Dataset exportieren (Beta)

Exportiert ein Dataset aus dem angegebenen Google Cloud-Projekt.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

• Daten mit Labels exportieren

Codebeispiel

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Data Labeling Service finden Sie unter Data Labeling Service-Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation für Java zu Data Labeling Service.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Data Labeling Service zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.DataLabelingServiceClient;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.DataLabelingServiceSettings;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ExportDataOperationMetadata;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ExportDataOperationResponse;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ExportDataRequest;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.GcsDestination;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.LabelStats;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.OutputConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class ExportData {

  // Export data from an annotated dataset.
  static void exportData(String datasetName, String annotatedDatasetName, String gcsOutputUri)
      throws IOException {
    // String datasetName = DataLabelingServiceClient.formatDatasetName(
    //     "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_DATASETS_UUID");
    // String annotatedDatasetName = DataLabelingServiceClient.formatAnnotatedDatasetName(
    //     "YOUR_PROJECT_ID",
    //     "YOUR_DATASET_UUID",
    //     "YOUR_ANNOTATED_DATASET_UUID");
    // String gcsOutputUri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/export_path";


    DataLabelingServiceSettings settings =
        DataLabelingServiceSettings.newBuilder()
            .build();
    try (DataLabelingServiceClient dataLabelingServiceClient =
        DataLabelingServiceClient.create(settings)) {
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUri(gcsOutputUri).setMimeType("text/csv").build();

      OutputConfig outputConfig =
          OutputConfig.newBuilder().setGcsDestination(gcsDestination).build();

      ExportDataRequest exportDataRequest =
          ExportDataRequest.newBuilder()
              .setName(datasetName)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .setAnnotatedDataset(annotatedDatasetName)
              .build();

      OperationFuture<ExportDataOperationResponse, ExportDataOperationMetadata> operation =
          dataLabelingServiceClient.exportDataAsync(exportDataRequest);

      ExportDataOperationResponse response = operation.get();

      System.out.format("Exported item count: %d\n", response.getExportCount());
      LabelStats labelStats = response.getLabelStats();
      Set<Entry<String, Long>> entries = labelStats.getExampleCountMap().entrySet();
      for (Entry<String, Long> entry : entries) {
        System.out.format("\tLabel: %s\n", entry.getKey());
        System.out.format("\tCount: %d\n\n", entry.getValue());
      }
    } catch (IOException | InterruptedException | ExecutionException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Data Labeling Service finden Sie unter Data Labeling Service-Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenzdokumentation für Python zu Data Labeling Service.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Data Labeling Service zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def export_data(dataset_resource_name, annotated_dataset_resource_name, export_gcs_uri):
    """Exports a dataset from the given Google Cloud project."""
    from google.cloud import datalabeling_v1beta1 as datalabeling

    client = datalabeling.DataLabelingServiceClient()

    gcs_destination = datalabeling.GcsDestination(
        output_uri=export_gcs_uri, mime_type="text/csv"
    )

    output_config = datalabeling.OutputConfig(gcs_destination=gcs_destination)

    response = client.export_data(
        request={
            "name": dataset_resource_name,
            "annotated_dataset": annotated_dataset_resource_name,
            "output_config": output_config,
        }
    )

    print(f"Dataset ID: {response.result().dataset}\n")
    print("Output config:")
    print("\tGcs destination:")
    print(
        "\t\tOutput URI: {}\n".format(
            response.result().output_config.gcs_destination.output_uri
        )
    )

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.