Guia de início rápido: como usar bibliotecas de cliente

Veja nesta página como dar os primeiros passos com a Cloud Natural Language API em sua linguagem de programação favorita usando as bibliotecas de cliente do Google Cloud.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
  2. No Console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

  4. Ative a API Cloud Natural Language.

    Ative a API

  5. Crie uma conta de serviço:

    1. No Console do Cloud, acesse a página Criar conta de serviço.

      Acesse Criar conta de serviço
    2. Selecione um projeto.
    3. No campo Nome da conta de serviço, insira um nome. O Console do Cloud preenche o campo ID da conta de serviço com base nesse nome.

      No campo Descrição da conta de serviço, insira uma descrição. Por exemplo, Service account for quickstart.

    4. Clique em Concluído para terminar a criação da conta de serviço.

      Não feche a janela do navegador. Você vai usá-lo na próxima etapa.

  6. Crie uma chave de conta de serviço:

    1. No Console do Cloud, clique no endereço de e-mail da conta de serviço que você criou.
    2. Clique em Chaves.
    3. Clique em Adicionar chave e em Criar nova chave.
    4. Clique em Criar. O download de um arquivo de chave JSON é feito no seu computador.
    5. Clique em Fechar.
  7. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém a chave da conta de serviço. Essa variável só se aplica à sessão de shell atual. Dessa maneira, se você abrir uma nova sessão, defina a variável novamente.

  8. No Console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  9. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

  10. Ative a API Cloud Natural Language.

    Ative a API

  11. Crie uma conta de serviço:

    1. No Console do Cloud, acesse a página Criar conta de serviço.

      Acesse Criar conta de serviço
    2. Selecione um projeto.
    3. No campo Nome da conta de serviço, insira um nome. O Console do Cloud preenche o campo ID da conta de serviço com base nesse nome.

      No campo Descrição da conta de serviço, insira uma descrição. Por exemplo, Service account for quickstart.

    4. Clique em Concluído para terminar a criação da conta de serviço.

      Não feche a janela do navegador. Você vai usá-lo na próxima etapa.

  12. Crie uma chave de conta de serviço:

    1. No Console do Cloud, clique no endereço de e-mail da conta de serviço que você criou.
    2. Clique em Chaves.
    3. Clique em Adicionar chave e em Criar nova chave.
    4. Clique em Criar. O download de um arquivo de chave JSON é feito no seu computador.
    5. Clique em Fechar.
  13. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém a chave da conta de serviço. Essa variável só se aplica à sessão de shell atual. Dessa maneira, se você abrir uma nova sessão, defina a variável novamente.

Instale a biblioteca de cliente

Go

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

Java

Se você estiver usando o Maven, adicione o código abaixo ao arquivo pom.xml. Para mais informações sobre BOMs, consulte BOM das bibliotecas do Google Cloud Platform.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>24.0.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Se você estiver usando o Gradle, adicione isto às dependências:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:24.0.0')

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

Se você estiver usando o sbt, adicione o seguinte às suas dependências:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.1.3"

Se você estiver usando o Visual Studio Code, o IntelliJ ou o Eclipse, poderá adicionar bibliotecas de cliente ao projeto usando estes plug-ins de IDE:

Os plug-ins também oferecem outras funcionalidades, como gerenciamento de chaves de contas de serviço. Consulte a documentação de cada plug-in para mais detalhes.

Node.js

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou seu ambiente para o desenvolvimento do Node.js.

npm install --save @google-cloud/language

Python

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou seu ambiente para o desenvolvimento do Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Analisar texto

Agora você pode usar a Natural Language API para analisar texto. Execute o código a seguir para realizar a análise de sentimento do primeiro texto:

Go


// 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

// 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 executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Node.js.

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 executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Python.

# 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))

Parabéns! Você enviou a primeira solicitação para a Natural Language API.

Como foi?

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

A seguir