Utforske juridiske datakilder for Instagram-ruller og historier

Låse opp potensialet til korte videodatasett

Kortformat videoinnhold, som Instagram Reels og Stories, har blitt et kulturelt fenomen de siste årene. Som utviklere og forskere er det å ta del i dette enorme havet av kreativitet en spennende mulighet for å trene maskinlæringsmodeller. 📱

Å få tilgang til en storstilt samling av slikt innhold kommer imidlertid med sine utfordringer. Selv om skrapeverktøy finnes, kan de være trege og juridisk tvilsomme, noe som lar mange spørre seg om det finnes et etisk alternativ som er klart til bruk. 🤔

Tenk deg å ha tilgang til en database som ligner på "Million Songs Dataset", men for korte videoer. En slik ressurs kan fremskynde innovasjon, spare utallige timer og sikre etterlevelse av regelverk. Denne drømmen vekker nysgjerrighet og inspirerer til utforskning av tilgjengelige ressurser.

I denne artikkelen skal vi fordype oss i om det finnes en lovlig og åpen samling av Instagram-lignende korte videoer. Vi vil også undersøke fordeler og ulemper med offentlig skraping og fremheve eksempler fra den virkelige verden for å gi klarhet. La oss utforske landskapet sammen! 🌟

Opprette en sømløs arbeidsflyt for innsamling av videodatasett

Skriptene opprettet ovenfor takler problemet med å samle et betydelig datasett med korte videoer i Instagram-stil. Python-backend-skriptet er designet for å skrape offentlig tilgjengelige profiler og laste ned videoer. Ved å bruke biblioteker som forespørsler og BeautifulSoup, sender skriptet HTTP-forespørsler for å hente nettsideinnhold og analysere HTML-data for å finne spesifikke elementer, for eksempel video-URLer. Denne tilnærmingen sikrer effektiv og strukturert datautvinning, noe som er kritisk når du arbeider med profiler som er vert for hundrevis av mediefiler. For eksempel kan en utvikler som ønsker å analysere treningsrelaterte videoer målrette mot offentlige kontoer som regelmessig legger ut slikt innhold. 🏋️

For å administrere de analyserte dataene bruker skriptet json bibliotek for å konvertere innebygde JSON-data til Python-objekter. Dette lar utviklere programmert navigere gjennom nestede datastrukturer for å trekke ut metadata som video-URL-er, innleggstekster eller tidsstempler. I tillegg funksjoner som os.makedirs() sørge for at videofilene lagres i en organisert katalogstruktur, noe som gjør det lettere å finne og behandle disse filene senere. Dette detaljnivået er spesielt nyttig for forskere som jobber med prosjekter som å trene opp AI for å generere kortformede videoanbefalinger. 🤖

JavaScript-frontend-skriptet utfyller backend ved å vise frem hvordan videosamlinger kan gjengis eller manipuleres videre i et klientvendt miljø. Ved å bruke hente-API-en henter den videometadata fra et hypotetisk API-endepunkt og laster ned videoer direkte. Skriptet bruker Node.js-moduler som f.eks fs for filsystemoperasjoner og sti for filnavnmanipulering, og sikrer at de nedlastede videoene lagres med meningsfulle navn. Denne prosessen kan være spesielt verdifull for nettutviklere som bygger en interaktiv plattform for å surfe eller merke videodatasett.

Begge skriptene fremhever nøkkelprinsipper for modulær design og skalerbarhet. De inkluderer robuste feilhåndteringsmekanismer, for eksempel validering av HTTP-svarkoder eller sikring av utdatakataloger opprettes dynamisk. Dette minimerer risikoen for kjøretidsfeil og forbedrer gjenbrukbarheten. Se for deg et scenario der et forskerteam ønsker å pivotere fra Instagram-innhold til videoer fra en annen plattform; disse skriptene gir et solid grunnlag som kan tilpasses ulike APIer eller nettstrukturer. Ved å kombinere backend-skraping med frontend-integrasjon, danner disse skriptene en komplett løsning for å skaffe og administrere videodatasett effektivt. 🌟

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'));
});

Utforsker alternativer til store Instagram-videodatasett

Når du søker en enorm samling av Instagram-lignende videoer for opplæring av maskinlæringsmodeller, er det viktig å vurdere alle potensielle kilder, ikke bare skrapeverktøy. Et alternativ er å utnytte datasett kuratert av akademiske eller forskningsinstitusjoner. Disse datasettene fokuserer ofte på sosiale medier-trender, atferd eller spesifikke innholdstyper, for eksempel trenings- eller matvideoer, og deles åpent for forskningsformål. Et bemerkelsesverdig eksempel er YFCC100M datasett fra Yahoo, som inkluderer en rekke brukergenererte multimedia, selv om det kan kreve ekstra filtrering for Instagram-spesifikt innhold. 📊

En annen levedyktig metode innebærer crowddsourcing av datainnsamling. Plattformer som Amazon Mechanical Turk eller Prolific kan brukes til å be brukere om å laste opp videoer eller kommentere innhold for deg, for å sikre at dataene er lovlig innhentet og skreddersydd til dine krav. Denne tilnærmingen kan også hjelpe med å bygge varierte og balanserte datasett som representerer en rekke innholdstemaer. Dette er spesielt nyttig for nisjedatasett, for eksempel utdannings- eller reisevideoer. 🌍

Til slutt kan APIer levert av plattformer som YouTube eller TikTok tilby lovlig tilgang til kortformede videoer gjennom utviklerprogrammene deres. Disse API-ene lar deg hente metadata, kommentarer og noen ganger til og med laste ned offentlige videoer. Selv om disse tjenestene kan pålegge rategrenser, gir de en skalerbar og etisk løsning for tilgang til data, samtidig som de sikrer samsvar med plattformens retningslinjer. Ved å diversifisere datainnsamlingsstrategier kan du bygge et robust og allsidig opplæringsdatasett for modellene dine. 🚀