Guía de inicio rápido: Cómo usar bibliotecas cliente

En esta página, se muestra cómo comenzar a usar la API de Cloud Natural Language en el lenguaje de programación de tu preferencia con las bibliotecas cliente de Google Cloud.

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

4. Habilita la API de Cloud Natural Language.

   Habilita la API

5. Crear una cuenta de servicio:

   1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear cuenta de servicio.

      Ve a Crear cuenta de servicio
   2. Elige tu proyecto.

   3. Ingresa un nombre en el campo Nombre de cuenta de servicio. La consola de Google Cloud completa el campo ID de cuenta de servicio en función de este nombre.

      Opcional: en el campo Descripción de la cuenta de servicio, ingresa una descripción. Por ejemplo, Service account for quickstart.

   4. Haz clic en Crear y continuar.

   5. Haz clic en Listo para terminar de crear la cuenta de servicio.

      No cierres la ventana del navegador. La usarás en la próxima tarea.

6. Haz lo siguiente para crear una clave de cuenta de servicio:

   1. En la consola de Google Cloud, haz clic en la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio que creaste.
   2. Haga clic en Claves.
   3. Haz clic en Agregar clave y, luego, en Crear clave nueva.
   4. Haga clic en Crear. Se descargará un archivo de claves JSON en tu computadora.
   5. Haga clic en Cerrar.

7. Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

   Ejemplo: Linux o macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

   Por ejemplo:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Ejemplo: Windows

   Para PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

   Por ejemplo:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   Para el símbolo del sistema:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

8. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

9. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

10. Habilita la API de Cloud Natural Language.

    Habilita la API

11. Crear una cuenta de servicio:

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear cuenta de servicio.

       Ve a Crear cuenta de servicio
    2. Elige tu proyecto.

    3. Ingresa un nombre en el campo Nombre de cuenta de servicio. La consola de Google Cloud completa el campo ID de cuenta de servicio en función de este nombre.

       Opcional: en el campo Descripción de la cuenta de servicio, ingresa una descripción. Por ejemplo, Service account for quickstart.

    4. Haz clic en Crear y continuar.

    5. Haz clic en Listo para terminar de crear la cuenta de servicio.

       No cierres la ventana del navegador. La usarás en la próxima tarea.

12. Haz lo siguiente para crear una clave de cuenta de servicio:

    1. En la consola de Google Cloud, haz clic en la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio que creaste.
    2. Haga clic en Claves.
    3. Haz clic en Agregar clave y, luego, en Crear clave nueva.
    4. Haga clic en Crear. Se descargará un archivo de claves JSON en tu computadora.
    5. Haga clic en Cerrar.

13. Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

    Ejemplo: Linux o macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

    Por ejemplo:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Ejemplo: Windows

    Para PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

    Por ejemplo:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    Para el símbolo del sistema:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala la biblioteca cliente

Comienza a usarlo

go get cloud.google.com/go/language/apiv1

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.37.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-language</artifactId>
  </dependency>

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.42.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.42.0"

If you're using Visual Studio Code, IntelliJ, or Eclipse, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

• Cloud Code for VS Code
• Cloud Code for IntelliJ
• Cloud Tools for Eclipse

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

Note: Cloud Java client libraries do not currently support Android.

Node.js

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

npm install --save @google-cloud/language

Python

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Analizar un texto

Ahora puedes usar la API de Natural Language para analizar un texto. Ejecuta el siguiente código para realizar tu primer análisis de opiniones de texto:

Go

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// Sample language-quickstart uses the Google Cloud Natural API to analyze the
// sentiment of "Hello, world!".
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	language "cloud.google.com/go/language/apiv1"
	languagepb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/language/v1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := language.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the text to analyze.
	text := "Hello, world!"

	// Detects the sentiment of the text.
	sentiment, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to analyze text: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Text: %v\n", text)
	if sentiment.DocumentSentiment.Score >= 0 {
		fmt.Println("Sentiment: positive")
	} else {
		fmt.Println("Sentiment: negative")
	}
}

Java

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// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.language.v1.Document;
import com.google.cloud.language.v1.Document.Type;
import com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient;
import com.google.cloud.language.v1.Sentiment;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {

      // The text to analyze
      String text = "Hello, world!";
      Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();

      // Detects the sentiment of the text
      Sentiment sentiment = language.analyzeSentiment(doc).getDocumentSentiment();

      System.out.printf("Text: %s%n", text);
      System.out.printf("Sentiment: %s, %s%n", sentiment.getScore(), sentiment.getMagnitude());
    }
  }
}

Node.js

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

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async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const language = require('@google-cloud/language');

  // Instantiates a client
  const client = new language.LanguageServiceClient();

  // The text to analyze
  const text = 'Hello, world!';

  const document = {
    content: text,
    type: 'PLAIN_TEXT',
  };

  // Detects the sentiment of the text
  const [result] = await client.analyzeSentiment({document: document});
  const sentiment = result.documentSentiment;

  console.log(`Text: ${text}`);
  console.log(`Sentiment score: ${sentiment.score}`);
  console.log(`Sentiment magnitude: ${sentiment.magnitude}`);
}

Python

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

Ver en GitHub Comentarios

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import language_v1

# Instantiates a client
client = language_v1.LanguageServiceClient()

# The text to analyze
text = u"Hello, world!"
document = language_v1.Document(
    content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT
)

# Detects the sentiment of the text
sentiment = client.analyze_sentiment(
    request={"document": document}
).document_sentiment

print("Text: {}".format(text))
print("Sentiment: {}, {}".format(sentiment.score, sentiment.magnitude))

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• Usa Cloud Console para borrar tu proyecto si no lo necesitas.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre nuestras las bibliotecas cliente de la API de Cloud Natural Language.
• Consulta los Conceptos básicos de Natural Language para obtener información conceptual sobre la formación de solicitudes de la API de Natural Language y manejar respuestas.
• Revisa con atención el Instructivo de análisis de opiniones y explora las Aplicaciones de muestra.