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# Détecter du texte dans un document à l'aide d'Amazon Textract et d'unAWSKIT DE DÉVELOPPEMENT LOGICIEL
<a name="example_textract_DetectDocumentText_section"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment détecter du texte dans un document à l'aide d'Amazon Textract.

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#### [ Java ]

**SDK pour Java 2.x**  
Détecte le texte d'un document d'entrée.  

```
    public static void detectDocText(TextractClient textractClient,String sourceDoc) {

        try {

            InputStream sourceStream = new FileInputStream(new File(sourceDoc));
            SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);

            // Get the input Document object as bytes
            Document myDoc = Document.builder()
                    .bytes(sourceBytes)
                    .build();

            DetectDocumentTextRequest detectDocumentTextRequest = DetectDocumentTextRequest.builder()
                    .document(myDoc)
                    .build();

            // Invoke the Detect operation
            DetectDocumentTextResponse textResponse = textractClient.detectDocumentText(detectDocumentTextRequest);

            List<Block> docInfo = textResponse.blocks();

            Iterator<Block> blockIterator = docInfo.iterator();

            while(blockIterator.hasNext()) {
                Block block = blockIterator.next();
                System.out.println("The block type is " +block.blockType().toString());
            }

            DocumentMetadata documentMetadata = textResponse.documentMetadata();
            System.out.println("The number of pages in the document is " +documentMetadata.pages());

        } catch (TextractException | FileNotFoundException e) {

            System.err.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
Détecte du texte d'un document situé dans un compartiment Amazon S3.  

```
    public static void detectDocTextS3 (TextractClient textractClient, String bucketName, String docName) {

        try {
            S3Object s3Object = S3Object.builder()
                    .bucket(bucketName)
                    .name(docName)
                    .build();

            // Create a Document object and reference the s3Object instance
            Document myDoc = Document.builder()
                    .s3Object(s3Object)
                    .build();

            // Create a DetectDocumentTextRequest object
            DetectDocumentTextRequest detectDocumentTextRequest = DetectDocumentTextRequest.builder()
                    .document(myDoc)
                    .build();

            // Invoke the detectDocumentText method
            DetectDocumentTextResponse textResponse = textractClient.detectDocumentText(detectDocumentTextRequest);

            List<Block> docInfo = textResponse.blocks();

            Iterator<Block> blockIterator = docInfo.iterator();

            while(blockIterator.hasNext()) {
                Block block = blockIterator.next();
                System.out.println("The block type is " +block.blockType().toString());
            }

            DocumentMetadata documentMetadata = textResponse.documentMetadata();
            System.out.println("The number of pages in the document is " +documentMetadata.pages());

        } catch (TextractException e) {

            System.err.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Trouvez des instructions et plus de code sur [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/textract#readme). 
+  Pour plus d'informations sur l'API, consultez[DetectDocumentText](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/textract-2018-06-27/DetectDocumentText)dans*AWS SDK for Java 2.xAPI Reference*. 

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#### [ Python ]

**SDK pour Python (Boto3)**  
  

```
class TextractWrapper:
    """Encapsulates Textract functions."""
    def __init__(self, textract_client, s3_resource, sqs_resource):
        """
        :param textract_client: A Boto3 Textract client.
        :param s3_resource: A Boto3 Amazon S3 resource.
        :param sqs_resource: A Boto3 Amazon SQS resource.
        """
        self.textract_client = textract_client
        self.s3_resource = s3_resource
        self.sqs_resource = sqs_resource

    def detect_file_text(self, *, document_file_name=None, document_bytes=None):
        """
        Detects text elements in a local image file or from in-memory byte data.
        The image must be in PNG or JPG format.

        :param document_file_name: The name of a document image file.
        :param document_bytes: In-memory byte data of a document image.
        :return: The response from Amazon Textract, including a list of blocks
                 that describe elements detected in the image.
        """
        if document_file_name is not None:
            with open(document_file_name, 'rb') as document_file:
                document_bytes = document_file.read()
        try:
            response = self.textract_client.detect_document_text(
                Document={'Bytes': document_bytes})
            logger.info(
                "Detected %s blocks.", len(response['Blocks']))
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't detect text.")
            raise
        else:
            return response
```
+  Trouvez des instructions et plus de code sur [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/textract#code-examples). 
+  Pour plus d'informations sur l'API, consultez[DetectDocumentText](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/textract-2018-06-27/DetectDocumentText)dans*AWSRéférence d'API SDK for Python (Boto3)*. 

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Pour obtenir la liste complète desAWSGuides de développement SDK et exemples de code, voir[Utilisation d'Amazon Textract avec unAWSKIT DE DÉVELOPPEMENT LOGICIEL](sdk-general-information-section.md). Cette rubrique inclut également des informations sur le démarrage et des détails sur les versions précédentes du SDK.