इंस्टाग्राम रील्स और

Lina Fontaine

मंगलवार, 10 दिसंबर 2024 को 8:23:40 am

लघु वीडियो डेटासेट की क्षमता को अनलॉक करना

लघु रूप वाली वीडियो सामग्री, जैसे इंस्टाग्राम रील्स और स्टोरीज़, हाल के वर्षों में एक सांस्कृतिक घटना बन गई है। डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के रूप में, रचनात्मकता के इस विशाल महासागर का दोहन मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक रोमांचक अवसर है। 📱

हालाँकि, ऐसी सामग्री के बड़े पैमाने पर संग्रह तक पहुँचना अपनी चुनौतियों के साथ आता है। हालांकि स्क्रैपिंग उपकरण मौजूद हैं, वे धीमे और कानूनी रूप से संदिग्ध हो सकते हैं, जिससे कई लोगों को आश्चर्य होता है कि क्या उपयोग के लिए तैयार, नैतिक विकल्प है। 🤔

"मिलियन सॉन्ग डेटासेट" जैसे डेटाबेस तक पहुंच की कल्पना करें, लेकिन लघु वीडियो के लिए। ऐसा संसाधन नवाचार को तेजी से आगे बढ़ा सकता है, अनगिनत घंटे बचा सकता है और नियमों का अनुपालन सुनिश्चित कर सकता है। यह सपना जिज्ञासा जगाता है और उपलब्ध संसाधनों की खोज के लिए प्रेरित करता है।

इस लेख में, हम इस बात पर चर्चा करेंगे कि क्या इंस्टाग्राम जैसे लघु वीडियो का कानूनी और खुला संग्रह मौजूद है। हम सार्वजनिक स्क्रैपिंग के फायदे और नुकसान की भी जांच करेंगे और स्पष्टता प्रदान करने के लिए वास्तविक दुनिया के उदाहरणों को उजागर करेंगे। आइए एक साथ परिदृश्य का अन्वेषण करें! 🌟

आज्ञा	उपयोग का उदाहरण
requests.get()	किसी URL से डेटा लाने के लिए HTTP GET अनुरोध भेजता है। इंस्टाग्राम प्रोफाइल से HTML सामग्री या फ़ाइलों को पुनर्प्राप्त करने के लिए बैकएंड स्क्रिप्ट में उपयोग किया जाता है।
BeautifulSoup()	डेटा निकालने के लिए HTML और XML दस्तावेज़ों को पार्स करता है। स्क्रिप्ट में, इसका उपयोग इंस्टाग्राम प्रोफ़ाइल डेटा वाली जावास्क्रिप्ट सामग्री का पता लगाने और संसाधित करने के लिए किया जाता है।
soup.find()	पार्स की गई सामग्री में विशिष्ट HTML टैग या तत्वों का पता लगाता है। इंस्टाग्राम पोस्ट के बारे में JSON डेटा वाले स्क्रिप्ट टैग को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है।
json.loads()	JSON-स्वरूपित स्ट्रिंग को पायथन शब्दकोश में परिवर्तित करता है। इंस्टाग्राम के संरचित प्रोफ़ाइल डेटा को संसाधित करने के लिए यह महत्वपूर्ण है।
os.makedirs()	वीडियो फ़ाइलों को सहेजने के लिए मध्यवर्ती स्तर की निर्देशिकाओं सहित निर्देशिकाएँ बनाता है। डाउनलोड के लिए एक संरचित आउटपुट फ़ोल्डर सुनिश्चित करने में मदद करता है।
response.iter_content()	बड़ी फ़ाइलों को पूरी तरह से मेमोरी में लोड करने से बचाने के लिए उन्हें टुकड़ों में स्ट्रीम करता है। पायथन लिपि में वीडियो फ़ाइलों को कुशलतापूर्वक डाउनलोड करने के लिए उपयोग किया जाता है।
fetch()	जावास्क्रिप्ट में HTTP अनुरोध निष्पादित करता है। फ्रंटएंड स्क्रिप्ट में, इसका उपयोग वीडियो मेटाडेटा लाने के लिए एपीआई के साथ इंटरैक्ट करने के लिए किया जाता है।
fs.mkdirSync()	Node.js में समकालिक रूप से निर्देशिकाएँ बनाता है। वीडियो फ़ाइलों को सहेजने से पहले सुनिश्चित करता है कि आउटपुट निर्देशिका मौजूद है।
path.basename()	Node.js में URL या पथ से फ़ाइल नाम निकालता है। डाउनलोड किए गए वीडियो के लिए उपयुक्त फ़ाइल नाम उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है।
await response.buffer()	किसी प्रतिक्रिया से बाइनरी सामग्री, जैसे वीडियो फ़ाइलें, प्राप्त करता है और संग्रहीत करता है। जावास्क्रिप्ट में वीडियो डाउनलोड करने के लिए आवश्यक।

वीडियो डेटासेट संग्रह के लिए एक निर्बाध वर्कफ़्लो बनाना

ऊपर बनाई गई स्क्रिप्ट इंस्टाग्राम-शैली के लघु वीडियो के पर्याप्त डेटासेट को इकट्ठा करने की समस्या से निपटती हैं। पायथन बैकएंड स्क्रिप्ट को सार्वजनिक रूप से सुलभ प्रोफाइल को स्क्रैप करने और वीडियो डाउनलोड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे पुस्तकालयों का उपयोग करके अनुरोध और ब्यूटीफुलसूप, स्क्रिप्ट वेब पेज सामग्री को पुनः प्राप्त करने और वीडियो यूआरएल जैसे विशिष्ट तत्वों का पता लगाने के लिए HTML डेटा को पार्स करने के लिए HTTP अनुरोध भेजती है। यह दृष्टिकोण कुशल और संरचित डेटा निष्कर्षण सुनिश्चित करता है, जो सैकड़ों मीडिया फ़ाइलों को होस्ट करने वाले प्रोफाइल से निपटने के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, फिटनेस-संबंधित वीडियो का विश्लेषण करने वाला एक डेवलपर उन सार्वजनिक खातों को लक्षित कर सकता है जो नियमित रूप से ऐसी सामग्री पोस्ट करते हैं। 🏋️

पार्स किए गए डेटा को प्रबंधित करने के लिए, स्क्रिप्ट का उपयोग किया जाता है json एम्बेडेड JSON डेटा को पायथन ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करने के लिए लाइब्रेरी। यह डेवलपर्स को वीडियो यूआरएल, पोस्ट कैप्शन या टाइमस्टैम्प जैसे मेटाडेटा निकालने के लिए नेस्टेड डेटा संरचनाओं के माध्यम से प्रोग्रामेटिक रूप से नेविगेट करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, जैसे कार्य ओएस.मेकेडिर्स() सुनिश्चित करें कि वीडियो फ़ाइलें एक व्यवस्थित निर्देशिका संरचना में सहेजी गई हैं, जिससे बाद में इन फ़ाइलों का पता लगाना और संसाधित करना आसान हो जाएगा। विवरण का यह स्तर उन शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो लघु-रूप वीडियो अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने जैसी परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं। 🤖

जावास्क्रिप्ट फ्रंटएंड स्क्रिप्ट यह प्रदर्शित करके बैकएंड को पूरक करती है कि क्लाइंट-फेसिंग वातावरण में वीडियो संग्रह को कैसे प्रस्तुत किया जा सकता है या आगे हेरफेर किया जा सकता है। फ़ेच एपीआई का उपयोग करके, यह एक काल्पनिक एपीआई एंडपॉइंट से वीडियो मेटाडेटा पुनर्प्राप्त करता है और सीधे वीडियो डाउनलोड करता है। स्क्रिप्ट Node.js मॉड्यूल जैसे कि नियोजित करती है एफ.एस फ़ाइल सिस्टम संचालन के लिए और पथ फ़ाइल नाम में हेरफेर के लिए, यह सुनिश्चित करना कि डाउनलोड किए गए वीडियो सार्थक नामों के साथ सहेजे गए हैं। वीडियो डेटासेट ब्राउज़ करने या टैग करने के लिए एक इंटरैक्टिव प्लेटफ़ॉर्म बनाने वाले वेब डेवलपर्स के लिए यह प्रक्रिया विशेष रूप से मूल्यवान हो सकती है।

दोनों स्क्रिप्ट मॉड्यूलर डिज़ाइन और स्केलेबिलिटी के प्रमुख सिद्धांतों पर प्रकाश डालती हैं। उनमें मजबूत त्रुटि प्रबंधन तंत्र शामिल हैं, जैसे HTTP प्रतिक्रिया कोड को मान्य करना या आउटपुट निर्देशिकाओं को गतिशील रूप से बनाना सुनिश्चित करना। यह रनटाइम त्रुटियों के जोखिम को कम करता है और पुन: प्रयोज्य को बढ़ाता है। ऐसे परिदृश्य की कल्पना करें जहां एक शोध टीम इंस्टाग्राम सामग्री से दूसरे प्लेटफॉर्म के वीडियो की ओर बढ़ना चाहती है; ये स्क्रिप्ट एक ठोस आधार प्रदान करती हैं जिसे विभिन्न एपीआई या वेब संरचनाओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। बैकएंड स्क्रैपिंग को फ्रंटएंड इंटीग्रेशन के साथ जोड़कर, ये स्क्रिप्ट वीडियो डेटासेट को कुशलतापूर्वक प्राप्त करने और प्रबंधित करने के लिए एक संपूर्ण समाधान बनाती हैं। 🌟

लघु-वीडियो प्रशिक्षण मॉडल के लिए एक डेटासेट विकसित करना

वेब स्क्रैपिंग सार्वजनिक इंस्टाग्राम प्रोफाइल के लिए पायथन-आधारित बैकएंड स्क्रिप्ट

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")

इंस्टाग्राम-जैसे डेटा संग्रह के लिए एपीआई का लाभ उठाना

वीडियो संग्रह प्रस्तुत करने के लिए जावास्क्रिप्ट फ्रंटएंड स्क्रिप्ट

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'));
});

बड़े पैमाने पर इंस्टाग्राम वीडियो डेटासेट के विकल्प तलाशना

मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए इंस्टाग्राम जैसे वीडियो के विशाल संग्रह की तलाश करते समय, केवल स्क्रैपिंग टूल ही नहीं, बल्कि सभी संभावित स्रोतों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। एक विकल्प शैक्षणिक या अनुसंधान संस्थानों द्वारा क्यूरेट किए गए डेटासेट का लाभ उठाना है। ये डेटासेट अक्सर सोशल मीडिया रुझानों, व्यवहार, या विशिष्ट सामग्री प्रकारों, जैसे फिटनेस या खाद्य वीडियो, पर ध्यान केंद्रित करते हैं और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए खुले तौर पर साझा किए जाते हैं। एक उल्लेखनीय उदाहरण है वाईएफसीसी100एम याहू का डेटासेट, जिसमें विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता-जनित मल्टीमीडिया शामिल हैं, हालांकि इसमें इंस्टाग्राम-विशिष्ट सामग्री के लिए अतिरिक्त फ़िल्टरिंग की आवश्यकता हो सकती है। 📊

एक अन्य व्यवहार्य विधि में क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह शामिल है। अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क या प्रोलिफिक जैसे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग उपयोगकर्ताओं को आपके लिए वीडियो अपलोड करने या सामग्री को एनोटेट करने का अनुरोध करने के लिए किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा कानूनी रूप से प्राप्त किया गया है और आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप है। यह दृष्टिकोण विविध और संतुलित डेटासेट बनाने में भी मदद कर सकता है जो सामग्री विषयों की एक श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह शैक्षिक या यात्रा वीडियो जैसे विशिष्ट डेटासेट के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। 🌍

अंत में, यूट्यूब या टिकटॉक जैसे प्लेटफार्मों द्वारा प्रदान की गई एपीआई अपने डेवलपर प्रोग्राम के माध्यम से शॉर्ट-फॉर्म वीडियो तक कानूनी पहुंच प्रदान कर सकती है। ये एपीआई आपको मेटाडेटा, टिप्पणियाँ लाने और कभी-कभी सार्वजनिक वीडियो भी डाउनलोड करने की अनुमति देते हैं। हालाँकि ये सेवाएँ दर सीमाएँ लगा सकती हैं, वे प्लेटफ़ॉर्म नीतियों का अनुपालन सुनिश्चित करते हुए डेटा तक पहुँचने के लिए एक स्केलेबल और नैतिक समाधान प्रदान करती हैं। डेटा संग्रह रणनीतियों में विविधता लाकर, आप अपने मॉडलों के लिए एक मजबूत और बहुमुखी प्रशिक्षण डेटासेट बना सकते हैं। 🚀

इंस्टाग्राम वीडियो डेटासेट के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मैं कानूनी तौर पर इंस्टाग्राम वीडियो को हटा सकता हूं?
हालाँकि सार्वजनिक सामग्री को स्क्रैप करना अनुमत लग सकता है, लेकिन यह अक्सर प्लेटफ़ॉर्म सेवा की शर्तों का उल्लंघन करता है। का उपयोग करते हुए requests और BeautifulSoup सावधानी से संपर्क किया जाना चाहिए.
क्या लघु-फ़ॉर्म वीडियो के लिए मौजूदा खुले डेटासेट मौजूद हैं?
हाँ, डेटासेट पसंद है वाईएफसीसी100एम लघु वीडियो शामिल करें, लेकिन आपको इंस्टाग्राम-शैली की सामग्री से मेल खाने के लिए उन्हें प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता हो सकती है।
वेब स्क्रैपिंग के लिए कौन से प्रोग्रामिंग टूल सर्वोत्तम हैं?
पुस्तकालय पसंद हैं requests और BeautifulSoup डायनेमिक पेजों के लिए सेलेनियम जैसे टूल के साथ-साथ पायथन में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
मैं नैतिक रूप से वीडियो कैसे प्राप्त कर सकता हूँ?
यूट्यूब या टिकटॉक जैसे प्लेटफार्मों से एपीआई का उपयोग करने पर विचार करें, जो सार्वजनिक वीडियो और मेटाडेटा तक संरचित पहुंच प्रदान करते हैं।
वीडियो स्क्रैप करने में आम चुनौतियाँ क्या हैं?
मुद्दों में दर-सीमित करना, आईपी प्रतिबंध और वेबसाइट संरचना में बदलाव शामिल हैं जो स्क्रैपर्स को तोड़ सकते हैं।

नैतिक वीडियो डेटा संग्रह पर समापन विचार

इंस्टाग्राम-शैली के वीडियो का डेटासेट बनाना एक रोमांचक और चुनौतीपूर्ण प्रयास है। नैतिक और कानूनी चिंताएँ सर्वोपरि हैं, और पूरी तरह से स्क्रैपिंग जैसे उपकरणों पर निर्भर हैं अनुरोध हमेशा सर्वोत्तम मार्ग नहीं हो सकता. खुले संसाधनों की खोज दीर्घकालिक मापनीयता सुनिश्चित करती है। 📊

अकादमिक डेटासेट या डेवलपर एपीआई जैसे विकल्पों का उपयोग करके, आप अनुपालन में रहते हुए सार्थक सामग्री एकत्र कर सकते हैं। अपने दृष्टिकोण में विविधता लाने से न केवल नैतिक मानकों का समर्थन होता है बल्कि नवीन एआई अनुप्रयोगों के लिए आपके प्रशिक्षण डेटासेट की गुणवत्ता में भी सुधार होता है। 🌟

नैतिक डेटा संग्रह के लिए स्रोत और संदर्भ

पर विवरण YFCC100M डेटासेट, अनुसंधान उद्देश्यों के लिए मल्टीमीडिया सामग्री का एक बड़ा संग्रह यहां पाया जा सकता है: YFCC100M डेटासेट .
कानूनी रूप से वीडियो सामग्री तक पहुंचने के लिए एपीआई का उपयोग करने के लिए दिशानिर्देश और सर्वोत्तम अभ्यास आधिकारिक टिकटॉक डेवलपर पेज में उल्लिखित हैं: डेवलपर्स के लिए टिकटॉक .
इस व्यापक मार्गदर्शिका में स्क्रैपिंग चुनौतियों और कानूनी विचारों पर जानकारी प्रदान की गई है: स्क्रैपिंगहब - वेब स्क्रैपिंग क्या है? .
अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क का उपयोग करके क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह में अंतर्दृष्टि: अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क .
ओपनएआई से नैतिक एआई विकास और डेटासेट निर्माण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास: ओपनएआई रिसर्च .

इंस्टाग्राम रील्स और स्टोरीज़ के लिए कानूनी डेटा स्रोतों की खोज