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Ajoutez la bibliothèque cliente Google Cloud Storage à votre fichier gradle.build sous dependencies :


compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-storage', version: '1.36.0'

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// import com.google.cloud.storage.StorageOptions
val storage = StorageOptions.getDefaultInstance().service
val bucket = storage.get(bucketName) ?: error("Bucket $bucketName does not exist.")

println("Listing all blobs in bucket $bucketName:")
bucket.list().iterateAll().forEach { blob ->
    println("${blob.name} (content-type: ${blob.contentType}, size: ${blob.size})")
}

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compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-vision', version: '1.35.0'

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// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient
// import java.io.File
val imgProto = ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())
val vision = ImageAnnotatorClient.create()

// Set up the Cloud Vision API request.
val img = Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()
val feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()
val request = AnnotateImageRequest.newBuilder()
    .addFeatures(feat)
    .setImage(img)
    .build()

// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.
val result = vision.batchAnnotateImages(arrayListOf(request))

// Print the label annotations for the first response.
result.responsesList[0].labelAnnotationsList.forEach { label ->
    println("${label.description} (${(label.score * 100).toInt()}%)")
}

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compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-firestore', version: '0.58.0-beta'

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// Create the client.
val db = FirestoreOptions.newBuilder()
    .setTimestampsInSnapshotsEnabled(true)
    .build()
    .service

// Fetch the document reference and data object.
val docRef = db.collection(collectionName).document(documentName)
val data = docRef
        .get() // future
        .get() // snapshot
        .data ?: error("Document $collectionName:$documentName not found") // MutableMap

// Print the retrieved data.
data.forEach { key, value -> println("$key: $value") }

Importer des fichiers dans Google Cloud Storage

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// import com.google.cloud.storage.StorageOptions
val storage = StorageOptions.getDefaultInstance().service
val bucket = storage.get(bucketName) ?: error("Bucket $bucketName does not exist.")

println("Listing all blobs in bucket $bucketName:")
bucket.list().iterateAll().forEach { blob ->
    println("${blob.name} (content-type: ${blob.contentType}, size: ${blob.size})")
}

Analyser des images avec l'API Cloud Vision

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// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient
// import java.io.File
val imgProto = ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())
val vision = ImageAnnotatorClient.create()

// Set up the Cloud Vision API request.
val img = Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()
val feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()
val request = AnnotateImageRequest.newBuilder()
    .addFeatures(feat)
    .setImage(img)
    .build()

// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.
val result = vision.batchAnnotateImages(arrayListOf(request))

// Print the label annotations for the first response.
result.responsesList[0].labelAnnotationsList.forEach { label ->
    println("${label.description} (${(label.score * 100).toInt()}%)")
}

Appeler Firestore depuis un backend Kotlin

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compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-firestore', version: '0.58.0-beta'

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// Create the client.
val db = FirestoreOptions.newBuilder()
    .setTimestampsInSnapshotsEnabled(true)
    .build()
    .service

// Fetch the document reference and data object.
val docRef = db.collection(collectionName).document(documentName)
val data = docRef
        .get() // future
        .get() // snapshot
        .data ?: error("Document $collectionName:$documentName not found") // MutableMap

// Print the retrieved data.
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Error Reporting

Tutoriel sur la fonctionnalité de rapport d'erreurs, de la notification d'une erreur jusqu'à l'enquête menée dans Cloud Console.

Surveillance, diagnostic et correction d'erreurs

Dans cette vidéo, Aja Hammerly utilise Cloud Monitoring, Cloud Logging, Error Reporting, Cloud Debugger et Cloud Trace pour identifier et résoudre des erreurs subtiles survenues dans un exemple d'application.

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