর্বজনীন সামগ্রী স্ক্র্যাপ করা অনুমোদিত বলে মনে হতে পারে, এটি প্রায়শই প্ল্যাটফর্মের পরিষেবার শর্তাবলী লঙ্ঘন করে। ব্যবহার করে requests এবং BeautifulSoup সাবধানে যোগাযোগ করা উচিত।
শর্ট-ফর্ম ভিডিওর জন্য কি বিদ্যমান খোলা ডেটাসেট আছে?
হ্যাঁ, ডেটাসেট পছন্দ করে YFCC100M সংক্ষিপ্ত ভিডিওগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন, তবে আপনাকে Instagram-স্টাইলের সামগ্রীর সাথে মেলে সেগুলিকে প্রিপ্রসেস করতে হতে পারে৷
ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের জন্য কোন প্রোগ্রামিং সরঞ্জামগুলি সেরা?
লাইব্রেরি পছন্দ requests এবং BeautifulSoup ডাইনামিক পৃষ্ঠাগুলির জন্য সেলেনিয়ামের মতো সরঞ্জামগুলির পাশাপাশি পাইথনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
আমি কিভাবে নৈতিকভাবে ভিডিও পেতে পারি?
YouTube বা TikTok-এর মতো প্ল্যাটফর্ম থেকে API ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন, যা সর্বজনীন ভিডিও এবং মেটাডেটাতে কাঠামোগত অ্যাক্সেস প্রদান করে।
ভিডিও স্ক্র্যাপ করার সাধারণ চ্যালেঞ্জ কি কি?
সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে রেট-লিমিটিং, আইপি ব্যান এবং ওয়েবসাইট স্ট্রাকচারের পরিবর্তন যা স্ক্র্যাপারগুলিকে ভেঙে ফেলতে পারে।

নৈতিক ভিডিও ডেটা সংগ্রহের বিষয়ে চিন্তাভাবনা বন্ধ করা

ইনস্টাগ্রাম-স্টাইলের ভিডিওগুলির একটি ডেটাসেট তৈরি করা একটি উত্তেজনাপূর্ণ এবং চ্যালেঞ্জিং উভয় প্রচেষ্টা। নৈতিক এবং আইনি উদ্বেগগুলি সর্বোপরি, এবং শুধুমাত্র স্ক্র্যাপিং সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভর করে অনুরোধ সর্বদা সর্বোত্তম রুট নাও হতে পারে। খোলা সম্পদ অন্বেষণ দীর্ঘমেয়াদী মাপযোগ্যতা নিশ্চিত করে। 📊

একাডেমিক ডেটাসেট বা বিকাশকারী API-এর মতো বিকল্পগুলি ব্যবহার করে, আপনি অনুগত থাকার সময় অর্থপূর্ণ সামগ্রী সংগ্রহ করতে পারেন। আপনার পদ্ধতির বৈচিত্র্যকরণ শুধুমাত্র নৈতিক মানকে সমর্থন করে না বরং উদ্ভাবনী এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের গুণমানকেও উন্নত করে। 🌟

নৈতিক তথ্য সংগ্রহের জন্য উত্স এবং রেফারেন্স

বিস্তারিত YFCC100M ডেটাসেট, গবেষণার উদ্দেশ্যে মাল্টিমিডিয়া সামগ্রীর একটি বড় সংগ্রহ, এখানে পাওয়া যাবে: YFCC100M ডেটাসেট .
আইনত ভিডিও সামগ্রী অ্যাক্সেস করার জন্য API ব্যবহার করার জন্য নির্দেশিকা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অফিসিয়াল TikTok বিকাশকারী পৃষ্ঠায় বর্ণিত হয়েছে: বিকাশকারীদের জন্য TikTok .
স্ক্র্যাপিং চ্যালেঞ্জ এবং আইনি বিবেচনার তথ্য এই ব্যাপক গাইডে সরবরাহ করা হয়েছে: Scrapinghub - ওয়েব স্ক্র্যাপিং কি? .
অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্ক ব্যবহার করে ক্রাউডসোর্সিং ডেটা সংগ্রহের অন্তর্দৃষ্টি: আমাজন মেকানিক্যাল তুর্ক .
ওপেনএআই থেকে নৈতিক এআই বিকাশ এবং ডেটাসেট তৈরির জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন: ওপেনএআই গবেষণা .

ইনস্টাগ্রাম রিল এবং গল্পগুলির জন্য আইনি ডেটা উত্সগুলি অন্বেষণ করা