$lang['tuto'] = "tutorials"; ?>$lang['tuto'] = "tutorials"; ?> Exploració de fonts de dades legals per a rodets i

Exploració de fonts de dades legals per a rodets i històries d'Instagram

Lina Fontaine
Dimarts, 10 de desembre de 2024 a les 7:50:58
Web scraping

Desbloquejar el potencial dels conjunts de dades de vídeo curts

El contingut de vídeo de format curt, com ara Instagram Reels and Stories, s'ha convertit en un fenomen cultural en els darrers anys. Com a desenvolupadors i investigadors, aprofitar aquest vast oceà de creativitat és una oportunitat emocionant per formar models d'aprenentatge automàtic. 📱

Tanmateix, accedir a una col·lecció a gran escala d'aquests continguts comporta els seus reptes. Tot i que existeixen eines de raspat, poden ser lentes i legalment qüestionables, cosa que fa que molts es preguntin si hi ha una alternativa ètica llesta per utilitzar. 🤔

Imagineu-vos tenir accés a una base de dades semblant al "Million Songs Dataset", però per a vídeos curts. Aquest recurs podria accelerar la innovació, estalviant innombrables hores i garantint el compliment de la normativa. Aquest somni desperta curiositat i inspira l'exploració dels recursos disponibles.

En aquest article, aprofundirem en si existeix una col·lecció legal i oberta de vídeos curts semblants a Instagram. També examinarem els avantatges i els contres del raspat públic i destacarem exemples del món real per proporcionar claredat. Explorem el paisatge junts! 🌟

Comandament Exemple d'ús
requests.get() Envia una sol·licitud HTTP GET per obtenir dades d'un URL. S'utilitza a l'script de fons per recuperar contingut HTML o fitxers dels perfils d'Instagram.
BeautifulSoup() Analitza documents HTML i XML per extreure dades. A l'script, s'utilitza per localitzar i processar el contingut de JavaScript que conté dades de perfil d'Instagram.
soup.find() Localitza etiquetes o elements HTML específics al contingut analitzat. S'utilitza per trobar l'etiqueta d'script que conté dades JSON sobre publicacions d'Instagram.
json.loads() Converteix una cadena amb format JSON en un diccionari de Python. Això és crucial per processar les dades del perfil estructurat d'Instagram.
os.makedirs() Crea directoris, inclosos directoris de nivell intermedi, per desar fitxers de vídeo. Ajuda a garantir una carpeta de sortida estructurada per a les descàrregues.
response.iter_content() Transmet fitxers grans en trossos per evitar carregar-los completament a la memòria. S'utilitza per descarregar fitxers de vídeo de manera eficient a l'script Python.
fetch() Realitza sol·licituds HTTP en JavaScript. A l'script d'interfície, s'utilitza per interactuar amb les API per obtenir metadades de vídeo.
fs.mkdirSync() Crea directoris de manera sincrònica a Node.js. Assegura't que el directori de sortida existeix abans de desar els fitxers de vídeo.
path.basename() Extreu el nom del fitxer d'un URL o camí a Node.js. S'utilitza per generar noms de fitxer adequats per als vídeos baixats.
await response.buffer() Obtén i emmagatzema contingut binari, com ara fitxers de vídeo, d'una resposta. Imprescindible per descarregar vídeos en JavaScript.

Creació d'un flux de treball perfecte per a la recopilació de conjunts de dades de vídeo

Els scripts creats anteriorment aborden el problema de reunir un conjunt de dades substancial de vídeos curts a l'estil d'Instagram. L'script de fons de Python està dissenyat per esborrar perfils accessibles públicament i descarregar vídeos. Mitjançant l'ús de biblioteques com i BeautifulSoup, l'script envia sol·licituds HTTP per recuperar el contingut de la pàgina web i analitzar dades HTML per localitzar elements específics, com ara URL de vídeo. Aquest enfocament garanteix l'extracció de dades eficient i estructurada, que és fonamental quan es tracta de perfils que allotgen centenars de fitxers multimèdia. Per exemple, un desenvolupador que vulgui analitzar vídeos relacionats amb el fitness podria orientar-se a comptes públics que publiquen aquest contingut amb regularitat. 🏋️

Per gestionar les dades analitzades, l'script utilitza el biblioteca per convertir les dades JSON incrustades en objectes Python. Això permet als desenvolupadors navegar programadament a través d'estructures de dades imbricades per extreure metadades com ara URL de vídeo, subtítols de publicació o segells de temps. A més, funcions com ara Assegureu-vos que els fitxers de vídeo es desin en una estructura de directoris organitzada, de manera que sigui més fàcil localitzar i processar aquests fitxers més endavant. Aquest nivell de detall és especialment útil per als investigadors que treballen en projectes com la formació d'IA per generar recomanacions de vídeo breus. 🤖

L'script d'interfície de JavaScript complementa el backend mostrant com les col·leccions de vídeos es poden representar o manipular encara més en un entorn orientat al client. Mitjançant l'API fetch, recupera metadades de vídeo d'un punt final de l'API hipotètic i baixa vídeos directament. L'script utilitza mòduls Node.js com ara per a les operacions del sistema de fitxers i per a la manipulació de noms de fitxer, assegurant que els vídeos descarregats es guardin amb noms significatius. Aquest procés podria ser especialment valuós per als desenvolupadors web que creïn una plataforma interactiva per navegar o etiquetar conjunts de dades de vídeo.

Tots dos guions destaquen els principis clau del disseny modular i l'escalabilitat. Inclouen mecanismes de gestió d'errors sòlids, com ara la validació de codis de resposta HTTP o assegurar-se que els directoris de sortida es creïn dinàmicament. Això minimitza el risc d'errors en temps d'execució i millora la reutilització. Imagineu-vos un escenari en què un equip d'investigació vulgui passar del contingut d'Instagram a vídeos d'una altra plataforma; aquests scripts proporcionen una base sòlida que es pot adaptar a diferents API o estructures web. En combinar el backend scraping amb la integració de frontend, aquests scripts formen una solució completa per adquirir i gestionar conjunts de dades de vídeo de manera eficient. 🌟

Desenvolupament d'un conjunt de dades per a models de formació de vídeo curt

Script de backend basat en Python per a l'esborrat web de perfils públics d'Instagram

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")

Aprofitant les API per a la recollida de dades semblant a Instagram

JavaScript Frontend Script per a la representació de col·leccions de vídeos

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'));
});

Explorant alternatives als conjunts de dades de vídeo d'Instagram a gran escala

Quan cerqueu una àmplia col·lecció de vídeos semblants a Instagram per entrenar models d'aprenentatge automàtic, és important avaluar totes les fonts potencials, no només les eines de raspat. Una alternativa és aprofitar conjunts de dades comissariats per institucions acadèmiques o de recerca. Aquests conjunts de dades sovint se centren en les tendències de les xarxes socials, el comportament o els tipus de contingut específics, com ara vídeos de fitness o menjar, i es comparteixen obertament amb finalitats de recerca. Un exemple notable és el conjunt de dades de Yahoo, que inclou una varietat de multimèdia generada per l'usuari, tot i que pot requerir un filtratge addicional per al contingut específic d'Instagram. 📊

Un altre mètode viable consisteix en la recollida de dades de crowdsourcing. Plataformes com Amazon Mechanical Turk o Prolific es poden utilitzar per sol·licitar als usuaris que carreguin vídeos o anotin contingut per a vostè, assegurant que les dades s'obtinguin legalment i s'adaptin als vostres requisits. Aquest enfocament també pot ajudar a crear conjunts de dades diversos i equilibrats que representen una varietat de temes de contingut. Això és especialment útil per a conjunts de dades de nínxol, com ara vídeos educatius o de viatges. 🌍

Finalment, les API proporcionades per plataformes com YouTube o TikTok poden oferir accés legal a vídeos de format breu a través dels seus programes per a desenvolupadors. Aquestes API us permeten obtenir metadades, comentaris i, de vegades, fins i tot descarregar vídeos públics. Tot i que aquests serveis poden imposar límits de tarifa, proporcionen una solució escalable i ètica per accedir a les dades, alhora que garanteixen el compliment de les polítiques de la plataforma. En diversificar les estratègies de recollida de dades, podeu crear un conjunt de dades d'entrenament robust i versàtil per als vostres models. 🚀

  1. Puc raspar legalment vídeos d'Instagram?
  2. Tot i que pot semblar permissible eliminar contingut públic, sovint infringeix les condicions del servei de la plataforma. Utilitzant i s'ha d'abordar amb precaució.
  3. Hi ha conjunts de dades oberts per a vídeos de format breu?
  4. Sí, conjunts de dades com inclou vídeos breus, però és possible que hagis de preprocessar-los perquè coincideixin amb el contingut d'estil Instagram.
  5. Quines eines de programació són les millors per a la web scraping?
  6. Biblioteques com i en Python s'utilitzen àmpliament, juntament amb eines com Selenium per a pàgines dinàmiques.
  7. Com puc obtenir vídeos de manera ètica?
  8. Penseu en utilitzar API de plataformes com YouTube o TikTok, que proporcionen accés estructurat a vídeos i metadades públics.
  9. Quins són els reptes habituals en el raspat de vídeos?
  10. Els problemes inclouen la limitació de la tarifa, les prohibicions d'IP i els canvis en l'estructura del lloc web que poden trencar els scrapers.

Crear un conjunt de dades de vídeos a l'estil d'Instagram és un esforç alhora emocionant i desafiant. Les preocupacions ètiques i legals són primordials i depenen únicament d'eines de raspat com ara potser no sempre és la millor ruta. L'exploració de recursos oberts garanteix l'escalabilitat a llarg termini. 📊

Mitjançant l'ús d'opcions com ara conjunts de dades acadèmiques o API de desenvolupadors, podeu reunir contingut significatiu sense deixar de complir. Diversificar el vostre enfocament no només admet els estàndards ètics, sinó que també millora la qualitat del vostre conjunt de dades de formació per a aplicacions innovadores d'IA. 🌟

  1. Detalls sobre el , una gran col·lecció de contingut multimèdia amb finalitats d'investigació, es pot trobar aquí: Conjunt de dades YFCC100M .
  2. Les directrius i les millors pràctiques per utilitzar les API per accedir legalment al contingut de vídeo es descriuen a la pàgina oficial per a desenvolupadors de TikTok: TikTok per a desenvolupadors .
  3. En aquesta guia completa es proporciona informació sobre els reptes del raspat i les consideracions legals: Scrapinghub - Què és Web Scraping? .
  4. Informació sobre la recollida de dades de crowdsourcing mitjançant Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk .
  5. Bones pràctiques per al desenvolupament d'IA ètica i la creació de conjunts de dades des d'OpenAI: Recerca OpenAI .