Penandaan pada sumber daya

Contoh ini menggunakan start-transcription-jobperintah dan Tags parameter. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat StartTranscriptionJob dan Tag.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--tags Key=color,Value=blue Key=shape,Value=square

Berikut contoh lain menggunakan start-transcription-jobperintah, dan badan permintaan yang menambahkan tag ke pekerjaan itu.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-first-tagging-job.json

File my-first-tagging-job.json berisi badan permintaan berikut.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "Tags": [ 
        {
           "Key": "color",
           "Value": "blue"
        },
        {
           "Key": "shape",
           "Value": "square"
        }
  ]
}

Contoh berikut menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) untuk menambahkan tag dengan menggunakan Tags argumen untuk metode start_transcription_job. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat StartTranscriptionJob dan Tag.

Untuk contoh tambahan menggunakan AWS SDKs, termasuk contoh khusus fitur, skenario, dan lintas layanan, lihat bagian ini. Contoh kode untuk Amazon Transcribe menggunakan AWS SDKs

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-BUCKET',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    Tags = [
        {
            'Key':'color', 
            'Value':'blue'
        }
    ]
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)