Вивчення юридичних джерел даних для Instagram Reels та Stories

Розкриття потенціалу коротких відеоданих

Короткий відеоконтент, такий як Instagram Reels і Stories, останніми роками став культурним явищем. Для розробників і дослідників доступ до цього величезного океану творчості є захоплюючою можливістю для навчання моделей машинного навчання. 📱

Однак доступ до великої колекції такого вмісту супроводжується певними труднощами. Хоча інструменти для скребка існують, вони можуть бути повільними та юридично сумнівними, що змушує багатьох замислюватися, чи існує готова до використання етична альтернатива. 🤔

Уявіть собі, що ви маєте доступ до бази даних, схожої на «Набір даних мільйонів пісень», але для коротких відео. Такий ресурс міг би пришвидшити інновації, заощаджуючи незліченну кількість годин і забезпечуючи відповідність нормам. Ця мрія викликає цікавість і надихає досліджувати доступні ресурси.

У цій статті ми розглянемо, чи існує легальна та відкрита колекція коротких відео, схожих на Instagram. Ми також розглянемо плюси та мінуси публічного аналізу та висвітлимо приклади з реального світу, щоб надати ясності. Давайте досліджувати краєвид разом! 🌟

Створення безперебійного робочого процесу для збору відеоданих

Створені вище сценарії вирішують проблему збору значного набору даних коротких відео в стилі Instagram. Сценарій серверної частини Python призначений для очищення загальнодоступних профілів і завантаження відео. Використовуючи такі бібліотеки, як запити і BeautifulSoup, сценарій надсилає HTTP-запити для отримання вмісту веб-сторінки та аналізу HTML-даних, щоб знайти певні елементи, наприклад URL-адреси відео. Цей підхід забезпечує ефективне та структуроване вилучення даних, що є критично важливим при роботі з профілями, що містять сотні медіафайлів. Наприклад, розробник, який хоче проаналізувати відео, пов’язані з фітнесом, може орієнтуватися на загальнодоступні облікові записи, які регулярно публікують такий вміст. 🏋️

Щоб керувати проаналізованими даними, сценарій використовує json бібліотека для перетворення вбудованих даних JSON в об’єкти Python. Це дозволяє розробникам програмно переміщатися між вкладеними структурами даних для отримання метаданих, таких як URL-адреси відео, підписи до публікацій або позначки часу. Крім того, такі функції, як os.makedirs() переконайтеся, що відеофайли зберігаються в організованій структурі каталогів, що полегшить пошук і обробку цих файлів пізніше. Цей рівень деталізації особливо корисний для дослідників, які працюють над такими проектами, як навчання штучного інтелекту створенню коротких рекомендацій щодо відео. 🤖

Сценарій інтерфейсу JavaScript доповнює серверну частину, демонструючи, як колекції відео можна відтворювати або як далі маніпулювати в середовищі клієнта. Використовуючи API отримання, він отримує метадані відео з гіпотетичної кінцевої точки API та завантажує відео безпосередньо. У сценарії використовуються такі модулі Node.js, як фс для операцій з файловою системою та шлях для маніпулювання назвами файлів, гарантуючи, що завантажені відео зберігаються зі значущими назвами. Цей процес може бути особливо цінним для веб-розробників, які створюють інтерактивну платформу для перегляду або позначення тегами наборів відеоданих.

Обидва сценарії підкреслюють ключові принципи модульного дизайну та масштабованості. Вони містять надійні механізми обробки помилок, такі як перевірка кодів відповіді HTTP або забезпечення динамічного створення вихідних каталогів. Це мінімізує ризик помилок під час виконання та підвищує можливість повторного використання. Уявіть собі сценарій, коли дослідницька група хоче перейти від вмісту Instagram до відео з іншої платформи; ці сценарії забезпечують міцну основу, яку можна адаптувати до різних API або веб-структур. Поєднуючи бекенд-збирання з інтерфейсною інтеграцією, ці сценарії утворюють повне рішення для ефективного отримання та керування наборами відеоданих. 🌟

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'));
});

Вивчення альтернатив великомасштабним наборам відеоданих Instagram

Коли ви шукаєте величезну колекцію відео, схожих на Instagram, для навчання моделям машинного навчання, важливо оцінити всі потенційні джерела, а не лише інструменти копіювання. Однією з альтернатив є використання наборів даних, підготовлених академічними чи дослідницькими установами. Ці набори даних часто зосереджуються на тенденціях у соціальних мережах, поведінці чи певних типах вмісту, як-от відео про фітнес або кухню, і відкрито поширюються для дослідницьких цілей. Яскравим прикладом є YFCC100M набір даних від Yahoo, який включає різноманітні мультимедійні дані, створені користувачами, хоча може знадобитися додаткова фільтрація для вмісту, характерного для Instagram. 📊

Інший життєздатний метод передбачає збір даних за допомогою краудсорсингу. Такі платформи, як Amazon Mechanical Turk або Prolific, можна використовувати, щоб просити користувачів завантажувати відео або додавати анотації до вмісту, гарантуючи, що дані отримані на законних підставах і адаптовані до ваших вимог. Цей підхід також може допомогти у створенні різноманітних і збалансованих наборів даних, які представляють низку тем вмісту. Це особливо корисно для спеціалізованих наборів даних, таких як навчальні або подорожні відео. 🌍

Нарешті, API, надані такими платформами, як YouTube або TikTok, можуть пропонувати легальний доступ до коротких відео через їхні програми для розробників. Ці API дозволяють отримувати метадані, коментарі та іноді навіть завантажувати загальнодоступні відео. Хоча ці служби можуть накладати обмеження на швидкість, вони надають масштабоване та етичне рішення для доступу до даних, забезпечуючи при цьому відповідність політикам платформи. Урізноманітнивши стратегії збору даних, ви можете створити надійний і універсальний набір навчальних даних для своїх моделей. 🚀