Document AI Toolbox 用戶端程式庫

本頁說明如何開始使用 Document AI Toolbox API 適用的 Cloud 用戶端程式庫。有了用戶端程式庫，您可以透過支援的語言，更輕鬆地存取Google Cloud API。雖然您可以直接向伺服器發出原始要求來使用Google Cloud API，但用戶端程式庫提供簡化功能，可大幅減少需要編寫的程式碼數量。

如要進一步瞭解 Cloud 用戶端程式庫和舊版 Google API 用戶端程式庫，請參閱「用戶端程式庫說明」。

安裝用戶端程式庫

Python

pip install --upgrade google-cloud-documentai-toolbox

詳情請參閱「設定 Python 開發環境」。

設定驗證方法

為驗證向 Google Cloud API 發出的呼叫，用戶端程式庫支援應用程式預設憑證 (ADC)；程式庫會在定義的一組位置中尋找憑證，並使用這些憑證驗證向 API 發出的要求。有了 ADC，無需修改應用程式程式碼，就能在各種環境 (例如本機開發環境或正式環境)，為應用程式提供憑證。

在正式環境中，設定 ADC 的方式取決於服務和背景。詳情請參閱「設定應用程式預設憑證」。

在本機開發環境中，您可以使用與 Google 帳戶相關聯的憑證設定 ADC：

  1. 安裝 Google Cloud CLI。 完成後，執行下列指令來初始化 Google Cloud CLI：

    gcloud init

    若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

  2. 如果您使用本機殼層，請為使用者帳戶建立本機驗證憑證： 

    gcloud auth application-default login

    如果您使用 Cloud Shell，則不需要執行這項操作。

    如果系統傳回驗證錯誤，且您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請確認您已 使用聯合身分登入 gcloud CLI。

    登入畫面會隨即顯示。登入後，您的憑證會儲存在 ADC 使用的本機憑證檔案中。

使用用戶端程式庫

Document AI Toolbox 是 Python 適用的 SDK，提供公用函式，可管理、操控及擷取文件回應中的資訊。這個方法會從 Cloud Storage 中的 JSON 檔案、本機 JSON 檔案，或直接從 process_document() 方法輸出，建立「包裝」文件物件。

可執行下列動作：

程式碼範例

下列程式碼範例說明如何使用 Document AI Toolbox。

快速入門導覽課程

from typing import Optional

from google.cloud import documentai
from google.cloud.documentai_toolbox import document, gcs_utilities

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# Given a Document JSON or sharded Document JSON in path gs://bucket/path/to/folder
# gcs_bucket_name = "bucket"
# gcs_prefix = "path/to/folder"

# Or, given a Document JSON in path gs://bucket/path/to/folder/document.json
# gcs_uri = "gs://bucket/path/to/folder/document.json"

# Or, given a Document JSON in path local/path/to/folder/document.json
# document_path = "local/path/to/folder/document.json"

# Or, given a Document object from Document AI
# documentai_document = documentai.Document()

# Or, given a BatchProcessMetadata object from Document AI
# operation = client.batch_process_documents(request)
# operation.result(timeout=timeout)
# batch_process_metadata = documentai.BatchProcessMetadata(operation.metadata)

# Or, given a BatchProcessOperation name from Document AI
# batch_process_operation = "projects/project_id/locations/location/operations/operation_id"


def quickstart_sample(
    gcs_bucket_name: Optional[str] = None,
    gcs_prefix: Optional[str] = None,
    gcs_uri: Optional[str] = None,
    document_path: Optional[str] = None,
    documentai_document: Optional[documentai.Document] = None,
    batch_process_metadata: Optional[documentai.BatchProcessMetadata] = None,
    batch_process_operation: Optional[str] = None,
) -> document.Document:
    if gcs_bucket_name and gcs_prefix:
        # Load from Google Cloud Storage Directory
        print("Document structure in Cloud Storage")
        gcs_utilities.print_gcs_document_tree(
            gcs_bucket_name=gcs_bucket_name, gcs_prefix=gcs_prefix
        )

        wrapped_document = document.Document.from_gcs(
            gcs_bucket_name=gcs_bucket_name, gcs_prefix=gcs_prefix
        )
    elif gcs_uri:
        # Load a single Document from a Google Cloud Storage URI
        wrapped_document = document.Document.from_gcs_uri(gcs_uri=gcs_uri)
    elif document_path:
        # Load from local `Document` JSON file
        wrapped_document = document.Document.from_document_path(document_path)
    elif documentai_document:
        # Load from `documentai.Document` object
        wrapped_document = document.Document.from_documentai_document(
            documentai_document
        )
    elif batch_process_metadata:
        # Load Documents from `BatchProcessMetadata` object
        wrapped_documents = document.Document.from_batch_process_metadata(
            metadata=batch_process_metadata
        )
        wrapped_document = wrapped_documents[0]
    elif batch_process_operation:
        wrapped_documents = document.Document.from_batch_process_operation(
            location="us", operation_name=batch_process_operation
        )
        wrapped_document = wrapped_documents[0]
    else:
        raise ValueError("No document source provided.")

    # For all properties and methods, refer to:
    # https://cloud.google.com/python/docs/reference/documentai-toolbox/latest/google.cloud.documentai_toolbox.wrappers.document.Document

    print("Document Successfully Loaded!")
    print