Fila de Job

Este exemplo usa o start-transcription-jobcomando e ojob-execution-settings parâmetro com oAllowDeferredExecution subparâmetro. Observe que, ao incluirAllowDeferredExecution em sua solicitação, você também deve incluirDataAccessRoleArn.

Para obter mais informações, consulte StartTranscriptionJob e JobExecutionSettings.

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 \
--job-execution-settings AllowDeferredExecution=true,DataAccessRoleArn=arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole

Aqui está outro exemplo usando o start-transcription-jobcomando e um corpo de solicitação que permite o enfileiramento.

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

O arquivo my-first-queueing-request.json contém o seguinte corpo da solicitação.

{
  "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",
  "JobExecutionSettings": {
        "AllowDeferredExecution": true,
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
  }
}

Este exemplo usa oAWS SDK for Python (Boto3) para habilitar o enfileiramento de trabalhos usando oAllowDeferredExecution argumento para o método start_transcription_job. Observe que, ao incluirAllowDeferredExecution em sua solicitação, você também deve incluirDataAccessRoleArn. Para obter mais informações, consulte StartTranscriptionJob e JobExecutionSettings.

Para obter exemplos adicionais de uso dosAWS SDKs, incluindo exemplos específicos de recursos, cenários e serviços cruzados, consulte oExemplos de código para o Amazon Transcribe usando AWS SDKs capítulo.

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-queueing-request"
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', 
    JobExecutionSettings = {
        'AllowDeferredExecution': True,
        'DataAccessRoleArn': 'arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole'
   }
)

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)