Applicazione di tag alle risorse

Questo esempio utilizza il start-transcription-jobcomando e il parametro. Tags Per ulteriori informazioni, consulta StartTranscriptionJob e 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

Ecco un altro esempio di utilizzo del start-transcription-jobcomando e un corpo della richiesta che aggiunge tag a quel processo.

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

Il file my-first-tagging-job.json contiene il seguente corpo di richiesta.

{
  "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"
        }
  ]
}

L'esempio seguente utilizza AWS SDK for Python (Boto3) per aggiungere un tag utilizzando l'Tagsargomento per il metodo start_transcription_job. Per ulteriori informazioni, consulta StartTranscriptionJob e Tag.

Per ulteriori esempi utilizzando il AWS SDKs, inclusi esempi specifici di funzionalità, scenari e servizi multipli, consulta il capitolo. Esempi di codice per l'utilizzo di Amazon Transcribe 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)