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# Utilizzo `ListDocumentClassifiers` con un AWS SDK o una CLI
<a name="example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section"></a>

Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListDocumentClassifiers`.

Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: 
+  [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md) 

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#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Come un elenco di tutti i classificatori dei documenti**  
L’esempio `list-document-classifiers` seguente elenca tutti i modelli di classificatori di documenti addestrati e in corso di addestramento.  

```
aws comprehend list-document-classifiers
```
Output:  

```
{
    "DocumentClassifierPropertiesList": [
        {
            "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINED",
            "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
            "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
            "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
            },
            "OutputDataConfig": {},
            "ClassifierMetadata": {
                "NumberOfLabels": 3,
                "NumberOfTrainedDocuments": 5016,
                "NumberOfTestDocuments": 557,
                "EvaluationMetrics": {
                    "Accuracy": 0.9856,
                    "Precision": 0.9919,
                    "Recall": 0.9459,
                    "F1Score": 0.9673,
                    "MicroPrecision": 0.9856,
                    "MicroRecall": 0.9856,
                    "MicroF1Score": 0.9856,
                    "HammingLoss": 0.0144
                }
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
            "Mode": "MULTI_CLASS"
        },
        {
            "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINING",
            "SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
            },
            "OutputDataConfig": {},
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
            "Mode": "MULTI_CLASS"
        }
    ]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione e gestione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.  
+  Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassifiers AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifiers.html)*Command Reference.* 

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#### [ Python ]

**SDK per Python (Boto3)**  
 C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples). 

```
class ComprehendClassifier:
    """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""

    def __init__(self, comprehend_client):
        """
        :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
        """
        self.comprehend_client = comprehend_client
        self.classifier_arn = None


    def list(self):
        """
        Lists custom classifiers for the current account.

        :return: The list of classifiers.
        """
        try:
            response = self.comprehend_client.list_document_classifiers()
            classifiers = response["DocumentClassifierPropertiesList"]
            logger.info("Got %s classifiers.", len(classifiers))
        except ClientError:
            logger.exception(
                "Couldn't get classifiers.",
            )
            raise
        else:
            return classifiers
```
+  Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassifiers AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassifiers)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. 

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#### [ SAP ABAP ]

**SDK per SAP ABAP**  
 C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples). 

```
    TRY.
        oo_result = lo_cpd->listdocumentclassifiers( ).
        MESSAGE 'Document classifiers listed.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
        MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
        MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
        MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
    ENDTRY.
```
+  Per i dettagli sulle API, [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference. 

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Per un elenco completo delle guide per sviluppatori AWS SDK e degli esempi di codice, consulta. [Utilizzo di Amazon Comprehend con un SDK AWS](sdk-general-information-section.md) Questo argomento include anche informazioni su come iniziare e dettagli sulle versioni precedenti dell’SDK.