इंस्टाग्राम रील आणि

Lina Fontaine

मंगळवार, १० डिसेंबर, २०२४ रोजी ८:५६:५१ म.पू.

लहान व्हिडिओ डेटासेटची संभाव्यता अनलॉक करणे

इंस्टाग्राम रील्स आणि स्टोरीज सारख्या शॉर्ट-फॉर्म व्हिडिओ सामग्री, अलिकडच्या वर्षांत एक सांस्कृतिक घटना बनली आहे. विकसक आणि संशोधक या नात्याने, सर्जनशीलतेच्या या विशाल महासागरात प्रवेश करणे ही मशीन लर्निंग मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्याची एक रोमांचक संधी आहे. 📱

तथापि, अशा सामग्रीच्या मोठ्या प्रमाणात संग्रहामध्ये प्रवेश करणे त्याच्या आव्हानांसह येते. स्क्रॅपिंग टूल्स अस्तित्त्वात असताना, ते धीमे आणि कायदेशीरदृष्ट्या शंकास्पद असू शकतात, ज्यामुळे वापरण्यास तयार, नैतिक पर्याय आहे की नाही याबद्दल अनेकांना आश्चर्य वाटेल. 🤔

"मिलियन गाणी डेटासेट" सारख्या डेटाबेसमध्ये प्रवेश असल्याची कल्पना करा, परंतु लहान व्हिडिओंसाठी. अशा संसाधनामुळे नावीन्यतेचा वेग वाढू शकतो, असंख्य तासांची बचत होते आणि नियमांचे पालन सुनिश्चित होते. हे स्वप्न कुतूहल जागृत करते आणि उपलब्ध संसाधनांमध्ये अन्वेषण करण्यास प्रेरित करते.

या लेखात, आम्ही इन्स्टाग्राम सारख्या लहान व्हिडिओंचा कायदेशीर आणि खुला संग्रह अस्तित्वात आहे की नाही याचा शोध घेऊ. आम्ही सार्वजनिक स्क्रॅपिंगचे साधक आणि बाधक देखील तपासू आणि स्पष्टता प्रदान करण्यासाठी वास्तविक-जगातील उदाहरणे हायलाइट करू. चला एकत्र लँडस्केप एक्सप्लोर करूया! 🌟

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
requests.get()	URL वरून डेटा आणण्यासाठी HTTP GET विनंती पाठवते. बॅकएंड स्क्रिप्टमध्ये इंस्टाग्राम प्रोफाइलमधून HTML सामग्री किंवा फाइल्स पुनर्प्राप्त करण्यासाठी वापरले जाते.
BeautifulSoup()	डेटा काढण्यासाठी HTML आणि XML दस्तऐवज पार्स करते. स्क्रिप्टमध्ये, Instagram प्रोफाइल डेटा असलेली JavaScript सामग्री शोधण्यासाठी आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यासाठी याचा वापर केला जातो.
soup.find()	विश्लेषित सामग्रीमध्ये विशिष्ट HTML टॅग किंवा घटक शोधते. Instagram पोस्ट बद्दल JSON डेटा असलेला स्क्रिप्ट टॅग शोधण्यासाठी वापरला जातो.
json.loads()	JSON-स्वरूपित स्ट्रिंगला Python शब्दकोशात रूपांतरित करते. Instagram च्या संरचित प्रोफाइल डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.
os.makedirs()	व्हिडिओ फाइल्स सेव्ह करण्यासाठी इंटरमीडिएट-लेव्हल डिरेक्टरीसह निर्देशिका तयार करते. डाउनलोडसाठी संरचित आउटपुट फोल्डर सुनिश्चित करण्यात मदत करते.
response.iter_content()	मेमरीमध्ये पूर्णपणे लोड होऊ नये म्हणून मोठ्या फायली भागांमध्ये प्रवाहित करते. Python स्क्रिप्टमध्ये प्रभावीपणे व्हिडिओ फाइल्स डाउनलोड करण्यासाठी वापरल्या जातात.
fetch()	JavaScript मध्ये HTTP विनंत्या करते. फ्रंटएंड स्क्रिप्टमध्ये, ते व्हिडिओ मेटाडेटा आणण्यासाठी API सह संवाद साधण्यासाठी वापरले जाते.
fs.mkdirSync()	Node.js मध्ये सिंक्रोनस डिरेक्ट्री तयार करते. व्हिडिओ फाइल्स सेव्ह करण्यापूर्वी आउटपुट निर्देशिका अस्तित्वात असल्याची खात्री करते.
path.basename()	Node.js मधील URL किंवा पाथवरून फाइलनाव काढते. डाउनलोड केलेल्या व्हिडिओंसाठी योग्य फाइलनावे तयार करण्यासाठी वापरले जाते.
await response.buffer()	प्रतिसादातून बायनरी सामग्री, जसे की व्हिडिओ फाइल्स, मिळवते आणि संग्रहित करते. JavaScript मध्ये व्हिडिओ डाउनलोड करण्यासाठी आवश्यक.

व्हिडिओ डेटासेट संकलनासाठी अखंड कार्यप्रवाह तयार करणे

वर तयार केलेल्या स्क्रिप्ट्स इंस्टाग्राम-शैलीतील लहान व्हिडिओंचा महत्त्वपूर्ण डेटासेट गोळा करण्याच्या समस्येचे निराकरण करतात. पायथन बॅकएंड स्क्रिप्ट सार्वजनिकरित्या प्रवेश करण्यायोग्य प्रोफाइल स्क्रॅप करण्यासाठी आणि व्हिडिओ डाउनलोड करण्यासाठी डिझाइन केले आहे. सारख्या ग्रंथालयांचा वापर करून विनंत्या आणि BeautifulSoup, स्क्रिप्ट वेब पृष्ठ सामग्री पुनर्प्राप्त करण्यासाठी HTTP विनंत्या पाठवते आणि विशिष्ट घटक शोधण्यासाठी HTML डेटा पार्स करते, जसे की व्हिडिओ URL. हा दृष्टीकोन कार्यक्षम आणि संरचित डेटा एक्सट्रॅक्शन सुनिश्चित करतो, जे शेकडो मीडिया फायली होस्ट करणाऱ्या प्रोफाइलशी व्यवहार करताना गंभीर आहे. उदाहरणार्थ, फिटनेस-संबंधित व्हिडिओंचे विश्लेषण करू पाहणारा विकासक अशा प्रकारची सामग्री नियमितपणे पोस्ट करणाऱ्या सार्वजनिक खात्यांना लक्ष्य करू शकतो. 🏋️

विश्लेषित डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी, स्क्रिप्ट नियुक्त करते json एम्बेडेड JSON डेटा पायथन ऑब्जेक्ट्समध्ये रूपांतरित करण्यासाठी लायब्ररी. हे विकसकांना व्हिडिओ URL, पोस्ट कॅप्शन किंवा टाइमस्टॅम्प यांसारखा मेटाडेटा काढण्यासाठी नेस्टेड डेटा स्ट्रक्चर्समधून प्रोग्रामॅटिकपणे नेव्हिगेट करण्याची अनुमती देते. याव्यतिरिक्त, कार्ये जसे की os.makedirs() व्हिडिओ फाइल्स एका संघटित डिरेक्टरी स्ट्रक्चरमध्ये सेव्ह केल्या आहेत याची खात्री करा, ज्यामुळे या फाइल्स शोधणे आणि त्यावर प्रक्रिया करणे सोपे होईल. तपशिलांची ही पातळी विशेषतः शॉर्ट-फॉर्म व्हिडिओ शिफारसी व्युत्पन्न करण्यासाठी AI ला प्रशिक्षण देण्यासारख्या प्रकल्पांवर काम करणाऱ्या संशोधकांसाठी उपयुक्त आहे. 🤖

JavaScript फ्रंटएंड स्क्रिप्ट हे दाखवून बॅकएंडला पूरक आहे की क्लायंट-फेसिंग वातावरणात व्हिडिओ संकलन कसे रेंडर केले जाऊ शकते किंवा पुढे हाताळले जाऊ शकते. fetch API वापरून, ते काल्पनिक API एंडपॉइंटवरून व्हिडिओ मेटाडेटा पुनर्प्राप्त करते आणि थेट व्हिडिओ डाउनलोड करते. स्क्रिप्ट Node.js मॉड्युल वापरते जसे की fs फाइल सिस्टम ऑपरेशन्ससाठी आणि मार्ग फाइलच्या नावात फेरफार करण्यासाठी, डाउनलोड केलेले व्हिडिओ अर्थपूर्ण नावांसह सेव्ह केले आहेत याची खात्री करून. व्हिडिओ डेटासेट ब्राउझिंग किंवा टॅगिंगसाठी इंटरएक्टिव्ह प्लॅटफॉर्म तयार करणाऱ्या वेब डेव्हलपरसाठी ही प्रक्रिया विशेषतः मौल्यवान असू शकते.

दोन्ही स्क्रिप्ट मॉड्यूलर डिझाइन आणि स्केलेबिलिटीची प्रमुख तत्त्वे हायलाइट करतात. त्यामध्ये मजबूत त्रुटी हाताळण्याची यंत्रणा समाविष्ट आहे, जसे की HTTP प्रतिसाद कोड सत्यापित करणे किंवा आउटपुट निर्देशिका डायनॅमिकरित्या तयार केल्या गेल्या आहेत याची खात्री करणे. हे रनटाइम त्रुटींचा धोका कमी करते आणि पुन्हा वापरण्यायोग्यता वाढवते. अशा परिस्थितीची कल्पना करा जिथे संशोधन कार्यसंघ इंस्टाग्राम सामग्रीवरून दुसऱ्या प्लॅटफॉर्मवरील व्हिडिओंवर वळू इच्छितो; या स्क्रिप्ट एक भक्कम पाया प्रदान करतात ज्याला वेगवेगळ्या API किंवा वेब स्ट्रक्चर्समध्ये रुपांतरित केले जाऊ शकते. फ्रंटएंड इंटिग्रेशनसह बॅकएंड स्क्रॅपिंग एकत्र करून, या स्क्रिप्ट्स व्हिडिओ डेटासेट कार्यक्षमतेने प्राप्त करण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी संपूर्ण समाधान तयार करतात. 🌟

शॉर्ट-व्हिडिओ प्रशिक्षण मॉडेल्ससाठी डेटासेट विकसित करणे

वेब स्क्रॅपिंग सार्वजनिक इंस्टाग्राम प्रोफाइलसाठी पायथन-आधारित बॅकएंड 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")

इन्स्टाग्राम-लाइक डेटा कलेक्शनसाठी API चा फायदा घेणे

व्हिडिओ संग्रह प्रस्तुत करण्यासाठी JavaScript फ्रंटएंड स्क्रिप्ट

१

मोठ्या प्रमाणात इंस्टाग्राम व्हिडिओ डेटासेटसाठी पर्याय शोधत आहे

ट्रेनिंग मशीन लर्निंग मॉडेल्ससाठी इंस्टाग्राम सारख्या व्हिडिओंचा विशाल संग्रह शोधत असताना, केवळ स्क्रॅपिंग टूल्सचेच नव्हे तर सर्व संभाव्य स्त्रोतांचे मूल्यांकन करणे महत्त्वाचे आहे. एक पर्याय म्हणजे शैक्षणिक किंवा संशोधन संस्थांनी तयार केलेल्या डेटासेटचा फायदा घेणे. हे डेटासेट अनेकदा सोशल मीडिया ट्रेंड, वर्तन किंवा फिटनेस किंवा फूड व्हिडिओ यासारख्या विशिष्ट सामग्री प्रकारांवर लक्ष केंद्रित करतात आणि ते संशोधनाच्या उद्देशाने उघडपणे शेअर केले जातात. एक उल्लेखनीय उदाहरण आहे YFCC100M Yahoo कडील डेटासेट, ज्यामध्ये विविध वापरकर्त्यांनी व्युत्पन्न केलेल्या मल्टीमीडियाचा समावेश आहे, जरी त्यास Instagram-विशिष्ट सामग्रीसाठी अतिरिक्त फिल्टरिंगची आवश्यकता असू शकते. 📊

दुसऱ्या व्यवहार्य पद्धतीमध्ये क्राउडसोर्सिंग डेटा संकलनाचा समावेश आहे. Amazon Mechanical Turk किंवा Prolific सारख्या प्लॅटफॉर्मचा वापर वापरकर्त्यांना व्हिडिओ अपलोड करण्यासाठी किंवा तुमच्यासाठी सामग्री भाष्य करण्यासाठी विनंती करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो, डेटा कायदेशीररित्या मिळवला गेला आहे आणि तुमच्या गरजेनुसार तयार केला गेला आहे याची खात्री करून. हा दृष्टिकोन विविध आणि संतुलित डेटासेट तयार करण्यात देखील मदत करू शकतो जे सामग्री थीमच्या श्रेणीचे प्रतिनिधित्व करतात. हे विशेषतः कोनाडा डेटासेटसाठी उपयुक्त आहे, जसे की शैक्षणिक किंवा प्रवास व्हिडिओ. 🌍

शेवटी, YouTube किंवा TikTok सारख्या प्लॅटफॉर्मद्वारे प्रदान केलेले API त्यांच्या डेव्हलपर प्रोग्रामद्वारे शॉर्ट-फॉर्म व्हिडिओंमध्ये कायदेशीर प्रवेश देऊ शकतात. हे API तुम्हाला मेटाडेटा, टिप्पण्या आणण्याची आणि कधीकधी सार्वजनिक व्हिडिओ डाउनलोड करण्याची परवानगी देतात. जरी या सेवा दर मर्यादा लागू करू शकतात, तरीही ते प्लॅटफॉर्म धोरणांचे पालन सुनिश्चित करून डेटा ऍक्सेस करण्यासाठी स्केलेबल आणि नैतिक उपाय प्रदान करतात. डेटा संकलन धोरणांमध्ये विविधता आणून, तुम्ही तुमच्या मॉडेलसाठी एक मजबूत आणि बहुमुखी प्रशिक्षण डेटासेट तयार करू शकता. 🚀

Instagram व्हिडिओ डेटासेटबद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

मी कायदेशीररित्या Instagram व्हिडिओ स्क्रॅप करू शकतो?
सार्वजनिक सामग्री स्क्रॅप करणे अनुज्ञेय वाटू शकते, परंतु ते अनेकदा प्लॅटफॉर्म सेवा अटींचे उल्लंघन करते. वापरत आहे requests आणि १ सावधपणे संपर्क साधला पाहिजे.
शॉर्ट-फॉर्म व्हिडिओंसाठी विद्यमान खुले डेटासेट आहेत का?
होय, डेटासेट सारखे YFCC100M लहान व्हिडिओ समाविष्ट करा, परंतु तुम्हाला कदाचित Instagram-शैलीतील सामग्रीशी जुळण्यासाठी त्यांना पूर्वप्रक्रिया करण्याची आवश्यकता असू शकते.
वेब स्क्रॅपिंगसाठी कोणती प्रोग्रामिंग साधने सर्वोत्तम आहेत?
लायब्ररी आवडतात requests आणि १ डायनॅमिक पृष्ठांसाठी सेलेनियम सारख्या साधनांसह पायथनमध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते.
नैतिकदृष्ट्या मी व्हिडिओ कसे मिळवू शकतो?
YouTube किंवा TikTok सारख्या प्लॅटफॉर्मवरील API वापरण्याचा विचार करा, जे सार्वजनिक व्हिडिओ आणि मेटाडेटामध्ये संरचित प्रवेश प्रदान करतात.
स्क्रॅपिंग व्हिडिओंमध्ये सामान्य आव्हाने कोणती आहेत?
समस्यांमध्ये दर-मर्यादा, IP बंदी आणि वेबसाइट संरचनेतील बदल यांचा समावेश आहे ज्यामुळे स्क्रॅपर्स खंडित होऊ शकतात.

नैतिक व्हिडिओ डेटा संकलनावरील विचार बंद करणे

Instagram-शैलीतील व्हिडिओंचा डेटासेट तयार करणे हा एक रोमांचक आणि आव्हानात्मक प्रयत्न आहे. नैतिक आणि कायदेशीर चिंता सर्वोपरि आहेत आणि पूर्णपणे स्क्रॅपिंग साधनांवर अवलंबून आहेत विनंत्या नेहमी सर्वोत्तम मार्ग असू शकत नाही. खुल्या संसाधनांचा शोध दीर्घकालीन स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करते. 📊

शैक्षणिक डेटासेट किंवा डेव्हलपर API सारख्या पर्यायांचा वापर करून, तुम्ही अनुरूप राहून अर्थपूर्ण सामग्री गोळा करू शकता. तुमचा दृष्टिकोन वैविध्यपूर्ण करणे केवळ नैतिक मानकांचे समर्थन करत नाही तर नाविन्यपूर्ण AI अनुप्रयोगांसाठी तुमच्या प्रशिक्षण डेटासेटची गुणवत्ता देखील सुधारते. 🌟

नैतिक डेटा संकलनासाठी स्रोत आणि संदर्भ

वर तपशील YFCC100M डेटासेट, संशोधन हेतूंसाठी मल्टीमीडिया सामग्रीचा एक मोठा संग्रह, येथे आढळू शकतो: YFCC100M डेटासेट .
कायदेशीररित्या व्हिडिओ सामग्रीमध्ये प्रवेश करण्यासाठी APIs वापरण्यासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे आणि सर्वोत्तम पद्धती अधिकृत TikTok विकसक पृष्ठावर वर्णन केल्या आहेत: विकसकांसाठी TikTok .
स्क्रॅपिंग आव्हाने आणि कायदेशीर विचारांची माहिती या सर्वसमावेशक मार्गदर्शकामध्ये प्रदान केली आहे: स्क्रॅपिंगहब - वेब स्क्रॅपिंग म्हणजे काय? .
ॲमेझॉन मेकॅनिकल तुर्क वापरून क्राउडसोर्सिंग डेटा संकलनातील अंतर्दृष्टी: ऍमेझॉन मेकॅनिकल तुर्क .
OpenAI कडून नैतिक AI विकास आणि डेटासेट निर्मितीसाठी सर्वोत्तम पद्धती: OpenAI संशोधन .

इंस्टाग्राम रील आणि कथांसाठी कायदेशीर डेटा स्रोत एक्सप्लोर करणे