Instagram રીલ્સ અને વાર્તાઓ માટે કાનૂની ડેટા સ્ત્રોતોનું અન્વેષણ કરવું

ટૂંકા વિડિયો ડેટાસેટ્સની સંભવિતતાને અનલૉક કરવું

ઇન્સ્ટાગ્રામ રીલ્સ અને સ્ટોરીઝ જેવી ટૂંકી વિડિયો સામગ્રી તાજેતરના વર્ષોમાં સાંસ્કૃતિક ઘટના બની છે. વિકાસકર્તાઓ અને સંશોધકો તરીકે, સર્જનાત્મકતાના આ વિશાળ મહાસાગરમાં ટેપ કરવું એ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટેની એક આકર્ષક તક છે. 📱

જો કે, આવી સામગ્રીના મોટા પાયે સંગ્રહને ઍક્સેસ કરવું તેના પડકારો સાથે આવે છે. જ્યારે સ્ક્રેપિંગ ટૂલ્સ અસ્તિત્વમાં છે, તે ધીમા અને કાયદેસર રીતે શંકાસ્પદ હોઈ શકે છે, ઘણાને આશ્ચર્ય થાય છે કે શું ઉપયોગ માટે તૈયાર, નૈતિક વિકલ્પ છે. 🤔

"મિલિયન ગીતોના ડેટાસેટ" જેવા ડેટાબેઝની ઍક્સેસ હોવાની કલ્પના કરો, પરંતુ ટૂંકા વિડિઓઝ માટે. આવા સંસાધન નવીનતાને ઝડપી ટ્રેક કરી શકે છે, અસંખ્ય કલાકોની બચત કરી શકે છે અને નિયમોનું પાલન સુનિશ્ચિત કરી શકે છે. આ સ્વપ્ન કુતૂહલને ઉત્તેજિત કરે છે અને ઉપલબ્ધ સંસાધનોમાં સંશોધનની પ્રેરણા આપે છે.

આ લેખમાં, અમે ઇન્સ્ટાગ્રામ જેવી ટૂંકી વિડિઓઝનો કાનૂની અને ખુલ્લું સંગ્રહ અસ્તિત્વમાં છે કે કેમ તે અંગે તપાસ કરીશું. અમે સાર્વજનિક સ્ક્રેપિંગના ગુણદોષની પણ તપાસ કરીશું અને સ્પષ્ટતા પ્રદાન કરવા માટે વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉદાહરણોને પ્રકાશિત કરીશું. ચાલો સાથે મળીને લેન્ડસ્કેપનું અન્વેષણ કરીએ! 🌟

વિડિયો ડેટાસેટ કલેક્શન માટે સીમલેસ વર્કફ્લો બનાવવો

ઉપર બનાવેલ સ્ક્રિપ્ટો Instagram-શૈલીના ટૂંકા વિડિયોના નોંધપાત્ર ડેટાસેટને એકત્ર કરવાની સમસ્યાને હલ કરે છે. પાયથોન બેકએન્ડ સ્ક્રિપ્ટ સાર્વજનિક રીતે સુલભ પ્રોફાઇલ્સને સ્ક્રેપ કરવા અને વિડિઓઝ ડાઉનલોડ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. જેવા પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ કરીને વિનંતીઓ અને બ્યુટીફુલસૂપ, સ્ક્રિપ્ટ વેબ પૃષ્ઠ સામગ્રીને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે HTTP વિનંતીઓ મોકલે છે અને વિડિયો URL જેવા વિશિષ્ટ ઘટકોને શોધવા માટે HTML ડેટાને પાર્સ કરે છે. આ અભિગમ કાર્યક્ષમ અને માળખાગત ડેટા નિષ્કર્ષણને સુનિશ્ચિત કરે છે, જે સેંકડો મીડિયા ફાઇલોને હોસ્ટ કરતી પ્રોફાઇલ્સ સાથે કામ કરતી વખતે મહત્વપૂર્ણ છે. ઉદાહરણ તરીકે, ફિટનેસ-સંબંધિત વિડિઓઝનું વિશ્લેષણ કરવા માંગતા ડેવલપર સાર્વજનિક એકાઉન્ટ્સને લક્ષ્ય બનાવી શકે છે જે નિયમિતપણે આવી સામગ્રી પોસ્ટ કરે છે. 🏋️

વિશ્લેષિત ડેટાનું સંચાલન કરવા માટે, સ્ક્રિપ્ટ નિયુક્ત કરે છે જેસન એમ્બેડેડ JSON ડેટાને Python ઑબ્જેક્ટ્સમાં કન્વર્ટ કરવા માટે લાઇબ્રેરી. આ વિકાસકર્તાઓને વિડિઓ URL, પોસ્ટ કૅપ્શન્સ અથવા ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ જેવા મેટાડેટા કાઢવા માટે નેસ્ટેડ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ દ્વારા પ્રોગ્રામેટિકલી નેવિગેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વધુમાં, કાર્યો જેમ કે os.makedirs() સુનિશ્ચિત કરો કે વિડિયો ફાઈલો સંગઠિત નિર્દેશિકા માળખામાં સાચવવામાં આવી છે, આ ફાઈલોને પછીથી શોધવા અને પ્રક્રિયા કરવાનું સરળ બનાવે છે. વિગતનું આ સ્તર ખાસ કરીને ટૂંકા સ્વરૂપની વિડિઓ ભલામણો જનરેટ કરવા માટે AI ને તાલીમ આપવા જેવા પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરતા સંશોધકો માટે ઉપયોગી છે. 🤖

JavaScript ફ્રન્ટએન્ડ સ્ક્રિપ્ટ એ દર્શાવીને બેકએન્ડને પૂરક બનાવે છે કે ક્લાયંટ-ફેસિંગ વાતાવરણમાં વિડિઓ સંગ્રહને કેવી રીતે રેન્ડર કરી શકાય છે અથવા વધુ હેરફેર કરી શકાય છે. fetch API નો ઉપયોગ કરીને, તે કાલ્પનિક API એન્ડપોઇન્ટમાંથી વિડિઓ મેટાડેટા મેળવે છે અને સીધા જ વિડિઓઝ ડાઉનલોડ કરે છે. સ્ક્રિપ્ટ Node.js મોડ્યુલોનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે fs ફાઇલ સિસ્ટમ કામગીરી માટે અને માર્ગ ફાઇલનામ મેનીપ્યુલેશન માટે, ખાતરી કરો કે ડાઉનલોડ કરેલ વિડિયો અર્થપૂર્ણ નામો સાથે સાચવવામાં આવે છે. આ પ્રક્રિયા વેબ ડેવલપર્સ માટે ખાસ કરીને મૂલ્યવાન હોઈ શકે છે જેઓ વિડિયો ડેટાસેટ્સને બ્રાઉઝ કરવા અથવા ટેગ કરવા માટે ઇન્ટરેક્ટિવ પ્લેટફોર્મ બનાવે છે.

બંને સ્ક્રિપ્ટો મોડ્યુલર ડિઝાઇન અને માપનીયતાના મુખ્ય સિદ્ધાંતોને પ્રકાશિત કરે છે. તેમાં મજબૂત એરર હેન્ડલિંગ મિકેનિઝમ્સનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે HTTP પ્રતિસાદ કોડ માન્ય કરવા અથવા આઉટપુટ ડિરેક્ટરીઓ ગતિશીલ રીતે બનાવવામાં આવે તેની ખાતરી કરવી. આ રનટાઇમ ભૂલોના જોખમને ઘટાડે છે અને પુનઃઉપયોગીતાને વધારે છે. એવા દૃશ્યની કલ્પના કરો કે જ્યાં સંશોધન ટીમ ઇન્સ્ટાગ્રામ સામગ્રીમાંથી બીજા પ્લેટફોર્મના વિડિયોઝમાં પિવટ કરવા માંગે છે; આ સ્ક્રિપ્ટો એક નક્કર પાયો પૂરો પાડે છે જે અલગ-અલગ API અથવા વેબ સ્ટ્રક્ચર્સ માટે અનુકૂળ થઈ શકે છે. ફ્રન્ટએન્ડ એકીકરણ સાથે બેકએન્ડ સ્ક્રેપિંગને સંયોજિત કરીને, આ સ્ક્રિપ્ટો અસરકારક રીતે વિડિઓ ડેટાસેટ્સ પ્રાપ્ત કરવા અને સંચાલિત કરવા માટે સંપૂર્ણ ઉકેલ બનાવે છે. 🌟

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'));
});

મોટા પાયે ઇન્સ્ટાગ્રામ વિડિઓ ડેટાસેટ્સ માટે વિકલ્પોની શોધખોળ

મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સને તાલીમ આપવા માટે ઇન્સ્ટાગ્રામ-જેવા વીડિયોના વિશાળ સંગ્રહની શોધ કરતી વખતે, માત્ર સ્ક્રેપિંગ ટૂલ્સ જ નહીં, તમામ સંભવિત સ્ત્રોતોનું મૂલ્યાંકન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. એક વિકલ્પ એ શૈક્ષણિક અથવા સંશોધન સંસ્થાઓ દ્વારા ક્યુરેટ કરાયેલ ડેટાસેટ્સનો લાભ લેવાનો છે. આ ડેટાસેટ્સ ઘણીવાર સોશિયલ મીડિયાના વલણો, વર્તન અથવા વિશિષ્ટ સામગ્રી પ્રકારો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જેમ કે ફિટનેસ અથવા ફૂડ વીડિયો, અને સંશોધન હેતુઓ માટે ખુલ્લેઆમ શેર કરવામાં આવે છે. એક નોંધપાત્ર ઉદાહરણ છે YFCC100M Yahoo તરફથી ડેટાસેટ, જેમાં યુઝર-જનરેટેડ મલ્ટીમીડિયાનો સમાવેશ થાય છે, જો કે તેને Instagram-વિશિષ્ટ સામગ્રી માટે વધારાના ફિલ્ટરિંગની જરૂર પડી શકે છે. 📊

બીજી સક્ષમ પદ્ધતિમાં ક્રાઉડસોર્સિંગ ડેટા સંગ્રહનો સમાવેશ થાય છે. એમેઝોન મિકેનિકલ તુર્ક અથવા પ્રોલિફિક જેવા પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાઓને વિડિઓઝ અપલોડ કરવા અથવા તમારા માટે સામગ્રીની ટીકા કરવા વિનંતી કરવા માટે કરી શકાય છે, ખાતરી કરીને કે ડેટા કાયદેસર રીતે મેળવેલ છે અને તમારી જરૂરિયાતોને અનુરૂપ છે. આ અભિગમ વિવિધ અને સંતુલિત ડેટાસેટ્સ બનાવવામાં પણ મદદ કરી શકે છે જે સામગ્રી થીમ્સની શ્રેણીને રજૂ કરે છે. આ ખાસ કરીને વિશિષ્ટ ડેટાસેટ્સ માટે ઉપયોગી છે, જેમ કે શૈક્ષણિક અથવા મુસાફરી વિડિઓઝ. 🌍

છેલ્લે, YouTube અથવા TikTok જેવા પ્લેટફોર્મ્સ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ API તેમના ડેવલપર પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા શોર્ટ-ફોર્મ વિડિઓઝની કાનૂની ઍક્સેસ પ્રદાન કરી શકે છે. આ API તમને મેટાડેટા, ટિપ્પણીઓ લાવવા અને કેટલીકવાર સાર્વજનિક વિડિઓઝ ડાઉનલોડ કરવાની મંજૂરી આપે છે. જો કે આ સેવાઓ દર મર્યાદા લાદી શકે છે, તેઓ પ્લેટફોર્મ નીતિઓનું પાલન સુનિશ્ચિત કરતી વખતે ડેટાને એક્સેસ કરવા માટે સ્કેલેબલ અને નૈતિક ઉકેલ પ્રદાન કરે છે. ડેટા એકત્રીકરણ વ્યૂહરચનાઓનું વૈવિધ્યીકરણ કરીને, તમે તમારા મોડલ્સ માટે એક મજબૂત અને બહુમુખી તાલીમ ડેટાસેટ બનાવી શકો છો. 🚀