Instagram rullīšu un stāstu juridisko datu avotu izpēte

Īsu video datu kopu potenciāla atraisīšana

Īsas formas video saturs, piemēram, Instagram Reels un Stories, pēdējos gados ir kļuvis par kultūras fenomenu. Kā izstrādātājiem un pētniekiem šī plašā radošuma okeāna izmantošana ir aizraujoša iespēja apmācīt mašīnmācības modeļus. 📱

Tomēr piekļuve liela mēroga šāda satura kolekcijai ir saistīta ar problēmām. Lai gan pastāv skrāpēšanas rīki, tie var būt lēni un juridiski apšaubāmi, liekot daudziem domāt, vai pastāv lietošanai gatava, ētiska alternatīva. 🤔

Iedomājieties, ka jums ir piekļuve datubāzei, kas ir līdzīga "Miljonu dziesmu datu kopai", bet tikai īsiem videoklipiem. Šāds resurss varētu paātrināt inovācijas, ietaupot neskaitāmas stundas un nodrošinot atbilstību noteikumiem. Šis sapnis izraisa zinātkāri un iedvesmo pieejamo resursu izpēti.

Šajā rakstā mēs iedziļināsimies, vai pastāv legāla un atklāta Instagram līdzīgu īsu videoklipu kolekcija. Mēs arī izskatīsim publiskās nokasīšanas priekšrocības un mīnusus un izcelsim reālus piemērus, lai nodrošinātu skaidrību. Izpētīsim ainavu kopā! 🌟

Vienmērīgas darbplūsmas izveide video datu kopu apkopošanai

Iepriekš izveidotie skripti risina problēmu, kas saistīta ar nozīmīgas Instagram stila īsu videoklipu datu kopas apkopošanu. Python aizmugursistēmas skripts ir paredzēts publiski pieejamu profilu nokasīšanai un videoklipu lejupielādei. Izmantojot tādas bibliotēkas kā pieprasījumus un BeautifulSoup, skripts nosūta HTTP pieprasījumus, lai izgūtu tīmekļa lapas saturu un parsētu HTML datus, lai atrastu konkrētus elementus, piemēram, video vietrāžus URL. Šī pieeja nodrošina efektīvu un strukturētu datu ieguvi, kas ir ļoti svarīgi, strādājot ar profiliem, kuros mitināti simtiem multivides failu. Piemēram, izstrādātājs, kurš vēlas analizēt ar fitnesu saistītus videoklipus, var atlasīt mērķauditoriju publiskajos kontos, kas regulāri publicē šādu saturu. 🏋️

Lai pārvaldītu parsētos datus, skripts izmanto json bibliotēka, lai pārvērstu iegultos JSON datus Python objektos. Tas ļauj izstrādātājiem programmatiski pārvietoties pa ligzdotām datu struktūrām, lai iegūtu metadatus, piemēram, videoklipu vietrāžus URL, ziņu parakstus vai laikspiedolus. Turklāt tādas funkcijas kā os.makedirs() nodrošināt, lai video faili tiktu saglabāti sakārtotā direktoriju struktūrā, tādējādi atvieglojot šo failu atrašanu un apstrādi vēlāk. Šis detalizācijas līmenis ir īpaši noderīgs pētniekiem, kuri strādā pie tādiem projektiem kā AI apmācība, lai radītu īsas video ieteikumus. 🤖

JavaScript priekšgala skripts papildina aizmugursistēmu, parādot, kā video kolekcijas var renderēt vai tālāk manipulēt klienta vidē. Izmantojot ieneses API, tas izgūst video metadatus no hipotētiska API galapunkta un tieši lejupielādē videoklipus. Skripts izmanto Node.js moduļus, piemēram, fs failu sistēmas operācijām un ceļš manipulācijām ar faila nosaukumu, nodrošinot, ka lejupielādētie videoklipi tiek saglabāti ar jēgpilniem nosaukumiem. Šis process varētu būt īpaši vērtīgs tīmekļa izstrādātājiem, kuri veido interaktīvu platformu video datu kopu pārlūkošanai vai marķēšanai.

Abi skripti izceļ galvenos modulārās konstrukcijas un mērogojamības principus. Tie ietver spēcīgus kļūdu apstrādes mehānismus, piemēram, HTTP atbildes kodu validāciju vai izvades direktoriju dinamisku izveidi. Tas samazina izpildlaika kļūdu risku un uzlabo atkārtotu izmantošanu. Iedomājieties scenāriju, kurā pētnieku komanda vēlas pāriet no Instagram satura uz videoklipiem no citas platformas; šie skripti nodrošina stabilu pamatu, ko var pielāgot dažādām API vai tīmekļa struktūrām. Apvienojot aizmugursistēmas skrāpēšanu ar priekšgala integrāciju, šie skripti veido pilnīgu risinājumu video datu kopu efektīvai iegūšanai un pārvaldībai. 🌟

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'));
});

Izpētiet alternatīvas liela mēroga Instagram video datu kopām

Meklējot plašu Instagram līdzīgu videoklipu kolekciju mašīnmācīšanās modeļu apmācībai, ir svarīgi novērtēt visus iespējamos avotus, ne tikai nokasīšanas rīkus. Viena no alternatīvām ir akadēmisko vai pētniecības iestāžu izveidoto datu kopu izmantošana. Šīs datu kopas bieži koncentrējas uz sociālo mediju tendencēm, uzvedību vai konkrētiem satura veidiem, piemēram, fitnesa vai pārtikas video, un tās tiek atklāti kopīgotas pētniecības nolūkos. Ievērojams piemērs ir YFCC100M Yahoo datu kopa, kas ietver dažādus lietotāju radītus multivides failus, lai gan tai var būt nepieciešama papildu filtrēšana Instagram specifiskam saturam. 📊

Vēl viena dzīvotspējīga metode ietver datu vākšanu pūļa resursos. Tādas platformas kā Amazon Mechanical Turk vai Prolific var izmantot, lai pieprasītu lietotājiem augšupielādēt videoklipus vai anotēt saturu jūsu vietā, nodrošinot, ka dati ir likumīgi iegūti un pielāgoti jūsu prasībām. Šī pieeja var arī palīdzēt veidot daudzveidīgas un līdzsvarotas datu kopas, kas atspoguļo dažādas satura tēmas. Tas ir īpaši noderīgi nišas datu kopām, piemēram, izglītojošiem vai ceļojumu video. 🌍

Visbeidzot, API, ko nodrošina tādas platformas kā YouTube vai TikTok, var piedāvāt juridisku piekļuvi īsas formas videoklipiem, izmantojot to izstrādātāju programmas. Šīs API ļauj ienest metadatus, komentārus un dažreiz pat lejupielādēt publiskus videoklipus. Lai gan šie pakalpojumi var noteikt ātruma ierobežojumus, tie nodrošina mērogojamu un ētisku risinājumu piekļuvei datiem, vienlaikus nodrošinot atbilstību platformas politikām. Dažādojot datu vākšanas stratēģijas, varat izveidot stabilu un daudzpusīgu apmācību datu kopu saviem modeļiem. 🚀