Raziskovanje virov pravnih podatkov za Instagram Reels in Stories

Sprostitev potenciala nizov kratkih video podatkov

Kratke video vsebine, kot so Instagram Reels in Stories, so v zadnjih letih postale kulturni fenomen. Kot razvijalci in raziskovalci je izkoriščanje tega ogromnega oceana ustvarjalnosti vznemirljiva priložnost za usposabljanje modelov strojnega učenja. 📱

Vendar dostop do obsežne zbirke takšne vsebine prinaša svoje izzive. Čeprav orodja za strganje obstajajo, so lahko počasna in pravno vprašljiva, zaradi česar se mnogi sprašujejo, ali obstaja etična alternativa, pripravljena za uporabo. 🤔

Predstavljajte si, da imate dostop do baze podatkov, ki je podobna "Million Songs Dataset", vendar za kratke videoposnetke. Takšen vir bi lahko pospešil inovacije, prihranil nešteto ur in zagotovil skladnost s predpisi. Te sanje vzbujajo radovednost in navdihujejo raziskovanje razpoložljivih virov.

V tem članku se bomo poglobili v vprašanje, ali obstaja zakonita in odprta zbirka kratkih videoposnetkov, podobnih Instagramu. Preučili bomo tudi prednosti in slabosti javnega strganja ter poudarili primere iz resničnega sveta, da bomo zagotovili jasnost. Raziskujmo pokrajino skupaj! 🌟

Ustvarjanje brezhibnega delovnega toka za zbiranje video podatkov

Zgoraj ustvarjeni skripti se spopadajo s problemom zbiranja obsežnega nabora podatkov kratkih videoposnetkov v slogu Instagrama. Zaledni skript Python je zasnovan za strganje javno dostopnih profilov in prenos videoposnetkov. Z uporabo knjižnic, kot je zahteve in BeautifulSoup, skript pošlje zahteve HTTP za pridobitev vsebine spletne strani in razčlenitev podatkov HTML za iskanje določenih elementov, kot so URL-ji videoposnetkov. Ta pristop zagotavlja učinkovito in strukturirano pridobivanje podatkov, kar je ključnega pomena pri obravnavanju profilov, ki gostijo na stotine medijskih datotek. Na primer, razvijalec, ki želi analizirati videoposnetke, povezane s fitnesom, bi lahko ciljal na javne račune, ki redno objavljajo takšno vsebino. 🏋️

Za upravljanje razčlenjenih podatkov skript uporablja json knjižnico za pretvorbo vdelanih podatkov JSON v objekte Python. To omogoča razvijalcem, da programsko krmarijo po ugnezdenih podatkovnih strukturah, da izvlečejo metapodatke, kot so URL-ji videoposnetkov, napisi objav ali časovni žigi. Poleg tega funkcije, kot je npr os.makedirs() zagotovite, da so video datoteke shranjene v organizirani strukturi imenikov, kar olajša kasnejše iskanje in obdelavo teh datotek. Ta raven podrobnosti je še posebej uporabna za raziskovalce, ki delajo na projektih, kot je usposabljanje umetne inteligence za ustvarjanje kratkih video priporočil. 🤖

Skript čelnega vmesnika JavaScript dopolnjuje zaledje tako, da prikazuje, kako je mogoče video zbirke upodobiti ali nadalje manipulirati v okolju, obrnjenem k odjemalcem. Z uporabo API-ja za pridobitev pridobi video metapodatke iz hipotetične končne točke API-ja in neposredno prenese videoposnetke. Skript uporablja module Node.js, kot je npr fs za operacije datotečnega sistema in pot za manipulacijo imen datotek, kar zagotavlja, da so preneseni videoposnetki shranjeni s smiselnimi imeni. Ta postopek bi lahko bil še posebej dragocen za spletne razvijalce, ki gradijo interaktivno platformo za brskanje ali označevanje nizov video podatkov.

Oba skripta poudarjata ključna načela modularne zasnove in razširljivosti. Vključujejo robustne mehanizme za obravnavanje napak, kot je preverjanje odzivnih kod HTTP ali zagotavljanje dinamičnega ustvarjanja izhodnih imenikov. To zmanjša tveganje napak med izvajanjem in poveča možnost ponovne uporabe. Predstavljajte si scenarij, v katerem se raziskovalna skupina želi preusmeriti z vsebine Instagrama na videoposnetke z druge platforme; ti skripti zagotavljajo trdno osnovo, ki jo je mogoče prilagoditi različnim API-jem ali spletnim strukturam. S kombiniranjem zalednega strganja z integracijo sprednjega dela ti skripti tvorijo popolno rešitev za učinkovito pridobivanje in upravljanje naborov video podatkov. 🌟

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'));
});

Raziskovanje alternativ obsežnim naborom videoposnetkov na Instagramu

Ko iščete obsežno zbirko videoposnetkov, podobnih Instagramu, za usposabljanje modelov strojnega učenja, je pomembno oceniti vse potencialne vire, ne le orodij za strganje. Ena od možnosti je uporaba naborov podatkov, ki jih pripravijo akademske ali raziskovalne ustanove. Ti nabori podatkov se pogosto osredotočajo na trende družbenih medijev, vedenje ali posebne vrste vsebine, kot so videoposnetki o fitnesu ali hrani, in se javno delijo v raziskovalne namene. Pomemben primer je YFCC100M nabor podatkov Yahooja, ki vključuje različne multimedijske vsebine, ki jih ustvarijo uporabniki, čeprav bo morda zahtevalo dodatno filtriranje za vsebino, specifično za Instagram. 📊

Druga učinkovita metoda vključuje množično zbiranje podatkov. Platforme, kot sta Amazon Mechanical Turk ali Prolific, lahko uporabite, da od uporabnikov zahtevate, da namesto vas naložijo videoposnetke ali komentirajo vsebino, s čimer zagotovite, da so podatki pridobljeni zakonito in prilagojeni vašim zahtevam. Ta pristop lahko pomaga tudi pri gradnji raznolikih in uravnoteženih naborov podatkov, ki predstavljajo vrsto vsebinskih tem. To je še posebej uporabno za nišne nize podatkov, kot so izobraževalni ali potovalni videoposnetki. 🌍

Nazadnje lahko API-ji, ki jih ponujajo platforme, kot sta YouTube ali TikTok, prek svojih programov za razvijalce ponujajo zakonit dostop do kratkih videoposnetkov. Ti API-ji vam omogočajo pridobivanje metapodatkov, komentarjev in včasih celo prenos javnih videoposnetkov. Čeprav lahko te storitve naložijo omejitve hitrosti, zagotavljajo razširljivo in etično rešitev za dostop do podatkov, hkrati pa zagotavljajo skladnost s pravilniki platforme. Z diverzifikacijo strategij zbiranja podatkov lahko zgradite robusten in vsestranski nabor podatkov za usposabljanje za svoje modele. 🚀