Instagram Reel'leri ve Hikayeleri için Yasal Veri Kaynaklarını Keşfetme

Kısa Video Veri Kümelerinin Potansiyelini Ortaya Çıkarma

Instagram Reels ve Stories gibi kısa biçimli video içerikleri son yıllarda kültürel bir fenomen haline geldi. Geliştiriciler ve araştırmacılar olarak bu geniş yaratıcılık okyanusundan yararlanmak, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için heyecan verici bir fırsattır. 📱

Ancak bu tür içeriklerden oluşan geniş ölçekli bir koleksiyona erişmenin zorlukları da var. Kazıma araçları mevcut olsa da, yavaş olabilirler ve yasal olarak sorgulanabilirler, bu da birçok kişinin kullanıma hazır, etik bir alternatif olup olmadığını merak etmesine neden olur. 🤔

Kısa videolar için "Milyon Şarkı Veri Kümesi"ne benzer bir veritabanına erişiminiz olduğunu hayal edin. Böyle bir kaynak, inovasyonu hızlandırabilir, sayısız saat tasarrufu sağlayabilir ve düzenlemelere uyumu sağlayabilir. Bu rüya merak uyandırır ve mevcut kaynakların araştırılmasına ilham verir.

Bu yazımızda Instagram benzeri kısa videolardan oluşan yasal ve açık bir koleksiyonun var olup olmadığını inceleyeceğiz. Ayrıca halka açık olarak kazımanın artılarını ve eksilerini inceleyeceğiz ve netlik sağlamak için gerçek dünyadan örnekleri vurgulayacağız. Gelin manzarayı birlikte keşfedelim! 🌟

Video Veri Kümesi Toplama İçin Sorunsuz Bir İş Akışı Oluşturma

Yukarıda oluşturulan komut dosyaları, Instagram tarzı kısa videolardan oluşan önemli bir veri kümesi toplama sorununu çözüyor. Python arka uç komut dosyası, herkese açık profilleri kazımak ve videoları indirmek için tasarlanmıştır. Gibi kütüphaneleri kullanarak istekler ve BeautifulSoup'ta komut dosyası, web sayfası içeriğini almak ve video URL'leri gibi belirli öğeleri bulmak için HTML verilerini ayrıştırmak için HTTP istekleri gönderir. Bu yaklaşım, yüzlerce medya dosyasını barındıran profillerle uğraşırken kritik önem taşıyan verimli ve yapılandırılmış veri çıkarılmasını sağlar. Örneğin, fitnessla ilgili videoları analiz etmek isteyen bir geliştirici, bu tür içerikleri düzenli olarak yayınlayan herkese açık hesapları hedefleyebilir. 🏋️

Ayrıştırılan verileri yönetmek için komut dosyası şunları kullanır: json Gömülü JSON verilerini Python nesnelerine dönüştürmek için kütüphane. Bu, geliştiricilerin video URL'leri, gönderi altyazıları veya zaman damgaları gibi meta verileri çıkarmak için iç içe geçmiş veri yapıları arasında programlı bir şekilde gezinmesine olanak tanır. Ayrıca aşağıdaki gibi işlevler os.makedirs() video dosyalarının düzenli bir dizin yapısında kaydedilmesini sağlayarak bu dosyaların daha sonra bulunmasını ve işlenmesini kolaylaştırır. Bu düzeydeki ayrıntı, kısa biçimli video önerileri oluşturmak için yapay zekayı eğitmek gibi projeler üzerinde çalışan araştırmacılar için özellikle yararlıdır. 🤖

JavaScript ön uç komut dosyası, video koleksiyonlarının istemciye yönelik bir ortamda nasıl oluşturulabileceğini veya daha fazla değiştirilebileceğini göstererek arka ucu tamamlar. Getirme API'sini kullanarak, varsayımsal bir API uç noktasından video meta verilerini alır ve videoları doğrudan indirir. Betik, aşağıdaki gibi Node.js modüllerini kullanır: fs dosya sistemi işlemleri için ve yol dosya adı manipülasyonu için indirilen videoların anlamlı adlarla kaydedilmesini sağlamak. Bu süreç, video veri kümelerine göz atmak veya etiketlemek için etkileşimli bir platform oluşturan web geliştiricileri için özellikle değerli olabilir.

Her iki komut dosyası da modüler tasarım ve ölçeklenebilirliğin temel ilkelerini vurgulamaktadır. HTTP yanıt kodlarının doğrulanması veya çıktı dizinlerinin dinamik olarak oluşturulmasının sağlanması gibi güçlü hata işleme mekanizmaları içerirler. Bu, çalışma zamanı hataları riskini en aza indirir ve yeniden kullanılabilirliği artırır. Bir araştırma ekibinin Instagram içeriğinden başka bir platformdaki videolara geçiş yapmak istediği bir senaryo hayal edin; bu komut dosyaları, farklı API'lere veya web yapılarına uyarlanabilecek sağlam bir temel sağlar. Arka uç kazımayı ön uç entegrasyonuyla birleştiren bu komut dosyaları, video veri kümelerini verimli bir şekilde elde etmek ve yönetmek için eksiksiz bir çözüm oluşturur. 🌟

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'));
});

Büyük Ölçekli Instagram Video Veri Kümelerine Alternatifleri Keşfetmek

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için geniş bir Instagram benzeri video koleksiyonu ararken, yalnızca kazıma araçlarını değil, tüm potansiyel kaynakları değerlendirmek önemlidir. Alternatiflerden biri, akademik veya araştırma kurumlarının küratörlüğünü yaptığı veri kümelerinden yararlanmaktır. Bu veri kümeleri genellikle sosyal medya eğilimlerine, davranışlara veya fitness veya yemek videoları gibi belirli içerik türlerine odaklanır ve araştırma amacıyla açıkça paylaşılır. Dikkate değer bir örnek, YFCC100M Kullanıcı tarafından oluşturulan çeşitli multimedyaları içeren Yahoo'dan veri kümesi, ancak Instagram'a özgü içerik için ek filtreleme gerektirebilir. 📊

Başka bir uygulanabilir yöntem, kitle kaynaklı veri toplamayı içerir. Amazon Mechanical Turk veya Prolific gibi platformlar, kullanıcılardan sizin için video yüklemelerini veya içeriğe açıklama eklemelerini istemek için kullanılabilir; böylece verilerin yasal olarak elde edilmesi ve gereksinimlerinize göre uyarlanması sağlanır. Bu yaklaşım aynı zamanda çeşitli içerik temalarını temsil eden çeşitli ve dengeli veri kümelerinin oluşturulmasına da yardımcı olabilir. Bu özellikle eğitim veya seyahat videoları gibi niş veri kümeleri için kullanışlıdır. 🌍

Son olarak YouTube veya TikTok gibi platformların sağladığı API'ler, geliştirici programları aracılığıyla kısa videolara yasal erişim sunabilir. Bu API'ler meta verileri, yorumları almanıza ve hatta bazen herkese açık videoları indirmenize olanak tanır. Bu hizmetler oran sınırlamaları getirse de verilere erişim için ölçeklenebilir ve etik bir çözüm sunarken platform politikalarına uyumu da sağlıyor. Veri toplama stratejilerini çeşitlendirerek modelleriniz için sağlam ve çok yönlü bir eğitim veri kümesi oluşturabilirsiniz. 🚀