Скачиваем видео с YouTube
Пакет pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.
Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.
Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует YouTube.
На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.
Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.
#python#youtube
📹Как собрать и проанализировать комментарии с YouTube
Автоматизировали процесс изучения комментариев к видео. Там очень часто лежит золото, надо только уметь его взять. Для этого через API-ключ от YouTube нужно собрать данные по нужной теме и прогнать через ИИ.
На видео — процесс, как всё работает.
Шаг 1. Получить API-ключ от YouTube
Шаг 2. Создать скрипт в Google Sheets, который будет находить публикации по вашей теме за заданный период и собирать все комментарии к ним
Шаг 3. Получить массив данных (тема видео, канал, комментарии)
Шаг 4. Выделить вопросы из всей выборки
Шаг 5. Рассортировать вопросы по темам
❗️Скрипт создаёт листы:
videos — найденные ролики с просмотрами и статистикой
comments — все собранные комментарии
questions — только вопросы (автофильтр)
ai_topics — кластеры тем + что снимать
А дальше — на что ваша фантазия способна. Можно сразу увидеть нужные тенденции или прогнать полученные данные по другим запросам.
На выходе получите весьма интересные данные, о которых вы, может, даже не подозревали.
➡️Ссылка, где скачать код скрипта (замените данные ключей — YouTube и GPT, тему парсинга и дату на свои)
➡️Тут можно скачать ссылку для быстрой проверки API-ключа от YouTube
➡️Зайти в Google Cloud Console
Порядок выбора функций при запуске скрипта:
1) runAll
2) extractQuestions
3) aiTopicsFromQuestionsCheckpoint
Дневная квота YouTube Data API по умолчанию: 10 000 юнитов/день. Даже при 100 видео и тысячах комментариев вы потратите не больше 5% этого лимита. Но не забывайте использовать правила YouTube на использование полученных данных.
Анализ GPT обошёлся в 6 центов на GPT-4o-mini.
❔Кто посчитает, сколько сэкономили на аналитике?
#ИИ#AI#Нейросети#YouTube
———
#Инструменты#Парсинг
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
#Рендер
#Битрейт#Соцсети#Youtube
При рендере в Н264 стандартными средствами премьера, для 1080 ставьте CBR 25 мбит для спокойного видео и CBR 50 мбит для динамичного. Для 4к - 100 и 200 мбит соответственно.
При рендере вокодером voukoder.org ставьте CQ 17, main, quality и всё.
1080p для ютуба уже не актуально. Надо только 4К, если у вас канал не "миллионник". И да, даже если исходники 1080р, рендерим для Ютуба все равно в 4К.
В таком случае на небольшом канале ютуб применит кодек VP9 (или AV1 для больших каналов) при просмотре в 4К, что даст значительно лучшее качество, чем AVC1 (VP9 для больших каналов) при просмотре в 1080р. Соответственно, если видео залито в 1080р, то лучшего качества никто не увидит.
Соцсети и Ютуб сожрут любой битрейт и вес. Надо заливать максимально возможное качество.
Исключение - Рутуб, он принимает только файлы до 10 ГБ. Поэтому для рутуба нужно использовать Вокодер и повышать параметр CQ до достижения приемлемого веса файла, желательно не выше значения 23.
——————————
Примеры в Ютубе:
YouTube:
Таймсквер - Я пришёл [не] с миром.
4К, DNxHR HQX 10 bit.
https://www.youtube.com/watch?v=6MGeP-H84Gs
Таймсквер - Я пришёл [не] с миром.
4К, CBR 150 мбит.
https://www.youtube.com/watch?v=_CH47VB1_WA
Таймсквер - Я пришёл [не] с миром.
4K, из 150 мбит в 12,5 мбит (перерендер из 150-мбитного файла в премьере).
https://www.youtube.com/watch?v=kW07nhDFVuA
Таймсквер - Я пришёл [не] с миром
4K, 12,35 мбит (рендер в Премьере из исходника).
https://www.youtube.com/watch?v=DrTgaiQLl1I
Битрейт 12,5 мбит выбран для сравнения потому, что именно до такого битрейта Ютуб обычно сжимает видео 4К.
————
Примеры из запрещенной соцсети не публикую, можете увидеть их в моем аккаунте @erlinvideo, там все видео залиты по этим правилам (да, даже 4К 200 мбит 😁)
Ниже скриншоты одного и того же видео 1080р, отрендеренного в 1080р и в 4К и залитого на один и тот же канал на ютубе. Причем 1080р рендер был в прорес 422, не хухры мухры Н264. Видео собрано из фотографий. То есть артефактов сжатия и моушн блюра тут нет. Это полная статика.
🤖 Nuevo bot
📋 Nombre: UtilBot
🆔 Nombre de usuario: @MeUtilBot
⭐️ Rango: ⭐️ ~ 4.9
ℹ️ Descripción:
Que puede descargar este Bot:
—Videos y álbumes de TikTok (enlace del titkok)
—Música de YouTube (enlace del video)
🌐 Idiomas: Español
💬 Soporte: @Kreisler
#️⃣ Tags: #tiktok#mp3#youtube
Music Time
Вечер, а значит время для музыки. Сейчас накидаю тебе личный Топ-5 самых необычных и красивых клипов.
5 место - Childish Gambino - Sweatpants (Directed by Hiro Murai)
https://youtu.be/ExVtrghW5Y4
Если ты знаешь про сериал "Атланта", то точно угадаешь стиль съемки Хиро Мураи. Талантливый японский режиссер снял практически все серии Атланты, а между делом помогал Дональду Гловеру снимать такие же психоделичные клипы.
Про сериял я расскажу тебе в следующий раз, а пока держи одну из моих любимых работ Хиро.
4 место - Weval - Someday (Directed by Páraic Mc Gloughlin)
https://youtu.be/n-wEvzqdDZg
"Паттерны повсюду" - этой идеи придерживается в своих работах режиссер Páraic Mc Gloughlin (я честно хотел написать на русском, но сломал себе мизинец, пытаясь это сделать).
На его Youtube-канале можно найти множество работ, раскрывающих тему узоров и повторений. Но почему-то больше всего мне нравится именно этот. Людям с эпилепсией при просмотре стоит быть аккуратнее.
3 место - HomePod — Welcome Home (Directed by Spike Jonze)
https://youtu.be/70P7-pkyP4Q
Реклама от Apple, которую сложно назвать рекламой. Все, начиная от музыки и хореографии и заканчивая потрясающими декорациями находится на таком запредельном уровне, который может себе позволить только мега-корпорация уровня Apple. А самое невероятное, что весь клип снят без использования компьютерной графики. Стоит того, чтобы потратить 4 минуты на рекламный ролик.
2 место - Woodkid - Iron (Directed by Yoann Lemoine)
https://youtu.be/vSkb0kDacjs
Йоанн Лемуан, он же Woodkid - это человек-оркестр. Он сам снимает клипы, продумывает визуал и пишет музыку. С клипом Iron и музыкой Woodkid'а, я познакомился буквально за 5 часов до его концерта под открытым небом в Парке Горького. И я до сих пор вспоминаю этот концерт под ливнем, промокшие насквозь ботинки и голос Woodkid'a поддерживаемый живым оркестром. Сначала я подумал поставить этот клип на первое место, но у меня есть для тебя кое-что еще лучше.
1 место - Coldplay - Up&Up (Directed by Vania Heymann and Gal Muggia)
https://youtu.be/BPNTC7uZYrI
Клип, который я пересматриваю раз в год и показываю каждый раз, когда во время посиделок с друзьями речь заходит о музыке. Меня восхищают люди с фантазией. У клипмейкеров, Вани Хейманна и Галь Муджиа с этим проблем точно нет. Похожий на сон, клип поражает воображение. А Coldplay всегда приятно послушать в хорошей компании.
А еще я думал о том, чтобы вечером писать короткие посты, но как видишь, план провалился.
А какие у тебя самые любимые музыкальные клипы? Пиши в комменты, я очень хочу пополнить коллекцию и услышать твое мнение.
#music#youtube#top5
#вакансии#job#работа#datascience#python
Позиция: Senior Prompt Engineer
🦔Компания: Smart Education
🏢Формат работы: part time/full time, удаленно
💰 Зарплатная вилка 2000-2500$(part time) 3500-4000$(full time)
Smart Education – инновационная образовательная компания, которая с помощью AI-помощников предоставляет онлайн-обучение на платформе с LMS. Наша миссия – использовать силу искусственного интеллекта для создания интуитивно понятных и эффективных образовательных инструментов.
📍Основные обязанности:
- Разработка и оптимизация промптов для интеграции с языковыми моделями, такими как GPT-3 и GPT-4, для генерации образовательного контента.
- Работа с текстовыми данными, включая индексацию, анализ и обработку информации из различных источников.
- Разработка и внедрение решений для автоматической обработки и анализа документов PDF, используемых в образовательных материалах.
- Сотрудничество с командами разработчиков и контент-менеджеров для создания персонализированного образовательного контента.
- Руководство проектами по интеграции AI-технологий в LMS, включая автоматизацию контента и разработку интеллектуальных помощников для студентов и преподавателей.
📍Требования:
- Более 3 лет опыта работы в области разработки и оптимизации промптов, желательно с опытом работы в образовательной сфере.
- Знание и опыт работы с языковыми моделями, включая GPT-3 и GPT-4.
- Опыт работы с текстовыми данными, включая индексацию и обработку документов PDF.
- Опыт работы с NLP-библиоткеками
- Опыт подготовки и индексации текстовых материалов для взаимодействия с LLM
- Опыт работы с различными LLM(Claude, Gemini,..)
- Навыки программирования на Python и знание соответствующих библиотек (например, PyPDF2, PDFMiner).
- Высшее образование в области компьютерных наук, информатики или смежных дисциплин.
- Способность к самостоятельной работе и ведению проектов, а также отличные коммуникативные навыки.
📍Мы предлагаем:
- Конкурентоспособную заработную плату.
- Гибкий график работы, удаленная работа
- Работу в динамично развивающейся компании на переднем крае образовательных технологий.
- Возможности для профессионального роста и развития.
✅ Для отклика отправьте резюме на @cyberabraham
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs