ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം

Lina Fontaine

2024, ഡിസംബർ 10, ചൊവ്വാഴ്ച 8:53:50 AM

ഹ്രസ്വ വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സാധ്യതകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം റീലുകളും സ്റ്റോറികളും പോലുള്ള ഹ്രസ്വ-ഫോം വീഡിയോ ഉള്ളടക്കം സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഒരു സാംസ്കാരിക പ്രതിഭാസമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഡെവലപ്പർമാരും ഗവേഷകരും എന്ന നിലയിൽ, സർഗ്ഗാത്മകതയുടെ ഈ വിശാലമായ സമുദ്രത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആവേശകരമായ അവസരമാണ്. 📱

എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ വലിയ തോതിലുള്ള ശേഖരം ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നത് അതിൻ്റെ വെല്ലുവിളികൾക്കൊപ്പം വരുന്നു. സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, അവ സാവധാനവും നിയമപരമായി സംശയാസ്പദവുമാകാം, ഉപയോഗത്തിന് തയ്യാറായതും ധാർമ്മികവുമായ ബദലുണ്ടോ എന്ന് പലരും ആശ്ചര്യപ്പെടുന്നു. 🤔

"മില്യൺ സോംഗ്സ് ഡാറ്റാസെറ്റിന്" സമാനമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് ആക്സസ് ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, എന്നാൽ ചെറിയ വീഡിയോകൾക്കായി. അത്തരം ഒരു റിസോഴ്സിന് നവീകരണത്തെ വേഗത്തിൽ ട്രാക്കുചെയ്യാനും എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ ലാഭിക്കാനും നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും കഴിയും. ഈ സ്വപ്നം ജിജ്ഞാസ ഉണർത്തുകയും ലഭ്യമായ വിഭവങ്ങളിലേക്ക് പര്യവേക്ഷണം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പോലെയുള്ള ഹ്രസ്വ വീഡിയോകളുടെ നിയമപരവും തുറന്നതുമായ ഒരു ശേഖരം നിലവിലുണ്ടോ എന്ന് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും. ഞങ്ങൾ പൊതു സ്ക്രാപ്പിംഗിൻ്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ പരിശോധിക്കുകയും വ്യക്തത നൽകുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. നമുക്ക് ഒരുമിച്ച് ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം! 🌟

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
requests.get()	ഒരു URL-ൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കാൻ ഒരു HTTP GET അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുന്നു. Instagram പ്രൊഫൈലുകളിൽ നിന്ന് HTML ഉള്ളടക്കമോ ഫയലുകളോ വീണ്ടെടുക്കാൻ ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
BeautifulSoup()	ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് HTML, XML പ്രമാണങ്ങൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നു. സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ അടങ്ങിയ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
soup.find()	പാഴ്‌സ് ചെയ്‌ത ഉള്ളടക്കത്തിലെ നിർദ്ദിഷ്ട HTML ടാഗുകളോ ഘടകങ്ങളോ കണ്ടെത്തുന്നു. ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പോസ്റ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള JSON ഡാറ്റ അടങ്ങിയ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ടാഗ് കണ്ടെത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
json.loads()	JSON ഫോർമാറ്റ് ചെയ്‌ത സ്‌ട്രിംഗിനെ പൈത്തൺ നിഘണ്ടുവിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഇൻസ്റ്റാഗ്രാമിൻ്റെ ഘടനാപരമായ പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.
os.makedirs()	വീഡിയോ ഫയലുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ലെവൽ ഡയറക്‌ടറികൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡയറക്‌ടറികൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു. ഡൗൺലോഡുകൾക്കായി ഒരു ഘടനാപരമായ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫോൾഡർ ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
response.iter_content()	മെമ്മറിയിൽ പൂർണ്ണമായി ലോഡ് ചെയ്യാതിരിക്കാൻ വലിയ ഫയലുകൾ കഷണങ്ങളായി സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നു. പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ വീഡിയോ ഫയലുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
fetch()	ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിൽ HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾ നടത്തുന്നു. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, വീഡിയോ മെറ്റാഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് API-കളുമായി സംവദിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
fs.mkdirSync()	Node.js-ൽ സിൻക്രണസ് ആയി ഡയറക്ടറികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. വീഡിയോ ഫയലുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഔട്ട്പുട്ട് ഡയറക്ടറി നിലവിലുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
path.basename()	Node.js-ലെ ഒരു URL-ൽ നിന്നോ പാതയിൽ നിന്നോ ഫയലിൻ്റെ പേര് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നു. ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌ത വീഡിയോകൾക്ക് ഉചിതമായ ഫയൽനാമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
await response.buffer()	ഒരു പ്രതികരണത്തിൽ നിന്ന് വീഡിയോ ഫയലുകൾ പോലുള്ള ബൈനറി ഉള്ളടക്കം ലഭ്യമാക്കുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. JavaScript-ൽ വീഡിയോകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.

വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരണത്തിനായി തടസ്സമില്ലാത്ത വർക്ക്ഫ്ലോ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

മുകളിൽ സൃഷ്‌ടിച്ച സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ശൈലിയിലുള്ള ഹ്രസ്വ വീഡിയോകളുടെ ഗണ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കുന്നു. പൈത്തൺ ബാക്കെൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത് പൊതുവായി ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന പ്രൊഫൈലുകൾ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനും വീഡിയോകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുമാണ്. പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു കൂടാതെ BeautifulSoup, വീഡിയോ URL-കൾ പോലെയുള്ള നിർദ്ദിഷ്‌ട ഘടകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വെബ് പേജ് ഉള്ളടക്കം വീണ്ടെടുക്കാനും HTML ഡാറ്റ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാനും സ്‌ക്രിപ്റ്റ് HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്‌ക്കുന്നു. നൂറുകണക്കിന് മീഡിയ ഫയലുകൾ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്ന പ്രൊഫൈലുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, ഈ സമീപനം കാര്യക്ഷമവും ഘടനാപരവുമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഫിറ്റ്നസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വീഡിയോകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് അത്തരം ഉള്ളടക്കം പതിവായി പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന പൊതു അക്കൗണ്ടുകളെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യാനാകും. 🏋️

പാഴ്‌സ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് json എംബഡഡ് JSON ഡാറ്റയെ പൈത്തൺ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള ലൈബ്രറി. വീഡിയോ URL-കൾ, പോസ്റ്റ് അടിക്കുറിപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടൈംസ്‌റ്റാമ്പുകൾ പോലുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് നെസ്റ്റഡ് ഡാറ്റാ ഘടനകളിലൂടെ പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഇത് ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. കൂടാതെ, പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ os.makedirs() വീഡിയോ ഫയലുകൾ ഒരു സംഘടിത ഡയറക്‌ടറി ഘടനയിൽ സംരക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, ഈ ഫയലുകൾ പിന്നീട് കണ്ടെത്തുന്നതും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഹ്രസ്വ-ഫോം വീഡിയോ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് AI-യെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് പോലുള്ള പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്ക് ഈ തലത്തിലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 🤖

ക്ലയൻ്റ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതിയിൽ വീഡിയോ ശേഖരങ്ങൾ എങ്ങനെ റെൻഡർ ചെയ്യാം അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ കൃത്രിമം കാണിക്കാം എന്ന് കാണിക്കുന്നതിലൂടെ JavaScript ഫ്രണ്ട്എൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ബാക്കെൻഡിനെ പൂരകമാക്കുന്നു. ലഭ്യമാക്കൽ API ഉപയോഗിച്ച്, ഇത് ഒരു സാങ്കൽപ്പിക API എൻഡ് പോയിൻ്റിൽ നിന്ന് വീഡിയോ മെറ്റാഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുകയും വീഡിയോകൾ നേരിട്ട് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ക്രിപ്റ്റ് Node.js പോലുള്ള മൊഡ്യൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു fs ഫയൽ സിസ്റ്റം പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും പാത ഫയൽനാമം കൃത്രിമമാക്കുന്നതിന്, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത വീഡിയോകൾ അർത്ഥവത്തായ പേരുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ബ്രൗസുചെയ്യുന്നതിനോ ടാഗുചെയ്യുന്നതിനോ വേണ്ടി ഒരു ഇൻ്ററാക്ടീവ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നിർമ്മിക്കുന്ന വെബ് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഈ പ്രക്രിയ പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്.

രണ്ട് സ്ക്രിപ്റ്റുകളും മോഡുലാർ ഡിസൈനിൻ്റെയും സ്കേലബിളിറ്റിയുടെയും പ്രധാന തത്വങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. HTTP റെസ്‌പോൺസ് കോഡുകൾ സാധൂകരിക്കുകയോ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഡയറക്‌ടറികൾ ചലനാത്മകമായി സൃഷ്‌ടിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയോ പോലുള്ള ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് റൺടൈം പിശകുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും പുനരുപയോഗം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ നിന്നുള്ള വീഡിയോകളിലേക്ക് തിരിയാൻ ഒരു ഗവേഷക സംഘം ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു സാഹചര്യം സങ്കൽപ്പിക്കുക; ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ വ്യത്യസ്ത എപിഐകളിലേക്കോ വെബ് ഘടനകളിലേക്കോ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകുന്നു. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് ഇൻ്റഗ്രേഷനുമായി ബാക്കെൻഡ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി നേടുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പരിഹാരം ഉണ്ടാക്കുന്നു. 🌟

ഹ്രസ്വ-വീഡിയോ പരിശീലന മോഡലുകൾക്കായി ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് വികസിപ്പിക്കുന്നു

വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് പൊതു ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പ്രൊഫൈലുകൾക്കായുള്ള പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബാക്കെൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ്

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")

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പോലുള്ള ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിനായി API-കൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു

വീഡിയോ ശേഖരങ്ങൾ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള JavaScript ഫ്രണ്ട്എൻഡ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ്

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'));
});

വലിയ തോതിലുള്ള ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്കുള്ള ഇതരമാർഗങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം പോലുള്ള വീഡിയോകളുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരം തേടുമ്പോൾ, സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകൾ മാത്രമല്ല, എല്ലാ സാധ്യതയുള്ള ഉറവിടങ്ങളും വിലയിരുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. അക്കാദമിക് അല്ലെങ്കിൽ ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് ഒരു ബദൽ. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പലപ്പോഴും സോഷ്യൽ മീഡിയ ട്രെൻഡുകൾ, പെരുമാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഫിറ്റ്നസ് അല്ലെങ്കിൽ ഫുഡ് വീഡിയോകൾ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഉള്ളടക്ക തരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി തുറന്ന് പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നു. ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് YFCC100M യാഹൂവിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റ്, അതിൽ ഉപയോക്തൃ-നിർമ്മിത മൾട്ടിമീഡിയ ഉൾപ്പെടുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഉള്ളടക്കത്തിനായി അധിക ഫിൽട്ടറിംഗ് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. 📊

ക്രൗഡ് സോഴ്‌സിംഗ് ഡാറ്റാ ശേഖരണമാണ് മറ്റൊരു പ്രായോഗിക രീതി. ആമസോൺ മെക്കാനിക്കൽ ടർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പ്രോലിഫിക് പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ നിങ്ങൾക്ക് വീഡിയോകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാനോ ഉള്ളടക്കം വ്യാഖ്യാനിക്കാനോ ഉപയോക്താക്കളോട് അഭ്യർത്ഥിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്, ഡാറ്റ നിയമപരമായി ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുസൃതമായതാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉള്ളടക്ക തീമുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്നതും സന്തുലിതവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഈ സമീപനം സഹായിക്കും. വിദ്യാഭ്യാസപരമായ അല്ലെങ്കിൽ യാത്രാ വീഡിയോകൾ പോലെയുള്ള നിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 🌍

അവസാനമായി, YouTube അല്ലെങ്കിൽ TikTok പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ നൽകുന്ന API-കൾ അവരുടെ ഡവലപ്പർ പ്രോഗ്രാമുകൾ വഴി ഹ്രസ്വ-ഫോം വീഡിയോകളിലേക്ക് നിയമപരമായ ആക്‌സസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്തേക്കാം. ഈ API-കൾ നിങ്ങളെ മെറ്റാഡാറ്റ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, ചിലപ്പോഴൊക്കെ പൊതു വീഡിയോകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സേവനങ്ങൾ നിരക്ക് പരിധികൾ ഏർപ്പെടുത്തിയേക്കാമെങ്കിലും, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നയങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിന് അവ അളക്കാവുന്നതും ധാർമ്മികവുമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു. ഡാറ്റാ ശേഖരണ തന്ത്രങ്ങൾ വൈവിധ്യവത്കരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് കരുത്തുറ്റതും ബഹുമുഖവുമായ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. 🚀

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ കുറിച്ച് പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

എനിക്ക് ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം വീഡിയോകൾ നിയമപരമായി സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
പൊതു ഉള്ളടക്കം സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നത് അനുവദനീയമാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, ഇത് പലപ്പോഴും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സേവന നിബന്ധനകൾ ലംഘിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്നത് requests ഒപ്പം BeautifulSoup ജാഗ്രതയോടെ സമീപിക്കണം.
ഹ്രസ്വ-ഫോം വീഡിയോകൾക്കായി നിലവിലുള്ള ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉണ്ടോ?
അതെ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലെ YFCC100M ചെറിയ വീഡിയോകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക, എന്നാൽ ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ശൈലിയിലുള്ള ഉള്ളടക്കവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് നിങ്ങൾ അവ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടതായി വന്നേക്കാം.
വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗിന് ഏറ്റവും മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ടൂളുകൾ ഏതാണ്?
ലൈബ്രറികൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു requests ഒപ്പം BeautifulSoup ഡൈനാമിക് പേജുകൾക്കായി സെലിനിയം പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്കൊപ്പം പൈത്തണിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു.
ധാർമ്മികമായി എനിക്ക് എങ്ങനെ വീഡിയോകൾ നേടാനാകും?
പൊതു വീഡിയോകളിലേക്കും മെറ്റാഡാറ്റയിലേക്കും ഘടനാപരമായ ആക്‌സസ് നൽകുന്ന YouTube അല്ലെങ്കിൽ TikTok പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്നുള്ള API-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
വീഡിയോകൾ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പൊതുവായ വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ നിരക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തൽ, IP നിരോധനം, സ്‌ക്രാപ്പറുകൾ തകർത്തേക്കാവുന്ന വെബ്‌സൈറ്റ് ഘടനയിലെ മാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

നൈതിക വീഡിയോ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ക്ലോസിംഗ് ചിന്തകൾ

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം ശൈലിയിലുള്ള വീഡിയോകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നത് ആവേശകരവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമായ ഒരു ശ്രമമാണ്. ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ആശങ്കകൾ പരമപ്രധാനമാണ്, മാത്രമല്ല സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു എല്ലായ്‌പ്പോഴും മികച്ച റൂട്ട് ആയിരിക്കണമെന്നില്ല. തുറന്ന വിഭവങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത് ദീർഘകാല സ്കേലബിളിറ്റി ഉറപ്പാക്കുന്നു. 📊

അക്കാദമിക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡെവലപ്പർ API-കൾ പോലുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അനുസരണമുള്ളവരായി തുടരുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് അർത്ഥവത്തായ ഉള്ളടക്കം ശേഖരിക്കാനാകും. നിങ്ങളുടെ സമീപനം വൈവിധ്യവത്കരിക്കുന്നത് നൈതിക മാനദണ്ഡങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുക മാത്രമല്ല, നൂതന AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള നിങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 🌟

ധാർമ്മിക ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിനുള്ള ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ YFCC100M ഡാറ്റാസെറ്റ്, ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ ഒരു വലിയ ശേഖരം ഇവിടെ കാണാം: YFCC100M ഡാറ്റാസെറ്റ് .
വീഡിയോ ഉള്ളടക്കം നിയമപരമായി ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് API-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മികച്ച രീതികളും ഔദ്യോഗിക TikTok ഡെവലപ്പർ പേജിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു: ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള TikTok .
സ്ക്രാപ്പിംഗ് വെല്ലുവിളികളെയും നിയമപരമായ പരിഗണനകളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡിൽ നൽകിയിരിക്കുന്നു: സ്ക്രാപ്പിംഗ്ഹബ് - എന്താണ് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ്? .
ആമസോൺ മെക്കാനിക്കൽ ടർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ക്രൗഡ് സോഴ്‌സിംഗ് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: ആമസോൺ മെക്കാനിക്കൽ ടർക്ക് .
OpenAI-ൽ നിന്നുള്ള നൈതിക AI വികസനത്തിനും ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ: OpenAI ഗവേഷണം .

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം റീലുകൾക്കും സ്റ്റോറികൾക്കുമായി നിയമപരമായ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു