Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

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# Exemplos do Amazon Textract usando o SDK para Python (Boto3)
<a name="python_3_textract_code_examples"></a>

Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS SDK para Python (Boto3) com o Amazon Textract.

*Ações* são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar perfis de serviço individuais, você pode ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.

*Cenários* são exemplos de código que mostram como realizar tarefas específicas chamando várias funções dentro de um serviço ou combinadas com outros Serviços da AWS.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.

**Topics**
+ [Ações](#actions)
+ [Cenários](#scenarios)

## Ações
<a name="actions"></a>

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

O código de exemplo a seguir mostra como usar `AnalyzeDocument`.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 

```
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
```
+  Para obter detalhes da API, consulte a [AnalyzeDocument](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/AnalyzeDocument)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). 

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

O código de exemplo a seguir mostra como usar `DetectDocumentText`.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 

```
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
```
+  Para obter detalhes da API, consulte a [DetectDocumentText](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/DetectDocumentText)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). 

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

O código de exemplo a seguir mostra como usar `GetDocumentAnalysis`.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 

```
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
```
+  Para obter detalhes da API, consulte a [GetDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/GetDocumentAnalysis)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). 

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

O código de exemplo a seguir mostra como usar `StartDocumentAnalysis`.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 
Iniciar um trabalho assíncrono para analisar um documento.  

```
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
```
+  Para obter detalhes da API, consulte a [StartDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/StartDocumentAnalysis)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). 

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

O código de exemplo a seguir mostra como usar `StartDocumentTextDetection`.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 
Iniciar um trabalho assíncrono para detectar texto em um documento.  

```
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
```
+  Para obter detalhes da API, consulte a [StartDocumentTextDetection](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/StartDocumentTextDetection)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). 

## Cenários
<a name="scenarios"></a>

### Criar uma aplicação de exploração do Amazon Textract
<a name="cross_TextractExplorer_python_3_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como explorar a saída do Amazon Textract por meio de uma aplicação interativa.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Mostra como usar o AWS SDK para Python (Boto3) com o Amazon Textract para detectar elementos de texto, formulário e tabela em uma imagem de documento. A imagem de entrada e a saída do Amazon Textract são mostradas em um aplicativo Tkinter que permite explorar os elementos detectados.   
+ Envie uma imagem de documento para o Amazon Textract e explore a saída dos elementos detectados.
+ Envie imagens diretamente para o Amazon Textract ou por meio de um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
+ Use o modo assíncrono APIs para iniciar um trabalho que publica uma notificação em um tópico do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) quando o trabalho for concluído.
+ Faça uma pesquisa em uma fila do Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para obter uma mensagem de conclusão do trabalho e exiba os resultados.
 Para obter o código-fonte completo e instruções sobre como configurar e executar, veja o exemplo completo em [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_explorer).   

**Serviços usados neste exemplo**
+ Identidade do Amazon Cognito
+ Amazon S3
+ Amazon SNS
+ Amazon SQS
+ Amazon Textract

### Detectar entidades em texto extraído de uma imagem
<a name="cross_TextractComprehendDetectEntities_python_3_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como usar o Amazon Comprehend para detectar entidades em texto extraído pelo Amazon Textract de uma imagem armazenada no Amazon S3.

**SDK para Python (Boto3)**  
 Mostra como usar o AWS SDK para Python (Boto3) em um notebook Jupyter para detectar entidades no texto extraído de uma imagem. Este exemplo usa o Amazon Textract para extrair texto de uma imagem armazenada no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e no Amazon Comprehend para detectar entidades no texto extraído.   
 Este exemplo é um caderno Jupyter e deve ser executado em um ambiente que possa hospedar blocos de anotações. Para obter instruções sobre como executar o exemplo usando o Amazon SageMaker AI, consulte as instruções em [TextractAndComprehendNotebook.ipynb](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook/TextractAndComprehendNotebook.ipynb).   
 Para obter o código-fonte completo e instruções sobre como configurar e executar, veja o exemplo completo em [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook#readme).   

**Serviços usados neste exemplo**
+ Amazon Comprehend
+ Amazon S3
+ Amazon Textract