Gestión de llamadas limitadas y conexiones interrumpidas - Amazon Textract

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Gestión de llamadas limitadas y conexiones interrumpidas

Una operación de Amazon Textract Texact puede fallar si supera el número máximo de transacciones por segundo (TPS), lo que hace que el servicio limite la aplicación o cuando se cae la conexión. Por ejemplo, si realiza demasiadas llamadas a operaciones de Amazon Textract Texact en un corto período de tiempo, limita las llamadas y envía unProvisionedThroughputExceededExceptionerror en la respuesta de la operación. Para obtener información sobre cuotas de Amazon Textract TPS, consulteCuotas de Amazon Textract.

Puede administrar la limitación y las conexiones caídas si vuelve a intentar automáticamente la operación. Puede especificar el número de reintentos incluyendo elConfigcuando se crea el cliente de Amazon Textract. Recomendamos un recuento de reintentos de 5. LaAWSEl SDK reintenta una operación la cantidad especificada de veces antes de que se produzca el error y de que se lanza una excepción. Para obtener más información, consulte Reintentos de error y retardo exponencial en AWS.

nota

Los reintentos automáticos funcionan tanto para operaciones síncronas como asíncronas. Antes de especificar reintentos automáticos, asegúrese de que tiene la versión más reciente del SDK de AWS. Para obtener más información, consulte Paso 2: Configurar laAWS CLIyAWSSDK de.

En el siguiente ejemplo se muestra cómo reintentar las operaciones de Amazon Textract automáticamente cuando se procesan varios documentos.

Requisitos previos
Para reintentar automáticamente las operaciones

  1. Cargue varias imágenes de documento en el bucket de S3 para que se lure el ejemplo sincrónico. Cargue un documento de varias páginas en su bucket de S3 y ejecuteStartDocumentTextDetectionpara ejecutar el ejemplo asíncrono.

    Para obtener instrucciones, consulteCarga de objetos en Amazon S3en laAmazon Simple Storage Service User Guide.

  2. En los siguientes ejemplos se muestra cómo utilizar elConfigpara volver a intentar automáticamente una operación. El ejemplo sincrónico llama alDetectDocumentText, mientras que el ejemplo asíncrono llama alGetDocumentTextDetection.

    Sync Example

    Utilice los siguientes ejemplos para llamar alDetectDocumentTexten los documentos de su bucket de Amazon S3. Enmain, cambie el valor debucketen su bucket de S3. Cambiar el valor dedocumentsa los nombres de las imágenes de documento que ha subido en el paso 2.

    import boto3
from botocore.client import Config
# Documents

def process_multiple_documents(bucket, documents):
    
    config = Config(retries = dict(max_attempts = 5))
 
    # Amazon Textract client
    textract = boto3.client('textract', config=config)
 
    for documentName in documents:
 
        print("\nProcessing: {}\n==========================================".format(documentName))
 
        # Call Amazon Textract
        response = textract.detect_document_text(
            Document={
                'S3Object': {
                    'Bucket': bucket,
                    'Name': documentName
                }
            })
 
        # Print detected text
        for item in response["Blocks"]:
            if item["BlockType"] == "LINE":
                print ('\033[94m' +  item["Text"] + '\033[0m')


def main():
    bucket = ""
    documents = ["document-image-1.png",
    "document-image-2.png", "document-image-3.png",
    "document-image-4.png", "document-image-5.png" ]
    process_multiple_documents(bucket, documents)



if __name__ == "__main__":
    main()
    Async Example

    Utilice los siguientes ejemplos para llamar a la operación GetDocumentTextDetection. Supone que ya ha llamadoStartDocumentTextDetectionen los documentos de su bucket de Amazon S3 y obtuvo unJobId. Enmain, cambie el valor debucketen su bucket de S3 y el valor deroleArnal Arn asignado a su rol Textract. También necesitará cambiar el valor dedocumental nombre del documento de varias páginas del bucket de Amazon S3. Por último, sustituya el valor deregion_namecon el nombre de su región y proporcione elGetResultsfunción con el nombre de sujobId.

    import boto3
from botocore.client import Config

class DocumentProcessor:
    jobId = ''
    region_name = ''

    roleArn = ''
    bucket = ''
    document = ''

    sqsQueueUrl = ''
    snsTopicArn = ''
    processType = ''

    def __init__(self, role, bucket, document, region):
        self.roleArn = role
        self.bucket = bucket
        self.document = document
        self.region_name = region
        self.config = Config(retries = dict(max_attempts = 5))

        self.textract = boto3.client('textract', region_name=self.region_name, config=self.config)
        self.sqs = boto3.client('sqs')
        self.sns = boto3.client('sns')

# Display information about a block
    def DisplayBlockInfo(self, block):

        print("Block Id: " + block['Id'])
        print("Type: " + block['BlockType'])
        if 'EntityTypes' in block:
            print('EntityTypes: {}'.format(block['EntityTypes']))

        if 'Text' in block:
            print("Text: " + block['Text'])

        if block['BlockType'] != 'PAGE':
            print("Confidence: " + "{:.2f}".format(block['Confidence']) + "%")

        print('Page: {}'.format(block['Page']))

        if block['BlockType'] == 'CELL':
            print('Cell Information')
            print('\tColumn: {} '.format(block['ColumnIndex']))
            print('\tRow: {}'.format(block['RowIndex']))
            print('\tColumn span: {} '.format(block['ColumnSpan']))
            print('\tRow span: {}'.format(block['RowSpan']))

            if 'Relationships' in block:
                print('\tRelationships: {}'.format(block['Relationships']))

        print('Geometry')
        print('\tBounding Box: {}'.format(block['Geometry']['BoundingBox']))
        print('\tPolygon: {}'.format(block['Geometry']['Polygon']))

        if block['BlockType'] == 'SELECTION_ELEMENT':
            print('    Selection element detected: ', end='')
            if block['SelectionStatus'] == 'SELECTED':
                print('Selected')
            else:
                print('Not selected')

    def GetResults(self, jobId):
        maxResults = 1000
        paginationToken = None
        finished = False

        while finished == False:

            response = None

            if paginationToken == None:
                response = self.textract.get_document_text_detection(JobId=jobId,
                                                                         MaxResults=maxResults)
            else:
                response = self.textract.get_document_text_detection(JobId=jobId,
                                                                         MaxResults=maxResults,
                                                                         NextToken=paginationToken)

            blocks = response['Blocks']
            print('Detected Document Text')
            print('Pages: {}'.format(response['DocumentMetadata']['Pages']))

            # Display block information
            for block in blocks:
                self.DisplayBlockInfo(block)
                print()
                print()

            if 'NextToken' in response:
                paginationToken = response['NextToken']
            else:
                finished = True

def main():
    roleArn = 'role-arn'
    bucket = 'bucket-name'
    document = 'document-name'
    region_name = 'region-name'
    analyzer = DocumentProcessor(roleArn, bucket, document, region_name)
    analyzer.GetResults("job-id")

if __name__ == "__main__":
    main()