Eksplorowanie legalnych źródeł danych na potrzeby filmów i relacji na Instagramie

Uwolnienie potencjału krótkich zbiorów danych wideo

Krótkie treści wideo, takie jak Instagram Reels i Stories, stały się w ostatnich latach zjawiskiem kulturowym. Dla programistów i badaczy korzystanie z tego ogromnego oceanu kreatywności stanowi ekscytującą okazję do szkolenia modeli uczenia maszynowego. 📱

Dostęp do zbioru takich treści na dużą skalę wiąże się jednak z pewnymi wyzwaniami. Chociaż istnieją narzędzia do skrobania, mogą być powolne i prawnie wątpliwe, przez co wiele osób zastanawia się, czy istnieje gotowa do użycia, etyczna alternatywa. 🤔

Wyobraź sobie, że masz dostęp do bazy danych podobnej do „zestawu danych milionów utworów”, ale zawierającej krótkie filmy. Taki zasób mógłby przyspieszyć innowacje, oszczędzając niezliczone godziny i zapewniając zgodność z przepisami. To marzenie budzi ciekawość i inspiruje do eksploracji dostępnych zasobów.

W tym artykule zastanowimy się, czy istnieje legalna i otwarta kolekcja krótkich filmów przypominających Instagram. Przeanalizujemy również zalety i wady publicznego złomowania i przedstawimy przykłady z życia wzięte, aby zapewnić przejrzystość. Odkryjmy razem krajobraz! 🌟

Tworzenie płynnego przepływu pracy przy gromadzeniu zestawu danych wideo

Utworzone powyżej skrypty rozwiązują problem gromadzenia znacznego zbioru danych krótkich filmów w stylu Instagrama. Skrypt zaplecza Pythona został zaprojektowany do zeskrobywania publicznie dostępnych profili i pobierania filmów. Korzystając z bibliotek takich jak upraszanie i BeautifulSoup, skrypt wysyła żądania HTTP w celu pobrania zawartości strony internetowej i przeanalizowania danych HTML w celu zlokalizowania określonych elementów, takich jak adresy URL filmów. Takie podejście zapewnia wydajną i uporządkowaną ekstrakcję danych, co ma kluczowe znaczenie w przypadku profili zawierających setki plików multimedialnych. Na przykład programista chcący analizować filmy związane ze fitnessem może kierować reklamy na konta publiczne, które regularnie publikują takie treści. 🏋️

Do zarządzania analizowanymi danymi skrypt wykorzystuje metodę json biblioteka do konwersji osadzonych danych JSON na obiekty Pythona. Umożliwia to programistom programowe poruszanie się po zagnieżdżonych strukturach danych w celu wyodrębniania metadanych, takich jak adresy URL filmów, podpisy postów lub sygnatury czasowe. Dodatkowo funkcje takie jak os.makedirs() upewnij się, że pliki wideo są zapisywane w zorganizowanej strukturze katalogów, co ułatwi późniejsze zlokalizowanie i przetwarzanie tych plików. Ten poziom szczegółowości jest szczególnie przydatny dla badaczy pracujących nad projektami takimi jak szkolenie sztucznej inteligencji w celu generowania krótkich rekomendacji wideo. 🤖

Skrypt JavaScript frontendu uzupełnia backend, pokazując, w jaki sposób można renderować kolekcje wideo lub dalej nimi manipulować w środowisku skierowanym do klienta. Korzystając z interfejsu API pobierania, pobiera metadane wideo z hipotetycznego punktu końcowego interfejsu API i bezpośrednio pobiera filmy. Skrypt wykorzystuje moduły Node.js takie jak fs do operacji na systemie plików i ścieżka do manipulacji nazwami plików, zapewniając, że pobrane filmy zostaną zapisane pod znaczącymi nazwami. Proces ten może być szczególnie cenny dla twórców stron internetowych budujących interaktywną platformę do przeglądania i oznaczania zbiorów danych wideo.

Obydwa skrypty podkreślają kluczowe zasady modułowej konstrukcji i skalowalności. Obejmują one niezawodne mechanizmy obsługi błędów, takie jak sprawdzanie poprawności kodów odpowiedzi HTTP lub zapewnienie dynamicznego tworzenia katalogów wyjściowych. Minimalizuje to ryzyko błędów w czasie wykonywania i zwiększa możliwość ponownego wykorzystania. Wyobraź sobie scenariusz, w którym zespół badawczy chce przejść od treści na Instagramie do filmów z innej platformy; skrypty te zapewniają solidną podstawę, którą można dostosować do różnych interfejsów API lub struktur sieciowych. Łącząc scraping backendu z integracją frontendu, skrypty te tworzą kompletne rozwiązanie do wydajnego pozyskiwania i zarządzania zbiorami danych wideo. 🌟

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'));
});

Odkrywanie alternatyw dla wielkoskalowych zbiorów danych wideo na Instagramie

Poszukując obszernej kolekcji filmów podobnych do Instagrama do szkolenia modeli uczenia maszynowego, ważne jest, aby ocenić wszystkie potencjalne źródła, a nie tylko narzędzia do skrobania. Jedną z możliwości jest wykorzystanie zbiorów danych przygotowanych przez instytucje akademickie lub badawcze. Te zbiory danych często koncentrują się na trendach, zachowaniach lub określonych typach treści w mediach społecznościowych, takich jak filmy o fitnessie lub jedzeniu, i są udostępniane publicznie do celów badawczych. Godnym uwagi przykładem jest YFCC100M zbiór danych z Yahoo, który zawiera różnorodne multimedia generowane przez użytkowników, chociaż może wymagać dodatkowego filtrowania pod kątem treści specyficznych dla Instagrama. 📊

Inną realną metodą jest gromadzenie danych w oparciu o crowdsourcing. Platformy takie jak Amazon Mechanical Turk lub Prolific mogą być wykorzystywane do żądania od użytkowników przesłania filmów lub dodania adnotacji do treści, co gwarantuje, że dane zostaną uzyskane zgodnie z prawem i dostosowane do Twoich wymagań. Takie podejście może również pomóc w budowaniu różnorodnych i zrównoważonych zbiorów danych reprezentujących szereg tematów treści. Jest to szczególnie przydatne w przypadku niszowych zbiorów danych, takich jak filmy edukacyjne lub podróżnicze. 🌍

Wreszcie interfejsy API udostępniane przez platformy takie jak YouTube czy TikTok mogą oferować legalny dostęp do krótkich filmów za pośrednictwem ich programów dla programistów. Te interfejsy API umożliwiają pobieranie metadanych, komentarzy, a czasem nawet publicznych filmów. Chociaż usługi te mogą narzucać ograniczenia szybkości, zapewniają skalowalne i etyczne rozwiązanie w zakresie dostępu do danych, zapewniając jednocześnie zgodność z zasadami platformy. Dywersyfikując strategie gromadzenia danych, możesz zbudować solidny i wszechstronny zestaw danych szkoleniowych dla swoich modeli. 🚀