Откључавање потенцијала кратких видео скупова података
Кратки видео садржаји, као што су Инстаграм Реелс и Сториес, последњих година су постали културни феномен. Као програмери и истраживачи, улазак у овај огромни океан креативности је узбудљива прилика за обуку модела машинског учења. 📱
Међутим, приступ великој колекцији таквог садржаја долази са својим изазовима. Иако постоје алати за стругање, они могу бити спори и правно упитни, остављајући многе да се питају да ли постоји етичка алтернатива спремна за употребу. 🤔
Замислите да имате приступ бази података сличној „Скупу података о милионима песама“, али за кратке видео снимке. Такав ресурс би могао да убрза иновације, уштедећи безброј сати и обезбеђујући усклађеност са прописима. Овај сан изазива радозналост и инспирише истраживање доступних ресурса.
У овом чланку ћемо истражити да ли постоји легална и отворена колекција кратких видео снимака сличних Инстаграму. Такође ћемо испитати предности и недостатке јавног стругања и истаћи примере из стварног света како бисмо пружили јасноћу. Хајде да заједно истражимо пејзаж! 🌟
| Цомманд | Пример употребе |
|---|---|
| requests.get() | Шаље ХТТП ГЕТ захтев за преузимање података са УРЛ адресе. Користи се у позадинској скрипти за преузимање ХТМЛ садржаја или датотека са Инстаграм профила. |
| BeautifulSoup() | Рашчлањује ХТМЛ и КСМЛ документе за издвајање података. У скрипти се користи за лоцирање и обраду ЈаваСцрипт садржаја који садржи податке Инстаграм профила. |
| soup.find() | Лоцира одређене ХТМЛ ознаке или елементе у рашчлањеном садржају. Користи се за проналажење ознаке скрипте која садржи ЈСОН податке о Инстаграм објавама. |
| json.loads() | Конвертује стринг у ЈСОН формату у Питхон речник. Ово је кључно за обраду структурираних података Инстаграм-овог профила. |
| os.makedirs() | Креира директоријуме, укључујући директоријуме средњег нивоа, за чување видео датотека. Помаже да се обезбеди структурирана излазна фасцикла за преузимања. |
| response.iter_content() | Стримује велике датотеке у комадима како би се избегло њихово потпуно учитавање у меморију. Користи се за ефикасно преузимање видео датотека у Питхон скрипти. |
| fetch() | Обавља ХТТП захтеве у ЈаваСцрипт-у. У фронтенд скрипти, користи се за интеракцију са АПИ-јима за преузимање видео метаподатака. |
| fs.mkdirSync() | Синхроно креира директоријуме у Ноде.јс. Обезбеђује да излазни директоријум постоји пре чувања видео датотека. |
| path.basename() | Извлачи име датотеке из УРЛ-а или путање у Ноде.јс. Користи се за генерисање одговарајућих назива датотека за преузете видео записе. |
| await response.buffer() | Дохвата и складишти бинарни садржај, као што су видео датотеке, из одговора. Неопходан за преузимање видео записа у ЈаваСцрипт-у. |
Креирање беспрекорног тока посла за прикупљање скупова видео података
Горе креиране скрипте баве се проблемом прикупљања значајног скупа података кратких видео записа у Инстаграм стилу. Питхон позадинска скрипта је дизајнирана да скрапа јавно доступне профиле и преузима видео записе. Коришћењем библиотека попут захтева и БеаутифулСоуп, скрипта шаље ХТТП захтеве за преузимање садржаја веб странице и рашчлањивање ХТМЛ података да би се лоцирали одређени елементи, као што су видео УРЛ-ови. Овај приступ осигурава ефикасно и структурирано екстракцију података, што је критично када се ради са профилима који хостују стотине медијских датотека. На пример, програмер који жели да анализира видео снимке у вези са фитнесом може да циља јавне налоге који редовно објављују такав садржај. 🏋
За управљање рашчлањеним подацима, скрипта користи јсон библиотека за претварање уграђених ЈСОН података у Питхон објекте. Ово омогућава програмерима да се програмски крећу кроз угнежђене структуре података како би извукли метаподатке као што су УРЛ-ови видео снимака, наслови постова или временске ознаке. Поред тога, функције као што су ос.македирс() обезбедите да видео датотеке буду сачуване у организованој структури директоријума, што олакшава касније лоцирање и обраду ових датотека. Овај ниво детаља је посебно користан за истраживаче који раде на пројектима као што је обука АИ за генерисање кратких видео препорука. 🤖
ЈаваСцрипт фронтенд скрипта допуњује позадину показујући како се видео колекције могу приказати или даље манипулисати у окружењу окренутом клијенту. Користећи АПИ за преузимање, он преузима видео метаподатке са хипотетичке крајње тачке АПИ-ја и директно преузима видео записе. Скрипта користи Ноде.јс модуле као што су фс за операције система датотека и пут за манипулацију именом датотеке, осигуравајући да се преузети видео снимци чувају са смисленим именима. Овај процес би могао бити посебно драгоцен за веб програмере који граде интерактивну платформу за прегледање или означавање скупова видео података.
Обе скрипте истичу кључне принципе модуларног дизајна и скалабилности. Они укључују робусне механизме за руковање грешкама, као што је валидација ХТТП кодова одговора или обезбеђивање да се излазни директоријуми креирају динамички. Ово минимизира ризик од грешака током извођења и побољшава поновну употребу. Замислите сценарио у којем истраживачки тим жели да се окрене са Инстаграм садржаја на видео записе са друге платформе; ове скрипте пружају солидну основу која се може прилагодити различитим АПИ-јима или веб структурама. Комбинујући бацкенд сцрапинг са фронтенд интеграцијом, ове скрипте чине комплетно решење за ефикасно прикупљање и управљање видео скуповима података. 🌟
Развијање скупа података за моделе обуке кратких видео снимака
Позадинска скрипта заснована на Питхон-у за веб скрапинг јавних Инстаграм профила
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jsonimport osimport time# Define headers for requestsHEADERS = {'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 datadef 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_dataelse:print(f"Error: Status code {response.status_code} for {profile_url}")except Exception as e:print(f"Exception occurred: {e}")return None# Save videos locallydef 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 dataprofile_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")
Коришћење АПИ-ја за прикупљање података попут Инстаграма
ЈаваСцрипт фронтенд скрипта за приказивање видео колекција
const fetch = require('node-fetch');const fs = require('fs');const path = require('path');// Function to fetch video metadataasync 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 videosasync 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 usageconst apiEndpoint = "https://api.example.com/videos";fetchVideoMetadata(apiEndpoint).then(videos => {videos.forEach(video => downloadVideo(video.url, './downloads'));});
Истраживање алтернатива великим скуповима видео података на Инстаграму
Када тражите огромну колекцију видео записа сличних Инстаграму за обуку модела машинског учења, важно је проценити све потенцијалне изворе, а не само алате за стругање. Једна од алтернатива је коришћење скупова података које курирају академске или истраживачке институције. Ови скупови података се често фокусирају на трендове друштвених медија, понашање или специфичне типове садржаја, као што су видео снимци о фитнесу или храни, и отворено се деле у истраживачке сврхе. Значајан пример је ИФЦЦ100М скуп података са Иахоо-а, који укључује разне мултимедије које генерише корисник, иако може захтевати додатно филтрирање садржаја специфичног за Инстаграм. 📊
Још једна одржива метода укључује прикупљање података из цровдсоурцинга. Платформе као што су Амазон Мецханицал Турк или Пролифиц се могу користити за тражење од корисника да отпреме видео записе или коментаришу садржај за вас, обезбеђујући да су подаци легално добијени и прилагођени вашим захтевима. Овај приступ такође може помоћи у изградњи разноврсних и уравнотежених скупова података који представљају низ тема садржаја. Ово је посебно корисно за нишне скупове података, као што су образовни или путни видео снимци. 🌍
На крају, АПИ-ји које пружају платформе као што су ИоуТубе или ТикТок могу понудити легалан приступ кратким видео записима преко својих програма за програмере. Ови АПИ-ји вам омогућавају да преузмете метаподатке, коментаре, а понекад чак и да преузмете јавне видео снимке. Иако ове услуге могу наметнути ограничења брзине, оне пружају скалабилно и етичко решење за приступ подацима, истовремено осигуравајући усклађеност са политикама платформе. Диверзификацијом стратегија прикупљања података, можете изградити робустан и свестран скуп података за обуку за своје моделе. 🚀
Често постављана питања о Инстаграм видео скуповима података
- Могу ли легално да скидам Инстаграм видео записе?
- Иако се укидање јавног садржаја може чинити дозвољеним, оно често крши услове коришћења услуге платформе. Коришћење requests и BeautifulSoup треба приступити опрезно.
- Да ли постоје отворени скупови података за кратке видео снимке?
- Да, скупови података као ИФЦЦ100М укључују кратке видео записе, али ћете можда морати да их претходно обрадите како бисте одговарали садржају у Инстаграм стилу.
- Који алати за програмирање су најбољи за веб стругање?
- Библиотеке воле requests и BeautifulSoup у Питхон-у се широко користе, поред алата као што је Селениум за динамичке странице.
- Како могу да добијем видео снимке на етички начин?
- Размислите о коришћењу АПИ-ја са платформи као што су ИоуТубе или ТикТок, који пружају структурирани приступ јавним видео снимцима и метаподацима.
- Који су уобичајени изазови у снимању видео записа?
- Проблеми укључују ограничавање брзине, забране ИП-а и промене у структури веб-сајта које могу да покваре скрапере.
Завршна размишљања о етичком прикупљању видео података
Изградња скупа података видео записа у Инстаграм стилу је узбудљив и изазован подухват. Етички и правни проблеми су најважнији и ослањају се искључиво на алате за стругање као што су захтева можда није увек најбољи пут. Истраживање отворених ресурса осигурава дугорочну скалабилност. 📊
Коришћењем опција као што су академски скупови података или АПИ-ји за програмере, можете прикупити смислен садржај, а да притом останете усаглашени. Диверзификација вашег приступа не само да подржава етичке стандарде, већ и побољшава квалитет вашег скупа података за обуку за иновативне АИ апликације. 🌟
Извори и референце за прикупљање етичких података
- Детаљи о ИФЦЦ100М сет података, велику колекцију мултимедијалних садржаја за истраживачке сврхе, можете пронаћи овде: ИФЦЦ100М Датасет .
- Смернице и најбоље праксе за коришћење АПИ-ја за легалан приступ видео садржају су наведене на званичној страници ТикТок Девелопер: ТикТок за програмере .
- Информације о изазовима сцрапинга и правним разматрањима дате су у овом свеобухватном водичу: Сцрапингхуб - Шта је Веб Сцрапинг? .
- Увид у прикупљање података из цровдсоурцинг-а користећи Амазон Мецханицал Турк: Амазон Мецханицал Турк .
- Најбоље праксе за етички развој вештачке интелигенције и креирање скупова података из ОпенАИ: ОпенАИ Ресеарцх .