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# Création d’une liste de vecteurs
<a name="s3-vectors-list"></a>

Vous pouvez répertorier les vecteurs dans un index vectoriel à l'aide de l'opération [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors.html)API. Pour plus d’informations sur le nombre maximal de vecteurs pouvant être renvoyés par page, consultez [Limites et restrictions](s3-vectors-limitations.md). La réponse inclut un jeton de pagination lorsque les résultats sont tronqués. Pour plus d'informations sur les éléments de réponse de`ListVectors`, consultez [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)le manuel *Amazon S3 API Reference*. Vous pouvez également utiliser `ListVectors` pour exporter des données vectorielles à partir d’un index vectoriel spécifié. `ListVectors` est fortement cohérent. Après une opération WRITE, vous pouvez immédiatement répertorier les vecteurs avec toutes les modifications reflétées. 

## À l'aide du AWS CLI
<a name="list-vectors-index-cli"></a>

Pour répertorier les vecteurs, utilisez les exemples de commande suivante. Remplacez les *user input placeholders* par vos propres informations.

Les paramètres `segment-count` et `segment-index` vous permettent de partitionner vos opérations de liste sur plusieurs demandes parallèles. Lorsque vous spécifiez une valeur `segment-count` (telle que `2`), vous divisez l’index en autant de segments. Le paramètre `segment-index` (à partir de 0) détermine le segment à répertorier. Cette approche permet d’améliorer les performances lors de la création d’une liste de grands index vectoriels en activant le traitement parallèle. Pour plus d'informations sur `segment-count` et`segment-index`, consultez [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)le manuel de *référence des API Amazon S3*.

**Pour répertorier tous les vecteurs dans un index**

Exemple de demande :

```
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
```

Exemple de réponse :

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

**Pour répertorier les vecteurs avec pagination**

Exemple de demande :

```
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"
```

Exemple de réponse :

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

## À l'aide du AWS SDKs
<a name="list-vectors-index-sdk"></a>

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#### [ SDK for Python ]

Exemple : Lister les vecteurs dans un index vectoriel

```
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)
```

Exemple : Lister tous les vecteurs dans un index vectoriel en parallèle

```
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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