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# Elenco dei vettori
<a name="s3-vectors-list"></a>

Puoi elencare i vettori in un indice vettoriale con l'operazione API. [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors.html) Per ulteriori informazioni sul numero massimo di vettori che possono essere restituiti per pagina, consulta [Limitazioni e restrizioni](s3-vectors-limitations.md). La risposta include un token di impaginazione quando i risultati vengono troncati. Per ulteriori informazioni sugli elementi di risposta di`ListVectors`, consulta [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)*Amazon S3 API* Reference. Puoi anche utilizzare `ListVectors` per esportare dati vettoriali da un indice vettoriale specifico. `ListVectors` è molto coerente. Dopo un’operazione di scrittura, è possibile elencare immediatamente i vettori con tutte le modifiche implementate. 

## Utilizzando il AWS CLI
<a name="list-vectors-index-cli"></a>

Per elencare i vettori, utilizza i seguenti comandi di esempio. Sostituisci {{user input placeholders}} con le informazioni appropriate.

I parametri `segment-index` e `segment-count` consentono di partizionare le operazioni di elenco su più richieste parallele. Quando si specifica un valore `segment-count` (ad es. `2`), si divide l’indice in altrettanti segmenti. Il parametro `segment-index` (a partire da 0) determina il segmento da elencare. Questo approccio aiuta a migliorare le prestazioni quando si elencano indici vettoriali di grandi dimensioni abilitando l’elaborazione parallela. Per ulteriori informazioni su `segment-count` e`segment-index`, consulta [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)il riferimento alle *API di Amazon S3*.

**Per elencare tutti i vettori in un indice**

Richiesta di esempio:

```
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
```

Risposta di esempio:

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

**Per elencare i vettori con impaginazione**

Richiesta di esempio:

```
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"
```

Risposta di esempio:

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

## Utilizzando il AWS SDKs
<a name="list-vectors-index-sdk"></a>

------
#### [ SDK for Python ]

Esempio: elenca i vettori in un indice vettoriale

```
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)
```

Esempio: elenca tutti i vettori in un indice vettoriale in parallelo

```
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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