Explorer les sources de données légales pour les bobines et les histoires Instagram

Libérer le potentiel des ensembles de données vidéo courts

Le contenu vidéo court, tel que les Instagram Reels et Stories, est devenu un phénomène culturel ces dernières années. En tant que développeurs et chercheurs, puiser dans ce vaste océan de créativité constitue une opportunité passionnante pour former des modèles d’apprentissage automatique. 📱

Cependant, accéder à une collection à grande échelle de ce type de contenu comporte ses défis. Bien que des outils de scraping existent, ils peuvent être lents et juridiquement discutables, laissant beaucoup se demander s'il existe une alternative éthique prête à l'emploi. 🤔

Imaginez avoir accès à une base de données semblable au « Million Songs Dataset », mais pour de courtes vidéos. Une telle ressource pourrait accélérer l’innovation, permettant d’économiser d’innombrables heures et garantissant le respect des réglementations. Ce rêve suscite la curiosité et incite à l’exploration des ressources disponibles.

Dans cet article, nous verrons s’il existe une collection légale et ouverte de courtes vidéos de type Instagram. Nous examinerons également les avantages et les inconvénients du scraping public et mettrons en évidence des exemples concrets pour plus de clarté. Explorons le paysage ensemble ! 🌟

Création d'un flux de travail transparent pour la collecte d'ensembles de données vidéo

Les scripts créés ci-dessus abordent le problème de la collecte d'un ensemble de données important de courtes vidéos de style Instagram. Le script backend Python est conçu pour supprimer les profils accessibles au public et télécharger des vidéos. En utilisant des bibliothèques comme demandes et BeautifulSoup, le script envoie des requêtes HTTP pour récupérer le contenu d'une page Web et analyser les données HTML pour localiser des éléments spécifiques, tels que les URL de vidéos. Cette approche garantit une extraction de données efficace et structurée, ce qui est essentiel lorsqu'il s'agit de profils hébergeant des centaines de fichiers multimédias. Par exemple, un développeur cherchant à analyser des vidéos liées au fitness pourrait cibler les comptes publics qui publient régulièrement ce type de contenu. 🏋️

Pour gérer les données analysées, le script utilise le json bibliothèque pour convertir les données JSON intégrées en objets Python. Cela permet aux développeurs de naviguer par programme dans les structures de données imbriquées pour extraire des métadonnées telles que les URL des vidéos, les sous-titres des publications ou les horodatages. De plus, des fonctions telles que os.makedirs() assurez-vous que les fichiers vidéo sont enregistrés dans une structure de répertoires organisée, ce qui facilite la localisation et le traitement ultérieur de ces fichiers. Ce niveau de détail est particulièrement utile pour les chercheurs travaillant sur des projets tels que la formation de l'IA pour générer des recommandations vidéo courtes. 🤖

Le script frontal JavaScript complète le backend en montrant comment les collections de vidéos peuvent être restituées ou manipulées davantage dans un environnement orienté client. À l'aide de l'API fetch, il récupère les métadonnées vidéo à partir d'un point de terminaison hypothétique de l'API et télécharge directement les vidéos. Le script utilise des modules Node.js tels que fs pour les opérations du système de fichiers et chemin pour la manipulation des noms de fichiers, en garantissant que les vidéos téléchargées sont enregistrées avec des noms significatifs. Ce processus pourrait être particulièrement utile pour les développeurs Web qui créent une plate-forme interactive pour parcourir ou marquer des ensembles de données vidéo.

Les deux scripts mettent en évidence les principes clés de la conception modulaire et de l’évolutivité. Ils incluent des mécanismes robustes de gestion des erreurs, tels que la validation des codes de réponse HTTP ou la garantie que les répertoires de sortie sont créés dynamiquement. Cela minimise le risque d’erreurs d’exécution et améliore la réutilisation. Imaginez un scénario dans lequel une équipe de recherche souhaite passer du contenu Instagram aux vidéos d’une autre plateforme ; ces scripts fournissent une base solide qui peut être adaptée à différentes API ou structures Web. En combinant le backend scraping avec l'intégration frontend, ces scripts forment une solution complète pour acquérir et gérer efficacement des ensembles de données vidéo. 🌟

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'));
});

Explorer des alternatives aux ensembles de données vidéo Instagram à grande échelle

Lorsque vous recherchez une vaste collection de vidéos de type Instagram pour former des modèles d’apprentissage automatique, il est important d’évaluer toutes les sources potentielles, et pas seulement les outils de scraping. Une alternative consiste à exploiter des ensembles de données conservés par des établissements universitaires ou de recherche. Ces ensembles de données se concentrent souvent sur les tendances, les comportements ou les types de contenu spécifiques des médias sociaux, tels que les vidéos de fitness ou de nourriture, et sont partagés ouvertement à des fins de recherche. Un exemple notable est le YFCC100M ensemble de données de Yahoo, qui comprend une variété de multimédia générés par les utilisateurs, bien qu'il puisse nécessiter un filtrage supplémentaire pour le contenu spécifique à Instagram. 📊

Une autre méthode viable consiste à collecter des données en crowdsourcing. Des plateformes comme Amazon Mechanical Turk ou Prolific peuvent être utilisées pour demander aux utilisateurs de télécharger des vidéos ou d'annoter du contenu pour vous, garantissant ainsi que les données sont obtenues légalement et adaptées à vos besoins. Cette approche peut également aider à créer des ensembles de données diversifiés et équilibrés qui représentent une gamme de thèmes de contenu. Ceci est particulièrement utile pour les ensembles de données de niche, tels que les vidéos éducatives ou de voyage. 🌍

Enfin, les API fournies par des plateformes comme YouTube ou TikTok peuvent offrir un accès légal à des vidéos courtes via leurs programmes de développement. Ces API vous permettent de récupérer des métadonnées, des commentaires et parfois même de télécharger des vidéos publiques. Bien que ces services puissent imposer des limites de débit, ils fournissent une solution évolutive et éthique pour accéder aux données, tout en garantissant le respect des politiques de la plateforme. En diversifiant les stratégies de collecte de données, vous pouvez créer un ensemble de données de formation robuste et polyvalent pour vos modèles. 🚀