# Enumeración de vectores
<a name="s3-vectors-list"></a>

Puede enumerar vectores en un índice vectorial con la operación de la API [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors.html). Para obtener más información sobre el número máximo de vectores que se pueden devolver por página, consulte [Restricciones y limitaciones](s3-vectors-limitations.md). La respuesta incluye un token de paginación cuando los resultados se truncan. Para obtener más información sobre los elementos de respuesta de `ListVectors`, consulte [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors) en la *Referencia de la API de Amazon S3*. También puede utilizar `ListVectors` para exportar datos vectoriales desde un índice vectorial especificado. `ListVectors` tiene una alta coherencia. Después de una operación WRITE, puede enumerar inmediatamente los vectores con todos los cambios reflejados. 

## Uso de AWS CLI
<a name="list-vectors-index-cli"></a>

Para enumerar vectores, utilice los siguientes comandos de ejemplo. Reemplace los *marcadores de posición de entrada del usuario* por información propia.

Los parámetros `segment-count` y `segment-index` le permiten dividir las operaciones de enumeración en varias solicitudes paralelas. Cuando se especifica un valor `segment-count` (como `2`), el índice se divide en ese número de segmentos. El parámetro `segment-index` (a partir de 0) determina qué segmento se enumerará. Este enfoque ayuda a mejorar el rendimiento cuando se enumeran índices vectoriales grandes, ya que habilita el procesamiento paralelo. Para obtener más información sobre `segment-count` y `segment-index`, consulte [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors) en la *Referencia de la API de Amazon S3*.

**Enumeración de todos los vectores de un índice**

Ejemplo de solicitud:

```
aws s3vectors list-vectors \
  --vector-bucket-name "amzn-s3-demo-vector-bucket" \
  --index-name "idx" \
  --segment-count 2 \
  --segment-index 0 \
  --return-data \
  --return-metadata
```

Respuesta de ejemplo:

```
{
    "vectors": [
        {
            "key": "vec3",
            "data": {
                "float32": [0.4000000059604645]
            },
            "metadata": {
                "nonFilterableKey": "val4",
                "filterableKey": "val2"
            }
        }
    ]
}
```

**Enumeración de vectores con paginación**

Ejemplo de solicitud:

```
aws s3vectors list-vectors \
  --vector-bucket-name "amzn-s3-demo-vector-bucket" \
  --index-name "idx" \
  --segment-count 2 \
  --segment-index 0 \
  --return-data \
  --return-metadata \
  --next-token "zWfh7e57H2jBfBtRRmC7OfMwl209G9dg3j2qM6kM4t0rps6ClYzJykgMOil9eGqU5nhf_gTq53IfoUdTnsg"
```

Respuesta de ejemplo:

```
{
    "vectors": [
        {
            "key": "vec1",
            "data": {
                "float32": [0.5]
            },
            "metadata": {
                "nonFilterableKey": "val2",
                "filterableKey": "val1"
            }
        }
    ]
}
```

## Uso de los AWS SDK
<a name="list-vectors-index-sdk"></a>

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#### [ SDK for Python ]

Ejemplo: Muestra de vectores en un índice vectorial

```
import boto3

# Create a S3 Vectors client in the AWS Region of your choice. 
s3vectors = boto3.client("s3vectors", region_name="us-west-2")

#List vectors in your vector index 

response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

print(vectors)
```

Ejemplo: Muestra de todos los vectores en un índice vectorial en paralelo

```
import boto3

# Create a S3 Vectors client in the AWS Region of your choice. 
s3vectors = boto3.client("s3vectors", region_name="us-west-2")

#List vectors in the 1st half of vectors in the index.
response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    segmentCount=2,
    segmentIndex=1,
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

#List vectors starting from the 2nd half of vectors in the index.
# This can be ran in parallel with the first `list_vectors` call.
response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    segmentCount=2,
    segmentIndex=1,
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

print(vectors)
```

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