مختصر ویڈیو ڈیٹاسیٹس کی صلاحیت کو غیر مقفل کرنا
شارٹ فارم ویڈیو مواد، جیسے کہ انسٹاگرام ریلز اور کہانیاں، حالیہ برسوں میں ایک ثقافتی رجحان بن گیا ہے۔ ڈویلپرز اور محققین کے طور پر، تخلیقی صلاحیتوں کے اس وسیع سمندر میں ٹیپ کرنا مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کا ایک دلچسپ موقع ہے۔ 📱
تاہم، اس طرح کے مواد کے بڑے پیمانے پر مجموعہ تک رسائی اس کے چیلنجوں کے ساتھ آتی ہے۔ اگرچہ سکریپنگ ٹولز موجود ہیں، وہ سست اور قانونی طور پر قابل اعتراض ہوسکتے ہیں، جس سے بہت سے لوگ یہ سوچ رہے ہوں گے کہ کیا استعمال کے لیے تیار، اخلاقی متبادل موجود ہے۔ 🤔
تصور کریں کہ "ملین گانوں کے ڈیٹاسیٹ" کے مشابہ ڈیٹا بیس تک رسائی ہے، لیکن مختصر ویڈیوز کے لیے۔ اس طرح کا وسیلہ اختراع کو تیزی سے ٹریک کر سکتا ہے، بے شمار گھنٹوں کی بچت اور ضوابط کی تعمیل کو یقینی بنا سکتا ہے۔ یہ خواب تجسس کو جنم دیتا ہے اور دستیاب وسائل کی تلاش کی ترغیب دیتا ہے۔
اس مضمون میں، ہم اس بات کا جائزہ لیں گے کہ آیا انسٹاگرام جیسی مختصر ویڈیوز کا قانونی اور کھلا مجموعہ موجود ہے۔ ہم عوامی سکریپنگ کے فوائد اور نقصانات کا بھی جائزہ لیں گے اور واضح کرنے کے لیے حقیقی دنیا کی مثالوں کو نمایاں کریں گے۔ آئیے مل کر زمین کی تزئین کی تلاش کریں! 🌟
| حکم | استعمال کی مثال |
|---|---|
| requests.get() | URL سے ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے HTTP GET کی درخواست بھیجتا ہے۔ انسٹاگرام پروفائلز سے HTML مواد یا فائلوں کو بازیافت کرنے کے لیے بیک اینڈ اسکرپٹ میں استعمال کیا جاتا ہے۔ |
| BeautifulSoup() | ڈیٹا نکالنے کے لیے HTML اور XML دستاویزات کو پارس کرتا ہے۔ اسکرپٹ میں، یہ Instagram پروفائل ڈیٹا پر مشتمل JavaScript مواد کو تلاش کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
| soup.find() | تجزیہ کردہ مواد میں مخصوص HTML ٹیگز یا عناصر کا پتہ لگاتا ہے۔ Instagram پوسٹس کے بارے میں JSON ڈیٹا پر مشتمل اسکرپٹ ٹیگ کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ |
| json.loads() | JSON فارمیٹ شدہ سٹرنگ کو Python ڈکشنری میں تبدیل کرتا ہے۔ یہ انسٹاگرام کے سٹرکچرڈ پروفائل ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے اہم ہے۔ |
| os.makedirs() | ویڈیو فائلوں کو محفوظ کرنے کے لیے انٹرمیڈیٹ لیول ڈائریکٹریز سمیت ڈائریکٹریز بناتا ہے۔ ڈاؤن لوڈز کے لیے ایک منظم آؤٹ پٹ فولڈر کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے۔ |
| response.iter_content() | بڑی فائلوں کو ٹکڑوں میں سٹریم کرتا ہے تاکہ انہیں مکمل طور پر میموری میں لوڈ ہونے سے بچایا جا سکے۔ Python اسکرپٹ میں مؤثر طریقے سے ویڈیو فائلوں کو ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ |
| fetch() | جاوا اسکرپٹ میں HTTP درخواستیں انجام دیتا ہے۔ فرنٹ اینڈ اسکرپٹ میں، یہ ویڈیو میٹا ڈیٹا لانے کے لیے APIs کے ساتھ تعامل کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
| fs.mkdirSync() | ہم وقت سازی سے Node.js میں ڈائریکٹریز بناتا ہے۔ ویڈیو فائلوں کو محفوظ کرنے سے پہلے آؤٹ پٹ ڈائرکٹری کے موجود ہونے کو یقینی بناتا ہے۔ |
| path.basename() | Node.js میں URL یا پاتھ سے فائل کا نام نکالتا ہے۔ ڈاؤن لوڈ کردہ ویڈیوز کے لیے مناسب فائل نام بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ |
| await response.buffer() | جواب سے بائنری مواد، جیسے ویڈیو فائلز، بازیافت اور اسٹور کرتا ہے۔ جاوا اسکرپٹ میں ویڈیوز ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے ضروری ہے۔ |
ویڈیو ڈیٹا سیٹ جمع کرنے کے لیے ہموار ورک فلو بنانا
اوپر بنائے گئے اسکرپٹ انسٹاگرام طرز کی مختصر ویڈیوز کے کافی ڈیٹاسیٹ کو جمع کرنے کے مسئلے سے نمٹتے ہیں۔ Python بیک اینڈ اسکرپٹ کو عوامی طور پر قابل رسائی پروفائلز کو سکریپ کرنے اور ویڈیوز ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ جیسے لائبریریوں کا استعمال کرکے درخواستیں اور BeautifulSoup، اسکرپٹ ویب صفحہ کے مواد کو بازیافت کرنے اور مخصوص عناصر کو تلاش کرنے کے لیے HTML ڈیٹا کو پارس کرنے کے لیے HTTP درخواستیں بھیجتا ہے، جیسے کہ ویڈیو یو آر ایل۔ یہ نقطہ نظر موثر اور منظم ڈیٹا نکالنے کو یقینی بناتا ہے، جو سینکڑوں میڈیا فائلوں کی میزبانی کرنے والے پروفائلز سے نمٹنے کے وقت اہم ہے۔ مثال کے طور پر، فٹنس سے متعلقہ ویڈیوز کا تجزیہ کرنے والا ایک ڈویلپر عوامی اکاؤنٹس کو نشانہ بنا سکتا ہے جو باقاعدگی سے اس طرح کے مواد کو پوسٹ کرتے ہیں۔ 🏋️
تجزیہ کردہ ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے، اسکرپٹ کو ملازم کرتا ہے۔ json ایمبیڈڈ JSON ڈیٹا کو Python اشیاء میں تبدیل کرنے کے لیے لائبریری۔ یہ ڈویلپرز کو پروگرامی طور پر نیسٹڈ ڈیٹا سٹرکچرز کے ذریعے نیویگیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ ویڈیو یو آر ایل، پوسٹ کیپشنز، یا ٹائم سٹیمپس جیسے میٹا ڈیٹا کو نکال سکیں۔ اس کے علاوہ، افعال جیسے os.makedirs() اس بات کو یقینی بنائیں کہ ویڈیو فائلوں کو ایک منظم ڈائرکٹری ڈھانچے میں محفوظ کیا گیا ہے، جس سے بعد میں ان فائلوں کو تلاش کرنا اور ان پر کارروائی کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ تفصیل کی یہ سطح خاص طور پر ایسے پراجیکٹس پر کام کرنے والے محققین کے لیے مفید ہے جیسے مختصر شکل کی ویڈیو سفارشات تیار کرنے کے لیے AI کی تربیت۔ 🤖
JavaScript فرنٹ اینڈ اسکرپٹ یہ ظاہر کرتے ہوئے بیک اینڈ کو مکمل کرتا ہے کہ کلائنٹ کا سامنا کرنے والے ماحول میں ویڈیو کے مجموعوں کو کس طرح پیش کیا جا سکتا ہے یا مزید ہیرا پھیری کی جا سکتی ہے۔ fetch API کا استعمال کرتے ہوئے، یہ ایک فرضی API اینڈ پوائنٹ سے ویڈیو میٹا ڈیٹا بازیافت کرتا ہے اور ویڈیوز کو براہ راست ڈاؤن لوڈ کرتا ہے۔ اسکرپٹ Node.js ماڈیولز کو ملازمت دیتا ہے جیسے fs فائل سسٹم کے آپریشنز اور راستہ فائل کے نام میں ہیرا پھیری کے لیے، اس بات کو یقینی بنانا کہ ڈاؤن لوڈ کی گئی ویڈیوز بامعنی ناموں کے ساتھ محفوظ ہوں۔ یہ عمل ویب ڈویلپرز کے لیے خاص طور پر قابل قدر ہو سکتا ہے جو ویڈیو ڈیٹا سیٹس کو براؤز کرنے یا ٹیگ کرنے کے لیے ایک انٹرایکٹو پلیٹ فارم بنا رہے ہیں۔
دونوں اسکرپٹ ماڈیولر ڈیزائن اور اسکیل ایبلٹی کے کلیدی اصولوں کو نمایاں کرتی ہیں۔ ان میں خرابی سے نمٹنے کے مضبوط طریقہ کار شامل ہیں، جیسے HTTP رسپانس کوڈز کی توثیق کرنا یا آؤٹ پٹ ڈائریکٹریز کو متحرک طور پر تخلیق کرنا یقینی بنانا۔ یہ رن ٹائم کی غلطیوں کے خطرے کو کم کرتا ہے اور دوبارہ پریوستیت کو بڑھاتا ہے۔ ایک ایسے منظر نامے کا تصور کریں جہاں ایک تحقیقی ٹیم انسٹاگرام مواد سے دوسرے پلیٹ فارم سے ویڈیوز میں محور ہونا چاہتی ہے۔ یہ اسکرپٹ ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرتے ہیں جسے مختلف APIs یا ویب ڈھانچے کے مطابق ڈھالا جا سکتا ہے۔ بیک اینڈ سکریپنگ کو فرنٹ اینڈ انضمام کے ساتھ جوڑ کر، یہ اسکرپٹس ویڈیو ڈیٹاسیٹس کو موثر طریقے سے حاصل کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے ایک مکمل حل بناتے ہیں۔ 🌟
مختصر ویڈیو ٹریننگ ماڈلز کے لیے ڈیٹا سیٹ تیار کرنا
ویب سکریپنگ پبلک انسٹاگرام پروفائلز کے لیے ازگر پر مبنی بیک اینڈ اسکرپٹ
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")
انسٹاگرام کی طرح ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے APIs کا فائدہ اٹھانا
ویڈیو کے مجموعوں کو پیش کرنے کے لیے جاوا اسکرپٹ فرنٹ اینڈ اسکرپٹ
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'));});
بڑے پیمانے پر انسٹاگرام ویڈیو ڈیٹاسیٹس کے متبادل کی تلاش
ٹریننگ مشین لرننگ ماڈلز کے لیے انسٹاگرام جیسی ویڈیوز کا ایک وسیع ذخیرہ تلاش کرتے وقت، تمام ممکنہ ذرائع کا جائزہ لینا ضروری ہے، نہ کہ صرف سکریپنگ ٹولز۔ ایک متبادل تعلیمی یا تحقیقی اداروں کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹاسیٹس کا فائدہ اٹھانا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹس اکثر سوشل میڈیا کے رجحانات، رویے، یا مخصوص مواد کی اقسام، جیسے فٹنس یا کھانے کی ویڈیوز پر فوکس کرتے ہیں، اور تحقیقی مقاصد کے لیے کھلے عام شیئر کیے جاتے ہیں۔ ایک قابل ذکر مثال ہے YFCC100M Yahoo سے ڈیٹا سیٹ، جس میں صارف کے ذریعے تیار کردہ ملٹی میڈیا کی ایک قسم شامل ہے، حالانکہ اسے Instagram کے مخصوص مواد کے لیے اضافی فلٹرنگ کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ 📊
ایک اور قابل عمل طریقہ میں کراؤڈ سورسنگ ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے۔ Amazon Mechanical Turk یا Prolific جیسے پلیٹ فارم کا استعمال صارفین سے ویڈیوز اپ لوڈ کرنے یا آپ کے لیے مواد کی تشریح کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ڈیٹا قانونی طور پر حاصل کیا گیا ہے اور آپ کی ضروریات کے مطابق بنایا گیا ہے۔ یہ نقطہ نظر متنوع اور متوازن ڈیٹا سیٹس بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے جو کہ مواد کے موضوعات کی ایک حد کی نمائندگی کرتے ہیں۔ یہ خاص طور پر مخصوص ڈیٹا سیٹس کے لیے مفید ہے، جیسے تعلیمی یا سفری ویڈیوز۔ 🌍
آخر میں، YouTube یا TikTok جیسے پلیٹ فارمز کے ذریعے فراہم کردہ APIs اپنے ڈویلپر پروگراموں کے ذریعے مختصر شکل کی ویڈیوز تک قانونی رسائی کی پیشکش کر سکتے ہیں۔ یہ APIs آپ کو میٹا ڈیٹا، تبصرے، اور بعض اوقات عوامی ویڈیوز ڈاؤن لوڈ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اگرچہ یہ خدمات شرح کی حدیں عائد کر سکتی ہیں، لیکن یہ پلیٹ فارم کی پالیسیوں کی تعمیل کو یقینی بناتے ہوئے ڈیٹا تک رسائی کے لیے ایک قابل توسیع اور اخلاقی حل فراہم کرتی ہیں۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی حکمت عملیوں کو متنوع بنا کر، آپ اپنے ماڈلز کے لیے ایک مضبوط اور ورسٹائل ٹریننگ ڈیٹاسیٹ بنا سکتے ہیں۔ 🚀
انسٹاگرام ویڈیو ڈیٹاسیٹس کے بارے میں اکثر پوچھے گئے سوالات
- کیا میں قانونی طور پر انسٹاگرام ویڈیوز کو کھرچ سکتا ہوں؟
- اگرچہ عوامی مواد کو سکریپ کرنا جائز معلوم ہوسکتا ہے، لیکن یہ اکثر پلیٹ فارم کی سروس کی شرائط کی خلاف ورزی کرتا ہے۔ استعمال کرنا requests اور BeautifulSoup احتیاط سے رابطہ کیا جانا چاہئے.
- کیا شارٹ فارم ویڈیوز کے لیے کھلے ڈیٹا سیٹس موجود ہیں؟
- جی ہاں، ڈیٹاسیٹس جیسے YFCC100M مختصر ویڈیوز شامل کریں، لیکن آپ کو انسٹاگرام طرز کے مواد سے مماثل ہونے کے لیے پہلے سے پروسیس کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
- ویب سکریپنگ کے لیے کون سے پروگرامنگ ٹولز بہترین ہیں؟
- لائبریریاں جیسے requests اور BeautifulSoup Python میں متحرک صفحات کے لیے سیلینیم جیسے ٹولز کے ساتھ وسیع پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔
- میں اخلاقی طور پر ویڈیوز کیسے حاصل کر سکتا ہوں؟
- YouTube یا TikTok جیسے پلیٹ فارم سے APIs استعمال کرنے پر غور کریں، جو عوامی ویڈیوز اور میٹا ڈیٹا تک ساختی رسائی فراہم کرتے ہیں۔
- سکریپنگ ویڈیوز میں عام چیلنجز کیا ہیں؟
- مسائل میں شرح کی حد بندی، IP پابندیاں، اور ویب سائٹ کے ڈھانچے میں تبدیلیاں شامل ہیں جو سکریپر کو توڑ سکتی ہیں۔
اخلاقی ویڈیو ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بارے میں خیالات کو ختم کرنا
انسٹاگرام طرز کی ویڈیوز کا ڈیٹا سیٹ بنانا ایک دلچسپ اور چیلنجنگ کوشش ہے۔ اخلاقی اور قانونی خدشات سب سے اہم ہیں، اور مکمل طور پر سکریپنگ ٹولز پر انحصار کرنا جیسے درخواستیں ہو سکتا ہے کہ ہمیشہ بہترین راستہ نہ ہو۔ کھلے وسائل کی تلاش طویل مدتی اسکیل ایبلٹی کو یقینی بناتی ہے۔ 📊
تعلیمی ڈیٹاسیٹس یا ڈویلپر APIs جیسے اختیارات کا استعمال کرکے، آپ تعمیل کرتے ہوئے بامعنی مواد جمع کر سکتے ہیں۔ آپ کے نقطہ نظر کو متنوع بنانا نہ صرف اخلاقی معیارات کی حمایت کرتا ہے بلکہ اختراعی AI ایپلی کیشنز کے لیے آپ کے تربیتی ڈیٹاسیٹ کے معیار کو بھی بہتر بناتا ہے۔ 🌟
اخلاقی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے ذرائع اور حوالہ جات
- پر تفصیلات YFCC100M ڈیٹاسیٹ, تحقیقی مقاصد کے لیے ملٹی میڈیا مواد کا ایک بڑا مجموعہ، یہاں پایا جا سکتا ہے: YFCC100M ڈیٹاسیٹ .
- قانونی طور پر ویڈیو مواد تک رسائی حاصل کرنے کے لیے APIs کے استعمال کے لیے رہنما خطوط اور بہترین طریقوں کا خاکہ سرکاری TikTok ڈویلپر صفحہ میں دیا گیا ہے: TikTok برائے ڈویلپرز .
- سکریپنگ چیلنجز اور قانونی تحفظات کے بارے میں معلومات اس جامع گائیڈ میں فراہم کی گئی ہیں: سکریپنگ ہب - ویب سکریپنگ کیا ہے؟ .
- ایمیزون مکینیکل ترک کا استعمال کرتے ہوئے کراؤڈ سورسنگ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی بصیرت: ایمیزون مکینیکل ترک .
- اخلاقی AI کی ترقی اور OpenAI سے ڈیٹاسیٹ بنانے کے بہترین طریقے: اوپن اے آئی ریسرچ .