快速入门：使用客户端库

本页向您介绍如何借助 Google Cloud 客户端库以您偏好的编程语言开始使用 Cloud Natural Language API。

准备工作

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 启用 Cloud Natural Language API。

   启用 API

5. 创建服务帐号：

   1. 在 Google Cloud 控制台中，转到创建服务帐号页面。

      转到“创建服务帐号”
   2. 选择您的项目。

   3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Google Cloud 控制台会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

      在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

   4. 点击创建并继续。

   5. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

      不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

6. 创建服务帐号密钥：

   1. 在 Google Cloud 控制台中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
   2. 点击密钥。
   3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
   4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
   5. 点击关闭。

7. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含凭据的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

   示例：Linux 或 macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

   例如：

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

   示例：Windows

   对于 PowerShell：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

   例如：

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

   对于命令提示符：

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

8. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

9. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

10. 启用 Cloud Natural Language API。

    启用 API

11. 创建服务帐号：

    1. 在 Google Cloud 控制台中，转到创建服务帐号页面。

       转到“创建服务帐号”
    2. 选择您的项目。

    3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Google Cloud 控制台会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

       在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

    4. 点击创建并继续。

    5. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

       不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

12. 创建服务帐号密钥：

    1. 在 Google Cloud 控制台中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
    2. 点击密钥。
    3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
    4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
    5. 点击关闭。

13. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含凭据的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

    示例：Linux 或 macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

    例如：

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

    示例：Windows

    对于 PowerShell：

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

    例如：

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

    对于命令提示符：

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

安装客户端库

Go

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

在安装库之前，请确保已经为 Node.js 开发准备好环境。

npm install --save @google-cloud/language

Python

在安装库之前，请确保已经为 Python 开发准备好环境。

pip install --upgrade google-cloud-language

分析一些文本

现在您可以使用 Natural Language API 来分析一些文本。请运行以下代码以执行您的第一次文本情感分析：

Go

在 GitHub 上查看 反馈

// 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

在 GitHub 上查看 反馈

// 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

在运行该示例之前，请确保已经为 Node.js 开发准备好环境。

在 GitHub 上查看 反馈

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

在运行该示例之前，请确保已经为 Python 开发准备好环境。

在 GitHub 上查看 反馈

# 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))

恭喜！您已向 Natural Language API 发送了第一个请求。

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清理

为避免因本页中使用的资源导致您的 Google Cloud 帐号产生费用，请按照以下步骤操作。

• 使用 Cloud Console 删除不需要的项目。

后续步骤

• 详细了解我们的 Cloud Natural Language API 客户端库。
• 查阅 Natural Language 基础知识，了解有关形成 Natural Language API 请求和处理响应的概念信息。
• 通读情感分析教程并浏览示例应用。