„Instagram“ ritinių ir istorijų teisinių duomenų šaltinių tyrinėjimas

Trumpų vaizdo įrašų duomenų rinkinių potencialo išlaisvinimas

Trumpos formos vaizdo turinys, pvz., „Instagram Reels“ ir „Stories“, pastaraisiais metais tapo kultūros reiškiniu. Kaip kūrėjai ir tyrinėtojai, prisilietimas prie šio didžiulio kūrybiškumo vandenyno yra įdomi galimybė mokyti mašininio mokymosi modelius. 📱

Tačiau norint pasiekti didelio masto tokio turinio rinkinį kyla iššūkių. Nors esama grandymo įrankių, jie gali būti lėti ir teisiškai abejotini, todėl daugeliui kyla klausimas, ar yra paruošta naudoti etiška alternatyva. 🤔

Įsivaizduokite, kad turite prieigą prie duomenų bazės, panašios į „Million Songs Dataset“, bet trumpiems vaizdo įrašams. Toks išteklius galėtų paspartinti naujoves, sutaupyti daugybę valandų ir užtikrinti, kad būtų laikomasi taisyklių. Ši svajonė sužadina smalsumą ir įkvepia tyrinėti turimus išteklius.

Šiame straipsnyje gilinsimės į tai, ar egzistuoja legali ir atvira į Instagram panašių trumpų vaizdo įrašų kolekcija. Taip pat išnagrinėsime viešo išgraibymo privalumus ir trūkumus ir pateiksime aiškumo pavyzdžius iš realaus pasaulio. Patyrinėkime kraštovaizdį kartu! 🌟

Sukurkite vientisą vaizdo įrašų duomenų rinkinio darbo eigą

Aukščiau sukurti scenarijai sprendžia didelio „Instagram“ tipo trumpų vaizdo įrašų duomenų rinkinio surinkimo problemą. Python backend scenarijus skirtas nuskaityti viešai pasiekiamus profilius ir atsisiųsti vaizdo įrašus. Naudodami tokias bibliotekas kaip prašymus ir BeautifulSoup, scenarijus siunčia HTTP užklausas, kad gautų tinklalapio turinį ir analizuotų HTML duomenis, kad būtų galima rasti konkrečius elementus, pvz., vaizdo įrašų URL. Šis metodas užtikrina efektyvų ir struktūrizuotą duomenų išgavimą, o tai labai svarbu dirbant su profiliais, kuriuose yra šimtai medijos failų. Pavyzdžiui, kūrėjas, norintis analizuoti su kūno rengyba susijusius vaizdo įrašus, gali taikyti viešąsias paskyras, kuriose reguliariai skelbiamas toks turinys. 🏋️

Norėdami tvarkyti analizuotus duomenis, scenarijus naudoja json biblioteką, kad konvertuotumėte įterptus JSON duomenis į Python objektus. Tai leidžia kūrėjams programiškai naršyti įdėtose duomenų struktūrose ir išgauti metaduomenis, pvz., vaizdo įrašų URL, įrašų antraštes ar laiko žymes. Be to, tokios funkcijos kaip os.makedirs() užtikrinti, kad vaizdo failai būtų išsaugoti organizuotoje katalogų struktūroje, kad vėliau būtų lengviau surasti ir apdoroti šiuos failus. Šis detalumo lygis ypač naudingas tyrėjams, dirbantiems su tokiais projektais kaip dirbtinio intelekto mokymas, siekiant sukurti trumpų vaizdo įrašų rekomendacijas. 🤖

„JavaScript“ sąsajos scenarijus papildo užpakalinę programą, parodydamas, kaip vaizdo įrašų rinkiniai gali būti pateikiami arba toliau manipuliuojami klientui skirtoje aplinkoje. Naudodamas gavimo API, jis nuskaito vaizdo įrašų metaduomenis iš hipotetinio API galutinio taško ir tiesiogiai atsisiunčia vaizdo įrašus. Scenarijus naudoja Node.js modulius, tokius kaip fs failų sistemos operacijoms ir kelias manipuliuoti failo vardais, užtikrinant, kad atsisiųsti vaizdo įrašai būtų išsaugoti prasmingais pavadinimais. Šis procesas gali būti ypač naudingas žiniatinklio kūrėjams, kuriantiems interaktyvią platformą vaizdo įrašų duomenų rinkiniams naršyti arba žymėti juos.

Abu scenarijai pabrėžia pagrindinius modulinio dizaino ir mastelio keitimo principus. Jie apima patikimus klaidų apdorojimo mechanizmus, tokius kaip HTTP atsako kodų patvirtinimas arba dinamiško išvesties katalogų kūrimo užtikrinimas. Tai sumažina vykdymo klaidų riziką ir padidina pakartotinį naudojimą. Įsivaizduokite scenarijų, kai tyrėjų komanda nori pereiti nuo „Instagram“ turinio prie vaizdo įrašų iš kitos platformos; šie scenarijai suteikia tvirtą pagrindą, kurį galima pritaikyti skirtingoms API ar žiniatinklio struktūroms. Derindami užpakalinės dalies nuskaitymą su sąsajos integravimu, šie scenarijai sudaro išsamų sprendimą, leidžiantį efektyviai gauti ir valdyti vaizdo įrašų duomenų rinkinius. 🌟

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'));
});

Didelio masto „Instagram“ vaizdo įrašų duomenų rinkinių alternatyvų tyrinėjimas

Ieškant didžiulės „Instagram“ tipo vaizdo įrašų, skirtų mašininio mokymosi modeliams mokyti, kolekcijos, svarbu įvertinti visus galimus šaltinius, o ne tik įrankius. Viena iš alternatyvų yra akademinių ar mokslinių tyrimų institucijų kuruojamų duomenų rinkinių panaudojimas. Šiuose duomenų rinkiniuose dažnai daugiausia dėmesio skiriama socialinės žiniasklaidos tendencijoms, elgesiui arba konkrečių tipų turiniui, pvz., kūno rengybos ar maisto vaizdo įrašams, ir jie atvirai bendrinami tyrimų tikslais. Ryškus pavyzdys yra YFCC100M „Yahoo“ duomenų rinkinys, apimantis įvairią vartotojo sukurtą daugialypės terpės terpę, nors gali prireikti papildomo „Instagram“ turinio filtravimo. 📊

Kitas veiksmingas metodas yra duomenų rinkimas iš minios šaltinių. Tokios platformos kaip „Amazon Mechanical Turk“ ar „Prolific“ gali būti naudojamos norint paprašyti vartotojų įkelti vaizdo įrašų arba komentuoti turinį, užtikrinant, kad duomenys būtų teisėtai gauti ir pritaikyti jūsų poreikiams. Šis metodas taip pat gali padėti sukurti įvairius ir subalansuotus duomenų rinkinius, atspindinčius įvairias turinio temas. Tai ypač naudinga nišiniams duomenų rinkiniams, pvz., mokomiesiems ar kelionių vaizdo įrašams. 🌍

Galiausiai API, kurias teikia platformos, pvz., „YouTube“ ar „TikTok“, gali pasiūlyti teisėtą prieigą prie trumpų vaizdo įrašų per savo kūrėjų programas. Šios API leidžia gauti metaduomenis, komentarus ir kartais net atsisiųsti viešus vaizdo įrašus. Nors šios paslaugos gali nustatyti greičio apribojimus, jos yra keičiamo dydžio ir etiškas duomenų prieigos sprendimas, kartu užtikrinant platformos politikos laikymąsi. Paįvairindami duomenų rinkimo strategijas, galite sukurti tvirtą ir universalų savo modelių mokymo duomenų rinkinį. 🚀