$lang['tuto'] = "návody"; ?>$lang['tuto'] = "návody"; ?> Preskúmanie zdrojov právnych údajov pre kotúče a

Preskúmanie zdrojov právnych údajov pre kotúče a príbehy Instagramu

Lina Fontaine
Utorok 10. decembra 2024, 9:20:49
Web scraping

Odomknutie potenciálu krátkych množín video údajov

Videoobsah v krátkej forme, ako sú instagramové kotúče a príbehy, sa v posledných rokoch stal kultúrnym fenoménom. Pre vývojárov a výskumníkov je využitie tohto obrovského oceánu kreativity vzrušujúcou príležitosťou na trénovanie modelov strojového učenia. 📱

Prístup k rozsiahlej zbierke takéhoto obsahu však prichádza so svojimi výzvami. Hoci nástroje na škrabanie existujú, môžu byť pomalé a právne sporné, takže mnohí sa pýtajú, či existuje etická alternatíva pripravená na použitie. 🤔

Predstavte si, že by ste mali prístup k databáze podobnej „Million Songs Dataset“, ale pre krátke videá. Takýto zdroj by mohol urýchliť inovácie, ušetriť nespočetné množstvo hodín a zabezpečiť súlad s predpismi. Tento sen podnecuje zvedavosť a inšpiruje k skúmaniu dostupných zdrojov.

V tomto článku sa ponoríme do toho, či existuje legálna a otvorená zbierka krátkych videí podobných Instagramu. Preskúmame tiež výhody a nevýhody verejného zoškrabovania a zvýrazníme príklady zo skutočného sveta, aby sme to objasnili. Poďme spolu preskúmať krajinu! 🌟

Príkaz Príklad použitia
requests.get() Odošle požiadavku HTTP GET na načítanie údajov z adresy URL. Používa sa v backend skripte na načítanie obsahu HTML alebo súborov z profilov Instagramu.
BeautifulSoup() Analyzuje dokumenty HTML a XML na extrahovanie údajov. V skripte sa používa na vyhľadanie a spracovanie obsahu JavaScriptu obsahujúceho údaje profilu Instagramu.
soup.find() Vyhľadá konkrétne značky HTML alebo prvky v analyzovanom obsahu. Používa sa na nájdenie značky skriptu obsahujúcej údaje JSON o príspevkoch na Instagrame.
json.loads() Konvertuje reťazec vo formáte JSON na slovník Pythonu. To je kľúčové pre spracovanie štruktúrovaných údajov profilu Instagramu.
os.makedirs() Vytvára adresáre, vrátane adresárov strednej úrovne, na ukladanie video súborov. Pomáha zabezpečiť štruktúrovaný výstupný priečinok pre sťahovanie.
response.iter_content() Streamuje veľké súbory po častiach, aby sa zabránilo ich úplnému načítaniu do pamäte. Používa sa na efektívne sťahovanie video súborov v skripte Python.
fetch() Vykonáva požiadavky HTTP v jazyku JavaScript. V skripte frontendu sa používa na interakciu s rozhraniami API na načítanie metadát videa.
fs.mkdirSync() Synchrónne vytvára adresáre v Node.js. Pred uložením video súborov zaistí, že výstupný adresár existuje.
path.basename() Extrahuje názov súboru z adresy URL alebo cesty v Node.js. Používa sa na generovanie vhodných názvov súborov pre stiahnuté videá.
await response.buffer() Načítava a ukladá binárny obsah, napríklad videosúbory, z odpovede. Nevyhnutné pre sťahovanie videí v JavaScripte.

Vytvorenie plynulého pracovného postupu pre zhromažďovanie množín video údajov

Skripty vytvorené vyššie riešia problém zhromažďovania podstatného súboru údajov krátkych videí v štýle Instagramu. Backendový skript Pythonu je navrhnutý na zoškrabovanie verejne prístupných profilov a sťahovanie videí. Pomocou knižníc ako a BeautifulSoup, skript posiela HTTP požiadavky na načítanie obsahu webovej stránky a analýzu HTML dát na nájdenie špecifických prvkov, ako sú URL videa. Tento prístup zaisťuje efektívnu a štruktúrovanú extrakciu údajov, ktorá je kritická pri práci s profilmi, ktoré hosťujú stovky mediálnych súborov. Napríklad vývojár, ktorý chce analyzovať videá súvisiace s fitness, by sa mohol zamerať na verejné účty, ktoré pravidelne uverejňujú takýto obsah. 🏋️

Na správu analyzovaných údajov skript používa knižnica na konverziu vložených údajov JSON na objekty Pythonu. To umožňuje vývojárom programovo prechádzať cez vnorené dátové štruktúry a extrahovať metadáta, ako sú adresy URL videí, titulky príspevkov alebo časové pečiatky. Dodatočne funkcie ako napr zaistite, aby boli videosúbory uložené v usporiadanej adresárovej štruktúre, čím sa uľahčí neskoršie vyhľadanie a spracovanie týchto súborov. Táto úroveň podrobností je užitočná najmä pre výskumníkov, ktorí pracujú na projektoch, ako je napríklad školenie AI na generovanie odporúčaní krátkeho videa. 🤖

Skript frontendu JavaScript dopĺňa backend tým, že ukazuje, ako je možné vykresliť alebo ďalej manipulovať s kolekciami videí v prostredí orientovanom na klienta. Pomocou fetch API získava metadáta videa z hypotetického koncového bodu API a sťahuje videá priamo. Skript využíva moduly Node.js ako napr pre operácie súborového systému a pre manipuláciu so súbormi, čím sa zabezpečí, že stiahnuté videá sa uložia so zmysluplnými názvami. Tento proces by mohol byť obzvlášť cenný pre vývojárov webu, ktorí vytvárajú interaktívnu platformu na prehliadanie alebo označovanie súborov údajov videa.

Oba skripty zdôrazňujú kľúčové princípy modulárneho dizajnu a škálovateľnosti. Zahŕňajú robustné mechanizmy spracovania chýb, ako je napríklad overenie kódov odozvy HTTP alebo zabezpečenie dynamického vytvárania výstupných adresárov. Tým sa minimalizuje riziko chýb pri behu a zvyšuje sa znovupoužiteľnosť. Predstavte si scenár, v ktorom sa výskumný tím chce preorientovať z obsahu Instagramu na videá z inej platformy; tieto skripty poskytujú pevný základ, ktorý možno prispôsobiť rôznym rozhraniam API alebo webovým štruktúram. Kombináciou backendového zoškrabovania s integráciou frontendu tvoria tieto skripty kompletné riešenie na efektívne získavanie a správu množín video údajov. 🌟

Vývoj množiny údajov pre tréningové modely krátkeho videa

Backendový skript založený na Pythone na sťahovanie verejných instagramových profilov z webu

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")

Využitie rozhraní API na zhromažďovanie údajov podobných Instagramu

Skript rozhrania JavaScript na vykresľovanie zbierok videí

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'));
});

Skúmanie alternatív k veľkým instagramovým video dátovým súborom

Pri hľadaní rozsiahlej zbierky videí podobných Instagramu na trénovanie modelov strojového učenia je dôležité vyhodnotiť všetky potenciálne zdroje, nielen nástroje na zoškrabovanie. Jednou z alternatív je využitie súborov údajov spravovaných akademickými alebo výskumnými inštitúciami. Tieto súbory údajov sa často zameriavajú na trendy v sociálnych médiách, správanie alebo konkrétne typy obsahu, ako sú videá o fitness alebo jedlách, a sú zdieľané otvorene na výskumné účely. Pozoruhodným príkladom je množinu údajov od spoločnosti Yahoo, ktorá zahŕňa množstvo multimédií vytvorených používateľmi, hoci môže vyžadovať dodatočné filtrovanie obsahu špecifického pre Instagram. 📊

Ďalšia životaschopná metóda zahŕňa zber údajov pomocou crowdsourcingu. Platformy ako Amazon Mechanical Turk alebo Prolific je možné použiť na vyžiadanie od používateľov, aby pre vás nahrávali videá alebo komentovali obsah, čím sa zabezpečí, že údaje budú získané legálne a prispôsobené vašim požiadavkám. Tento prístup môže tiež pomôcť pri vytváraní rôznorodých a vyvážených súborov údajov, ktoré predstavujú celý rad tém obsahu. To je užitočné najmä pre špecializované súbory údajov, ako sú vzdelávacie alebo cestovateľské videá. 🌍

Nakoniec, rozhrania API poskytované platformami ako YouTube alebo TikTok môžu ponúkať legálny prístup ku krátkym videám prostredníctvom svojich vývojárskych programov. Tieto rozhrania API vám umožňujú načítať metadáta, komentáre a niekedy dokonca sťahovať verejné videá. Aj keď tieto služby môžu obmedzovať sadzby, poskytujú škálovateľné a etické riešenie pre prístup k údajom, pričom zabezpečujú súlad s pravidlami platforiem. Diverzifikáciou stratégií zberu údajov môžete pre svoje modely vytvoriť robustnú a všestrannú množinu tréningových údajov. 🚀

  1. Môžem legálne zoškrabať videá na Instagrame?
  2. Hoci sa sťahovanie verejného obsahu môže zdať povolené, často porušuje zmluvné podmienky platformy. Používanie a treba pristupovať opatrne.
  3. Existujú otvorené súbory údajov pre krátke videá?
  4. Áno, napríklad súbory údajov obsahovať krátke videá, no možno ich budete musieť predspracovať, aby zodpovedali obsahu v štýle Instagramu.
  5. Aké programovacie nástroje sú najlepšie na zoškrabovanie webu?
  6. Knižnice ako a v Pythone sú široko používané spolu s nástrojmi ako Selenium pre dynamické stránky.
  7. Ako môžem získať videá eticky?
  8. Zvážte použitie rozhraní API z platforiem ako YouTube alebo TikTok, ktoré poskytujú štruktúrovaný prístup k verejným videám a metaúdajom.
  9. Aké sú bežné problémy pri zoškrabávaní videí?
  10. Problémy zahŕňajú obmedzovanie rýchlosti, zákazy IP a zmeny v štruktúre webových stránok, ktoré môžu zlomiť škrabky.

Vytvorenie súboru údajov videí v štýle Instagramu je vzrušujúce a zároveň náročné úsilie. Etické a právne obavy sú prvoradé a spoliehajú sa výlučne na nástroje na škrabanie, ako napr nemusí byť vždy tou najlepšou cestou. Skúmanie otvorených zdrojov zabezpečuje dlhodobú škálovateľnosť. 📊

Využitím možností, ako sú akademické množiny údajov alebo rozhrania API pre vývojárov, môžete zhromažďovať zmysluplný obsah a pritom zachovať súlad. Diverzifikácia vášho prístupu nielen podporuje etické štandardy, ale tiež zlepšuje kvalitu vášho tréningového súboru údajov pre inovatívne aplikácie AI. 🌟

  1. Podrobnosti na , veľkú zbierku multimediálneho obsahu na výskumné účely, nájdete tu: Súbor údajov YFCC100M .
  2. Pokyny a osvedčené postupy na používanie rozhraní API na legálny prístup k videoobsahu sú uvedené na oficiálnej stránke vývojára TikTok: TikTok pre vývojárov .
  3. Informácie o problémoch zoškrabania a právnych úvahách sú uvedené v tejto komplexnej príručke: Scrapinghub – Čo je to Web Scraping? .
  4. Pohľad na zber údajov crowdsourcingu pomocou Amazon Mechanical Turk: Amazon Mechanical Turk .
  5. Najlepšie postupy pre etický vývoj AI a vytváranie množín údajov z OpenAI: Výskum OpenAI .