Doc AWS SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 더 많은 SDK 예제를 사용할 수 있습니다. [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) 

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# SDK for Python (Boto3)을 사용한 Amazon Textract 예제
<a name="python_3_textract_code_examples"></a>

다음 코드 예제에서는 AWS SDK for Python (Boto3) Amazon Textract에서를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접 호출하는 방법을 보여주며, 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

*시나리오*는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 직접적으로 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.

각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.

**Topics**
+ [작업](#actions)
+ [시나리오](#scenarios)

## 작업
<a name="actions"></a>

### `AnalyzeDocument`
<a name="textract_AnalyzeDocument_python_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `AnalyzeDocument`의 사용 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""

    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource


    def analyze_file(
        self, feature_types, *, document_file_name=None, document_bytes=None
    ):
        """
        Detects text and additional elements, such as forms or tables, in a local image
        file or from in-memory byte data.
        The image must be in PNG or JPG format.

        :param feature_types: The types of additional document features to detect.
        :param document_file_name: The name of a document image file.
        :param document_bytes: In-memory byte data of a document image.
        :return: The response from Amazon Textract, including a list of blocks
                 that describe elements detected in the image.
        """
        if document_file_name is not None:
            with open(document_file_name, "rb") as document_file:
                document_bytes = document_file.read()
        try:
            response = self.textract_client.analyze_document(
                Document={"Bytes": document_bytes}, FeatureTypes=feature_types
            )
            logger.info("Detected %s blocks.", len(response["Blocks"]))
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't detect text.")
            raise
        else:
            return response
```
+  API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [AnalyzeDocument](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/AnalyzeDocument)를 참조하세요.

### `DetectDocumentText`
<a name="textract_DetectDocumentText_python_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectDocumentText`의 사용 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""

    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource


    def detect_file_text(self, *, document_file_name=None, document_bytes=None):
        """
        Detects text elements in a local image file or from in-memory byte data.
        The image must be in PNG or JPG format.

        :param document_file_name: The name of a document image file.
        :param document_bytes: In-memory byte data of a document image.
        :return: The response from Amazon Textract, including a list of blocks
                 that describe elements detected in the image.
        """
        if document_file_name is not None:
            with open(document_file_name, "rb") as document_file:
                document_bytes = document_file.read()
        try:
            response = self.textract_client.detect_document_text(
                Document={"Bytes": document_bytes}
            )
            logger.info("Detected %s blocks.", len(response["Blocks"]))
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't detect text.")
            raise
        else:
            return response
```
+  API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectDocumentText](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/DetectDocumentText)를 참조하세요.

### `GetDocumentAnalysis`
<a name="textract_GetDocumentAnalysis_python_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `GetDocumentAnalysis`의 사용 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""

    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource


    def get_analysis_job(self, job_id):
        """
        Gets data for a previously started detection job that includes additional
        elements.

        :param job_id: The ID of the job to retrieve.
        :return: The job data, including a list of blocks that describe elements
                 detected in the image.
        """
        try:
            response = self.textract_client.get_document_analysis(JobId=job_id)
            job_status = response["JobStatus"]
            logger.info("Job %s status is %s.", job_id, job_status)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't get data for job %s.", job_id)
            raise
        else:
            return response
```
+  API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [GetDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/GetDocumentAnalysis)를 참조하세요.

### `StartDocumentAnalysis`
<a name="textract_StartDocumentAnalysis_python_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `StartDocumentAnalysis`의 사용 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
비동기 작업을 시작하여 문서를 분석하세요.  

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""

    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource


    def start_analysis_job(
        self,
        bucket_name,
        document_file_name,
        feature_types,
        sns_topic_arn,
        sns_role_arn,
    ):
        """
        Starts an asynchronous job to detect text and additional elements, such as
        forms or tables, in an image stored in an Amazon S3 bucket. Textract publishes
        a notification to the specified Amazon SNS topic when the job completes.
        The image must be in PNG, JPG, or PDF format.

        :param bucket_name: The name of the Amazon S3 bucket that contains the image.
        :param document_file_name: The name of the document image stored in Amazon S3.
        :param feature_types: The types of additional document features to detect.
        :param sns_topic_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of an Amazon SNS topic
                              where job completion notification is published.
        :param sns_role_arn: The ARN of an AWS Identity and Access Management (IAM)
                             role that can be assumed by Textract and grants permission
                             to publish to the Amazon SNS topic.
        :return: The ID of the job.
        """
        try:
            response = self.textract_client.start_document_analysis(
                DocumentLocation={
                    "S3Object": {"Bucket": bucket_name, "Name": document_file_name}
                },
                NotificationChannel={
                    "SNSTopicArn": sns_topic_arn,
                    "RoleArn": sns_role_arn,
                },
                FeatureTypes=feature_types,
            )
            job_id = response["JobId"]
            logger.info(
                "Started text analysis job %s on %s.", job_id, document_file_name
            )
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't analyze text in %s.", document_file_name)
            raise
        else:
            return job_id
```
+  API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [StartDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/StartDocumentAnalysis)를 참조하세요.

### `StartDocumentTextDetection`
<a name="textract_StartDocumentTextDetection_python_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `StartDocumentTextDetection`의 사용 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
문서에서 텍스트를 감지하는 비동기 작업을 시작합니다.  

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""

    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource


    def start_detection_job(
        self, bucket_name, document_file_name, sns_topic_arn, sns_role_arn
    ):
        """
        Starts an asynchronous job to detect text elements in an image stored in an
        Amazon S3 bucket. Textract publishes a notification to the specified Amazon SNS
        topic when the job completes.
        The image must be in PNG, JPG, or PDF format.

        :param bucket_name: The name of the Amazon S3 bucket that contains the image.
        :param document_file_name: The name of the document image stored in Amazon S3.
        :param sns_topic_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of an Amazon SNS topic
                              where the job completion notification is published.
        :param sns_role_arn: The ARN of an AWS Identity and Access Management (IAM)
                             role that can be assumed by Textract and grants permission
                             to publish to the Amazon SNS topic.
        :return: The ID of the job.
        """
        try:
            response = self.textract_client.start_document_text_detection(
                DocumentLocation={
                    "S3Object": {"Bucket": bucket_name, "Name": document_file_name}
                },
                NotificationChannel={
                    "SNSTopicArn": sns_topic_arn,
                    "RoleArn": sns_role_arn,
                },
            )
            job_id = response["JobId"]
            logger.info(
                "Started text detection job %s on %s.", job_id, document_file_name
            )
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't detect text in %s.", document_file_name)
            raise
        else:
            return job_id
```
+  API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [StartDocumentTextDetection](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/StartDocumentTextDetection)를 참조하세요.

## 시나리오
<a name="scenarios"></a>

### Amazon Textract 탐색기 애플리케이션 생성
<a name="cross_TextractExplorer_python_3_topic"></a>

다음 코드 예제에서는 대화형 애플리케이션을 통해 Amazon Textract 출력을 탐색하는 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 Amazon Textract와 AWS SDK for Python (Boto3) 함께를 사용하여 문서 이미지에서 텍스트, 양식 및 테이블 요소를 감지하는 방법을 보여줍니다. 입력 이미지와 Amazon Textract 출력은 탐지된 요소를 탐색할 수 있는 Tkinter 애플리케이션에 표시됩니다.  
+ 문서 이미지를 Amazon Textract에 제출하고 감지된 요소의 출력을 탐색합니다.
+ Amazon Textract로 직접, 또는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷을 통해 이미지를 제출합니다.
+ 비동기식 API를 사용하여 작업이 완료되면 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 알림을 게시하는 작업을 시작합니다.
+ Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열에서 작업 완료 메시지를 폴링하고 결과를 표시합니다.
 전체 소스 코드와 설정 및 실행 방법에 대한 지침은 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_explorer)에서 전체 예제를 참조하세요.  

**이 예제에서 사용되는 서비스**
+ Amazon Cognito 자격 증명
+ Amazon S3
+ Amazon SNS
+  Amazon SQS
+ Amazon Textract

### 이미지에서 추출한 텍스트의 개체 삭제
<a name="cross_TextractComprehendDetectEntities_python_3_topic"></a>

다음 코드 예제에서는 Amazon Comprehend를 사용하여 Amazon S3에 저장된 이미지에서 Amazon Textract를 통해 추출한 텍스트의 엔터티를 감지하는 방법을 보여줍니다.

**SDK for Python(Boto3)**  
 Jupyter 노트북 AWS SDK for Python (Boto3) 에서를 사용하여 이미지에서 추출된 텍스트의 개체를 감지하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 Amazon Textract를 통해 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 및 Amazon Comprehend에 저장된 이미지에서 텍스트를 추출하여 추출된 텍스트의 엔터티를 감지합니다.  
 이 예제는 Jupyter Notebook에 관한 것이며, 노트북을 호스팅할 수 있는 환경에서 실행되어야 합니다. Amazon SageMaker AI를 사용하여 예제를 실행하는 방법에 대한 안내는 [TextractAndComprehendNotebook.ipynb](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook/TextractAndComprehendNotebook.ipynb)의 지침을 참조하세요.  
 전체 소스 코드와 설정 및 실행 방법에 대한 지침은 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook#readme)에서 전체 예제를 참조하세요.  

**이 예제에서 사용되는 서비스**
+ Amazon Comprehend
+ Amazon S3
+ Amazon Textract