Bolehkah saya mengikis video Instagram secara sah?

Walaupun mengikis kandungan awam mungkin kelihatan dibenarkan, ia sering melanggar syarat perkhidmatan platform. menggunakan requests dan BeautifulSoup harus didekati dengan berhati-hati.

Adakah terdapat set data terbuka sedia ada untuk video bentuk pendek?

Ya, set data seperti YFCC100M sertakan video pendek, tetapi anda mungkin perlu memprosesnya terlebih dahulu untuk memadankan kandungan gaya Instagram.

Apakah alatan pengaturcaraan yang terbaik untuk mengikis web?

Perpustakaan seperti requests dan BeautifulSoup dalam Python digunakan secara meluas, bersama alat seperti Selenium untuk halaman dinamik.

Bagaimanakah saya boleh mendapatkan video secara beretika?

Pertimbangkan untuk menggunakan API daripada platform seperti YouTube atau TikTok, yang menyediakan akses berstruktur kepada video dan metadata awam.

Apakah cabaran biasa dalam mengikis video?

Isu termasuk pengehadan kadar, larangan IP dan perubahan dalam struktur tapak web yang mungkin memecahkan pengikis.

Butiran mengenai Set data YFCC100M, koleksi besar kandungan multimedia untuk tujuan penyelidikan, boleh didapati di sini: Set Data YFCC100M.

Garis panduan dan amalan terbaik untuk menggunakan API untuk mengakses kandungan video secara sah digariskan dalam halaman Pembangun TikTok rasmi: TikTok untuk Pembangun.

Maklumat tentang cabaran mengikis dan pertimbangan undang-undang disediakan dalam panduan komprehensif ini: Scrapinghub - Apakah Scraping Web?.

Cerapan tentang pengumpulan data sumber ramai menggunakan Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk.

Meneroka Sumber Data Undang-undang untuk Gelendong dan

Lina Fontaine

Selasa, 10 Disember 2024 8:50:39 PG

Membuka Kunci Potensi Set Data Video Pendek

Kandungan video bentuk pendek, seperti Instagram Reels and Stories, telah menjadi fenomena budaya sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Sebagai pembangun dan penyelidik, memanfaatkan lautan kreativiti yang luas ini merupakan peluang menarik untuk melatih model pembelajaran mesin. 📱

Walau bagaimanapun, mengakses koleksi berskala besar kandungan sedemikian datang dengan cabarannya. Walaupun alat mengikis wujud, alat tersebut mungkin lambat dan boleh dipersoalkan dari segi undang-undang, menyebabkan ramai tertanya-tanya sama ada terdapat alternatif yang sedia untuk digunakan dan beretika. 🤔

Bayangkan mempunyai akses kepada pangkalan data yang serupa dengan "Set Data Juta Lagu," tetapi untuk video pendek. Sumber sedemikian boleh mempercepatkan inovasi, menjimatkan banyak jam dan memastikan pematuhan terhadap peraturan. Mimpi ini mencetuskan rasa ingin tahu dan memberi inspirasi kepada penerokaan ke sumber yang ada.

Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki sama ada koleksi video pendek seperti Instagram yang sah dan terbuka wujud. Kami juga akan mengkaji kebaikan dan keburukan pengikisan awam dan menyerlahkan contoh dunia sebenar untuk memberikan kejelasan. Mari kita meneroka landskap bersama-sama! 🌟

Perintah	Contoh Penggunaan
requests.get()	Menghantar permintaan HTTP GET untuk mengambil data daripada URL. Digunakan dalam skrip bahagian belakang untuk mendapatkan semula kandungan HTML atau fail daripada profil Instagram.
BeautifulSoup()	Menghuraikan dokumen HTML dan XML untuk mengekstrak data. Dalam skrip, ia digunakan untuk mencari dan memproses kandungan JavaScript yang mengandungi data profil Instagram.
soup.find()	Mengesan teg HTML atau elemen tertentu dalam kandungan yang dihuraikan. Digunakan untuk mencari teg skrip yang mengandungi data JSON tentang siaran Instagram.
json.loads()	Menukar rentetan berformat JSON kepada kamus Python. Ini penting untuk memproses data profil berstruktur Instagram.
os.makedirs()	Mencipta direktori, termasuk direktori peringkat pertengahan, untuk menyimpan fail video. Membantu memastikan folder output berstruktur untuk muat turun.
response.iter_content()	Menstrim fail besar dalam ketulan untuk mengelakkan memuatkannya sepenuhnya dalam ingatan. Digunakan untuk memuat turun fail video dengan cekap dalam skrip Python.
fetch()	Melaksanakan permintaan HTTP dalam JavaScript. Dalam skrip frontend, ia digunakan untuk berinteraksi dengan API untuk mengambil metadata video.
fs.mkdirSync()	Mencipta direktori secara serentak dalam Node.js. Memastikan direktori output wujud sebelum menyimpan fail video.
path.basename()	Mengekstrak nama fail daripada URL atau laluan dalam Node.js. Digunakan untuk menjana nama fail yang sesuai untuk video yang dimuat turun.
await response.buffer()	Mengambil dan menyimpan kandungan binari, seperti fail video, daripada respons. Penting untuk memuat turun video dalam JavaScript.

Mencipta Aliran Kerja Lancar untuk Pengumpulan Set Data Video

Skrip yang dibuat di atas menangani masalah pengumpulan set data video pendek gaya Instagram yang banyak. Skrip belakang Python direka untuk mengikis profil yang boleh diakses secara umum dan memuat turun video. Dengan menggunakan perpustakaan seperti permintaan dan BeautifulSoup, skrip menghantar permintaan HTTP untuk mendapatkan semula kandungan halaman web dan menghuraikan data HTML untuk mencari elemen tertentu, seperti URL video. Pendekatan ini memastikan pengekstrakan data yang cekap dan berstruktur, yang penting apabila berurusan dengan profil yang mengehos ratusan fail media. Contohnya, pembangun yang ingin menganalisis video berkaitan kecergasan boleh menyasarkan akaun awam yang kerap menyiarkan kandungan sedemikian. 🏋️

Untuk mengurus data yang dihuraikan, skrip menggunakan json perpustakaan untuk menukar data JSON terbenam ke objek Python. Ini membolehkan pembangun menavigasi secara pemrograman melalui struktur data bersarang untuk mengekstrak metadata seperti URL video, kapsyen siaran atau cap masa. Selain itu, fungsi seperti os.makedirs() pastikan bahawa fail video disimpan dalam struktur direktori yang teratur, menjadikannya lebih mudah untuk mencari dan memproses fail ini kemudian. Tahap perincian ini amat berguna untuk penyelidik yang bekerja pada projek seperti melatih AI untuk menjana cadangan video bentuk pendek. 🤖

Skrip bahagian hadapan JavaScript melengkapkan bahagian belakang dengan mempamerkan cara koleksi video boleh dipaparkan atau dimanipulasi selanjutnya dalam persekitaran yang menghadap pelanggan. Menggunakan API ambil, ia mendapatkan semula metadata video daripada titik akhir API hipotesis dan memuat turun video secara langsung. Skrip menggunakan modul Node.js seperti fs untuk operasi sistem fail dan laluan untuk manipulasi nama fail, memastikan bahawa video yang dimuat turun disimpan dengan nama yang bermakna. Proses ini boleh menjadi sangat berharga untuk pembangun web membina platform interaktif untuk menyemak imbas atau menandai set data video.

Kedua-dua skrip menyerlahkan prinsip utama reka bentuk modular dan kebolehskalaan. Ia termasuk mekanisme pengendalian ralat yang teguh, seperti mengesahkan kod respons HTTP atau memastikan direktori output dibuat secara dinamik. Ini meminimumkan risiko ralat masa jalan dan meningkatkan kebolehgunaan semula. Bayangkan senario di mana pasukan penyelidik ingin beralih daripada kandungan Instagram kepada video daripada platform lain; skrip ini menyediakan asas kukuh yang boleh disesuaikan dengan API atau struktur web yang berbeza. Dengan menggabungkan pengikisan bahagian belakang dengan penyepaduan bahagian hadapan, skrip ini membentuk penyelesaian lengkap untuk memperoleh dan mengurus set data video dengan cekap. 🌟

Membangunkan Set Data untuk Model Latihan Video Pendek

Skrip Backend berasaskan Python untuk Mengikis Web Profil Instagram Awam

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")

Memanfaatkan API untuk Pengumpulan Data Seperti Instagram

Skrip Hadapan JavaScript untuk Memaparkan Koleksi Video

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'));
});

Meneroka Alternatif kepada Set Data Video Instagram Berskala Besar

Apabila mencari koleksi besar video seperti Instagram untuk melatih model pembelajaran mesin, adalah penting untuk menilai semua sumber yang berpotensi, bukan hanya alat mengikis. Satu alternatif ialah memanfaatkan set data yang dipilih susun oleh institusi akademik atau penyelidikan. Set data ini sering menumpukan pada aliran media sosial, tingkah laku atau jenis kandungan tertentu, seperti video kecergasan atau makanan dan dikongsi secara terbuka untuk tujuan penyelidikan. Contoh yang ketara ialah YFCC100M set data daripada Yahoo, yang merangkumi pelbagai multimedia yang dijana pengguna, walaupun mungkin memerlukan penapisan tambahan untuk kandungan khusus Instagram. 📊

Kaedah lain yang berdaya maju melibatkan pengumpulan data sumber ramai. Platform seperti Amazon Mechanical Turk atau Prolific boleh digunakan untuk meminta pengguna memuat naik video atau menganotasi kandungan untuk anda, memastikan data tersebut diperoleh secara sah dan disesuaikan dengan keperluan anda. Pendekatan ini juga boleh membantu dalam membina set data yang pelbagai dan seimbang yang mewakili pelbagai tema kandungan. Ini amat berguna untuk set data khusus, seperti video pendidikan atau perjalanan. 🌍

Akhir sekali, API yang disediakan oleh platform seperti YouTube atau TikTok mungkin menawarkan akses undang-undang kepada video bentuk pendek melalui program pembangun mereka. API ini membolehkan anda mengambil metadata, ulasan, dan kadangkala memuat turun video awam. Walaupun perkhidmatan ini mungkin mengenakan had kadar, perkhidmatan ini menyediakan penyelesaian berskala dan beretika untuk mengakses data, sambil memastikan pematuhan dengan dasar platform. Dengan mempelbagaikan strategi pengumpulan data, anda boleh membina set data latihan yang mantap dan serba boleh untuk model anda. 🚀

Soalan Lazim Mengenai Set Data Video Instagram

Bolehkah saya mengikis video Instagram secara sah?
Walaupun mengikis kandungan awam mungkin kelihatan dibenarkan, ia sering melanggar syarat perkhidmatan platform. menggunakan requests dan BeautifulSoup harus didekati dengan berhati-hati.
Adakah terdapat set data terbuka sedia ada untuk video bentuk pendek?
Ya, set data seperti YFCC100M sertakan video pendek, tetapi anda mungkin perlu memprosesnya terlebih dahulu untuk memadankan kandungan gaya Instagram.
Apakah alatan pengaturcaraan yang terbaik untuk mengikis web?
Perpustakaan seperti requests dan BeautifulSoup dalam Python digunakan secara meluas, bersama alat seperti Selenium untuk halaman dinamik.
Bagaimanakah saya boleh mendapatkan video secara beretika?
Pertimbangkan untuk menggunakan API daripada platform seperti YouTube atau TikTok, yang menyediakan akses berstruktur kepada video dan metadata awam.
Apakah cabaran biasa dalam mengikis video?
Isu termasuk pengehadan kadar, larangan IP dan perubahan dalam struktur tapak web yang mungkin memecahkan pengikis.

Menutup Pemikiran tentang Pengumpulan Data Video Beretika

Membina set data video gaya Instagram adalah satu usaha yang menarik dan mencabar. Kebimbangan etika dan undang-undang adalah yang terpenting, dan bergantung semata-mata pada alat mengikis seperti permintaan mungkin tidak selalu menjadi laluan terbaik. Meneroka sumber terbuka memastikan kebolehskalaan jangka panjang. 📊

Dengan menggunakan pilihan seperti set data akademik atau API pembangun, anda boleh mengumpulkan kandungan yang bermakna sambil kekal patuh. Mempelbagaikan pendekatan anda bukan sahaja menyokong piawaian etika tetapi juga meningkatkan kualiti set data latihan anda untuk aplikasi AI yang inovatif. 🌟

Sumber dan Rujukan untuk Pengumpulan Data Beretika

Butiran mengenai Set data YFCC100M, koleksi besar kandungan multimedia untuk tujuan penyelidikan, boleh didapati di sini: Set Data YFCC100M .
Garis panduan dan amalan terbaik untuk menggunakan API untuk mengakses kandungan video secara sah digariskan dalam halaman Pembangun TikTok rasmi: TikTok untuk Pembangun .
Maklumat tentang cabaran mengikis dan pertimbangan undang-undang disediakan dalam panduan komprehensif ini: Scrapinghub - Apakah Scraping Web? .
Cerapan tentang pengumpulan data sumber ramai menggunakan Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk .
Amalan terbaik untuk pembangunan AI beretika dan penciptaan set data daripada OpenAI: Penyelidikan OpenAI .

Meneroka Sumber Data Undang-undang untuk Gelendong dan Cerita Instagram