Mogu li legalno skrapirati Instagram videozapise?

Iako se skrapiranje javnog sadrÅ¾aja moÅ¾e Äiniti dopuÅ¡tenim, ono Äesto krÅ¡i uvjete pruÅ¾anja usluge platforme. KoriÅ¡tenje requests i BeautifulSoup treba pristupiti oprezno.

Postoje li otvoreni skupovi podataka za kratke videozapise?

Da, skupovi podataka poput YFCC100M ukljuÄuju kratke videozapise, ali Äete ih moÅ¾da morati prethodno obraditi kako bi odgovarali sadrÅ¾aju u stilu Instagrama.

Koji su alati za programiranje najbolji za web skrapiranje?

KnjiÅ¾nice poput requests i BeautifulSoup u Pythonu Å¡iroko se koriste, uz alate kao Å¡to je Selenium za dinamiÄke stranice.

Kako mogu etiÄki dobiti videozapise?

Razmislite o koriÅ¡tenju API-ja s platformi kao Å¡to su YouTube ili TikTok, koji pruÅ¾aju strukturirani pristup javnim videozapisima i metapodacima.

Koji su uobiÄajeni izazovi kod kopiranja videozapisa?

Problemi ukljuÄuju ograniÄavanje brzine, IP zabrane i promjene u strukturi web stranice koje mogu pokvariti strugaÄe.

Pojedinosti o Skup podataka YFCC100M, veliku zbirku multimedijskih sadrÅ¾aja za istraÅ¾ivaÄke svrhe, moÅ¾ete pronaÄi ovdje: Skup podataka YFCC100M.

Smjernice i najbolje prakse za koriÅ¡tenje API-ja za legalan pristup videosadrÅ¾aju navedeni su na sluÅ¾benoj stranici TikTok Developer: TikTok za programere.

Informacije o izazovima struganja i pravnim pitanjima nalaze se u ovom sveobuhvatnom vodiÄu: Scrapinghub - Å to je Web Scraping?.

Uvid u prikupljanje podataka o masovnom prikupljanju podataka pomoÄu Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk.

Istraživanje pravnih izvora podataka za Instagram kolutove

Lina Fontaine

Utorak, 10. prosinca 2024. u 07:56:56

Otključavanje potencijala kratkih video skupova podataka

Videosadržaj kratke forme, kao što su Instagram Reels i Stories, postao je kulturni fenomen posljednjih godina. Kao programeri i istraživači, iskorištavanje ovog ogromnog oceana kreativnosti uzbudljiva je prilika za obuku modela strojnog učenja. 📱

Međutim, pristup velikoj zbirci takvog sadržaja dolazi sa svojim izazovima. Iako alati za struganje postoje, mogu biti spori i pravno upitni, zbog čega se mnogi pitaju postoji li etička alternativa spremna za korištenje. 🤔

Zamislite da imate pristup bazi podataka sličnoj "Million Songs Dataset", ali za kratke videozapise. Takav resurs mogao bi ubrzati inovacije, uštedjeti nebrojene sate i osigurati usklađenost s propisima. Ovaj san izaziva znatiželju i nadahnjuje istraživanje dostupnih resursa.

U ovom članku istražit ćemo postoji li legalna i otvorena zbirka kratkih videozapisa sličnih Instagramu. Također ćemo ispitati prednosti i nedostatke javnog struganja i istaknuti primjere iz stvarnog svijeta kako bismo pojasnili. Istražimo krajolik zajedno! 🌟

Naredba	Primjer upotrebe
requests.get()	Šalje HTTP GET zahtjev za dohvaćanje podataka s URL-a. Koristi se u pozadinskoj skripti za dohvaćanje HTML sadržaja ili datoteka s Instagram profila.
BeautifulSoup()	Raščlanjuje HTML i XML dokumente za izdvajanje podataka. U skripti se koristi za lociranje i obradu JavaScript sadržaja koji sadrži podatke Instagram profila.
soup.find()	Locira određene HTML oznake ili elemente u raščlanjenom sadržaju. Koristi se za pronalaženje oznake skripte koja sadrži JSON podatke o objavama na Instagramu.
json.loads()	Pretvara JSON formatirani niz u Python rječnik. To je ključno za obradu strukturiranih podataka profila Instagrama.
os.makedirs()	Stvara direktorije, uključujući direktorije srednje razine, za spremanje video datoteka. Pomaže osigurati strukturiranu izlaznu mapu za preuzimanja.
response.iter_content()	Struji velike datoteke u komadima kako bi se izbjeglo njihovo potpuno učitavanje u memoriju. Koristi se za učinkovito preuzimanje video datoteka u Python skripti.
fetch()	Izvodi HTTP zahtjeve u JavaScriptu. U prednjoj skripti koristi se za interakciju s API-jima za dohvaćanje metapodataka videozapisa.
fs.mkdirSync()	Sinkrono stvara direktorije u Node.js. Osigurava da izlazni direktorij postoji prije spremanja video datoteka.
path.basename()	Ekstrahira naziv datoteke iz URL-a ili putanje u Node.js. Koristi se za generiranje odgovarajućih naziva datoteka za preuzete videozapise.
await response.buffer()	Dohvaća i pohranjuje binarni sadržaj, poput video datoteka, iz odgovora. Neophodan za preuzimanje videozapisa u JavaScriptu.

Stvaranje besprijekornog tijeka rada za prikupljanje video skupova podataka

Gore stvorene skripte rješavaju problem prikupljanja znatnog skupa podataka kratkih videozapisa u stilu Instagrama. Pozadinska skripta Python dizajnirana je za struganje javno dostupnih profila i preuzimanje videozapisa. Korištenjem knjižnica poput zahtjevi i BeautifulSoup, skripta šalje HTTP zahtjeve za dohvaćanje sadržaja web stranice i analiziranje HTML podataka za lociranje određenih elemenata, kao što su URL-ovi videozapisa. Ovaj pristup osigurava učinkovito i strukturirano izdvajanje podataka, što je ključno kada se radi o profilima koji sadrže stotine medijskih datoteka. Na primjer, programer koji želi analizirati videozapise povezane s fitnessom mogao bi ciljati na javne račune koji redovito objavljuju takav sadržaj. 🏋️

Za upravljanje analiziranim podacima, skripta koristi json biblioteka za pretvaranje ugrađenih JSON podataka u Python objekte. To razvojnim programerima omogućuje programsku navigaciju kroz ugniježđene podatkovne strukture kako bi izdvojili metapodatke poput URL-ova videozapisa, naslova postova ili vremenskih oznaka. Osim toga, funkcije kao što su os.makedirs() osigurajte da su videodatoteke spremljene u organiziranoj strukturi direktorija, što olakšava kasnije pronalaženje i obradu tih datoteka. Ova razina detalja posebno je korisna za istraživače koji rade na projektima poput osposobljavanja umjetne inteligencije za generiranje kratkih videopreporuka. 🤖

JavaScript frontend skripta nadopunjuje pozadinu pokazujući kako se video kolekcije mogu prikazati ili dalje manipulirati u okruženju okrenutom prema klijentu. Pomoću API-ja za dohvaćanje dohvaća metapodatke videozapisa s hipotetske krajnje točke API-ja i izravno preuzima videozapise. Skripta koristi module Node.js kao što su fs za operacije sustava datoteka i put za manipulaciju nazivima datoteka, osiguravajući da se preuzeti videozapisi spremaju sa smislenim nazivima. Ovaj bi proces mogao biti osobito vrijedan za web programere koji grade interaktivnu platformu za pregledavanje ili označavanje video skupova podataka.

Obje skripte ističu ključna načela modularnog dizajna i skalabilnosti. Oni uključuju robusne mehanizme za rukovanje pogreškama, kao što je provjera valjanosti HTTP kodova odgovora ili osiguravanje da se izlazni direktoriji stvaraju dinamički. Ovo minimalizira rizik od pogrešaka prilikom izvođenja i poboljšava ponovnu upotrebu. Zamislite scenarij u kojem se istraživački tim želi okrenuti s Instagram sadržaja na videozapise s druge platforme; ove skripte pružaju čvrstu osnovu koja se može prilagoditi različitim API-jima ili web strukturama. Kombiniranjem pozadinskog struganja s integracijom sučelja, ove skripte čine cjelovito rješenje za učinkovito prikupljanje i upravljanje skupovima video podataka. 🌟

Razvoj skupa podataka za kratke video modele obuke

Pozadinska skripta temeljena na Pythonu za web skrapiranje javnih Instagram profila

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")

Iskorištavanje API-ja za prikupljanje podataka poput Instagrama

JavaScript prednja skripta za renderiranje video kolekcija

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'));
});

Istraživanje alternativa velikim Instagram video skupovima podataka

Kada tražite golemu zbirku videozapisa sličnih Instagramu za obuku modela strojnog učenja, važno je procijeniti sve potencijalne izvore, a ne samo alate za struganje. Jedna alternativa je korištenje skupova podataka koje su pripremile akademske ili istraživačke institucije. Ti se skupovi podataka često fokusiraju na trendove društvenih medija, ponašanje ili specifične vrste sadržaja, kao što su videozapisi o fitnesu ili hrani, te se otvoreno dijele u istraživačke svrhe. Značajan primjer je YFCC100M skup podataka s Yahooa, koji uključuje razne multimedije koje su generirali korisnici, iako bi moglo biti potrebno dodatno filtriranje za sadržaj specifičan za Instagram. 📊

Još jedna održiva metoda uključuje prikupljanje podataka iz mnoštva. Platforme kao što su Amazon Mechanical Turk ili Prolific mogu se koristiti za traženje od korisnika da učitaju videozapise ili komentiraju sadržaj za vas, osiguravajući da su podaci legalno dobiveni i prilagođeni vašim zahtjevima. Ovaj pristup također može pomoći u izgradnji raznolikih i uravnoteženih skupova podataka koji predstavljaju niz tema sadržaja. Ovo je osobito korisno za posebne skupove podataka, kao što su obrazovni ili putni videozapisi. 🌍

Na kraju, API-ji koje pružaju platforme poput YouTubea ili TikToka mogu ponuditi legalan pristup kratkim videozapisima putem svojih programa za razvojne programere. Ovi API-ji omogućuju vam dohvaćanje metapodataka, komentara, a ponekad čak i preuzimanje javnih videozapisa. Iako ove usluge mogu nametnuti ograničenja stope, one pružaju skalabilno i etičko rješenje za pristup podacima, a istodobno osiguravaju usklađenost s pravilima platforme. Diverzifikacijom strategija prikupljanja podataka možete izgraditi robustan i svestran skup podataka za obuku za svoje modele. 🚀

Često postavljana pitanja o Instagram video skupovima podataka

Mogu li legalno skrapirati Instagram videozapise?
Iako se skrapiranje javnog sadržaja može činiti dopuštenim, ono često krši uvjete pružanja usluge platforme. Korištenje requests i BeautifulSoup treba pristupiti oprezno.
Postoje li otvoreni skupovi podataka za kratke videozapise?
Da, skupovi podataka poput YFCC100M uključuju kratke videozapise, ali ćete ih možda morati prethodno obraditi kako bi odgovarali sadržaju u stilu Instagrama.
Koji su alati za programiranje najbolji za web skrapiranje?
Knjižnice poput requests i BeautifulSoup u Pythonu široko se koriste, uz alate kao što je Selenium za dinamičke stranice.
Kako mogu etički dobiti videozapise?
Razmislite o korištenju API-ja s platformi kao što su YouTube ili TikTok, koji pružaju strukturirani pristup javnim videozapisima i metapodacima.
Koji su uobičajeni izazovi kod kopiranja videozapisa?
Problemi uključuju ograničavanje brzine, IP zabrane i promjene u strukturi web stranice koje mogu pokvariti strugače.

Završne misli o etičkom prikupljanju videopodataka

Izrada skupa podataka o videozapisima u stilu Instagrama istovremeno je uzbudljiv i izazovan pothvat. Etička i pravna pitanja su najvažnija, a oslanjanje isključivo na alate za struganje poput zahtjevi možda nije uvijek najbolji put. Istraživanje otvorenih izvora osigurava dugoročnu skalabilnost. 📊

Korištenjem opcija kao što su skupovi akademskih podataka ili API-ji za razvojne programere, možete prikupiti smislen sadržaj, a pritom ostati usklađeni. Diverzificiranje vašeg pristupa ne samo da podržava etičke standarde, već i poboljšava kvalitetu vašeg skupa podataka za obuku za inovativne AI aplikacije. 🌟

Izvori i reference za prikupljanje etičkih podataka

Pojedinosti o Skup podataka YFCC100M, veliku zbirku multimedijskih sadržaja za istraživačke svrhe, možete pronaći ovdje: Skup podataka YFCC100M .
Smjernice i najbolje prakse za korištenje API-ja za legalan pristup videosadržaju navedeni su na službenoj stranici TikTok Developer: TikTok za programere .
Informacije o izazovima struganja i pravnim pitanjima nalaze se u ovom sveobuhvatnom vodiču: Scrapinghub - Što je Web Scraping? .
Uvid u prikupljanje podataka o masovnom prikupljanju podataka pomoću Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk .
Najbolje prakse za etički razvoj umjetne inteligencije i stvaranje skupova podataka iz OpenAI-ja: OpenAI istraživanje .

Istraživanje pravnih izvora podataka za Instagram kolutove i priče