Importer des données

Importe des données vers le projet et l'ensemble de données Google Cloud spécifiés.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

Exemple de code

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour le service d'étiquetage de données, consultez la page Bibliothèques clientes du service d'étiquetage de données. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Java du service d'étiquetage de données.

Pour vous authentifier auprès du service de libellé de données, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

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.DataType;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.GcsSource;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ImportDataOperationMetadata;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ImportDataOperationResponse;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ImportDataRequest;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.InputConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class ImportData {

  // Import data to an existing dataset.
  static void importData(String datasetName, String gcsSourceUri) throws IOException {
    // String datasetName = DataLabelingServiceClient.formatDatasetName(
    //     "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_DATASETS_UUID");
    // String gcsSourceUri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path_to_data";


    DataLabelingServiceSettings settings =
        DataLabelingServiceSettings.newBuilder()
            .build();
    try (DataLabelingServiceClient dataLabelingServiceClient =
        DataLabelingServiceClient.create(settings)) {
      GcsSource gcsSource =
          GcsSource.newBuilder().setInputUri(gcsSourceUri).setMimeType("text/csv").build();

      InputConfig inputConfig =
          InputConfig.newBuilder()
              .setDataType(DataType.IMAGE) // DataTypes: AUDIO, IMAGE, VIDEO, TEXT
              .setGcsSource(gcsSource)
              .build();

      ImportDataRequest importDataRequest =
          ImportDataRequest.newBuilder().setName(datasetName).setInputConfig(inputConfig).build();

      OperationFuture<ImportDataOperationResponse, ImportDataOperationMetadata> operation =
          dataLabelingServiceClient.importDataAsync(importDataRequest);

      ImportDataOperationResponse response = operation.get();

      System.out.format("Imported items: %d\n", response.getImportCount());
    } catch (IOException | InterruptedException | ExecutionException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour le service d'étiquetage de données, consultez la page Bibliothèques clientes du service d'étiquetage de données. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python du service d'étiquetage de données.

Pour vous authentifier auprès du service d'étiquetage de données, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

def import_data(dataset_resource_name, data_type, input_gcs_uri):
    """Imports data to the given Google Cloud project and dataset."""
    from google.cloud import datalabeling_v1beta1 as datalabeling

    client = datalabeling.DataLabelingServiceClient()

    gcs_source = datalabeling.GcsSource(input_uri=input_gcs_uri, mime_type="text/csv")

    csv_input_config = datalabeling.InputConfig(
        data_type=data_type, gcs_source=gcs_source
    )

    response = client.import_data(
        request={"name": dataset_resource_name, "input_config": csv_input_config}
    )

    result = response.result()

    # The format of resource name:
    # project_id/{project_id}/datasets/{dataset_id}
    print(f"Dataset resource name: {result.dataset}\n")

    return result

Étapes suivantes

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