Verwenden Sie video-to-text-python, um Medien hochzuladen, Transkriptionsaufgaben zu erstellen und Ergebnisse abzufragen.
Der Python Client kapselt die öffentlichen Upload- und Task-APIs mit synchronem und asynchronem Client.
Installation
Abschnitt betitelt „Installation“pip install video-to-text-pythonInitialisierung
Abschnitt betitelt „Initialisierung“import os
from video_to_text import VideoToTextClient
client = VideoToTextClient( api_key=os.environ["VTT_API_KEY"],)Datei transkribieren
Abschnitt betitelt „Datei transkribieren“from pathlib import Path
task = client.transcriptions.transcribe_file( Path("meeting.mp4"), language="Auto", timestamp_mode="CHUNK", transcription_mode="balanced", timeout=600,)
print(task.full_text)Verwenden Sie precision, wenn Genauigkeit wichtiger ist als Kreditkosten.
Upload und manuelle Erstellung
Abschnitt betitelt „Upload und manuelle Erstellung“upload = client.uploads.create({ "filename": "meeting.mp4", "mimetype": "video/mp4",})
content = Path("meeting.mp4").read_bytes()client.uploads.put(upload.upload_url, content, mimetype="video/mp4")
asset = client.uploads.complete(upload.upload_id, { "fileKey": upload.file_key, "fileUrl": upload.file_url, "filename": "meeting.mp4", "mimetype": "video/mp4", "fileSize": len(content),})
created = client.tasks.create({ "assetId": asset.asset_id, "language": "Auto", "timestampMode": "CHUNK", "transcriptionMode": "balanced",})
result = client.tasks.wait(created.transcript_id)print(result.full_text)Asynchroner Client
Abschnitt betitelt „Asynchroner Client“from video_to_text import AsyncVideoToTextClient
async with AsyncVideoToTextClient( api_key=os.environ["VTT_API_KEY"],) as client: task = await client.transcriptions.transcribe_file( Path("meeting.mp4"), transcription_mode="balanced", ) print(task.full_text)Task-Ergebnisse
Abschnitt betitelt „Task-Ergebnisse“tasks.wait() gibt zurück, sobald die Aufgabe SUCCEEDED erreicht. Wenn die Aufgabe FAILED oder CANCELED erreicht, wirft der Client APIError und verwendet show_error als Detail, falls vorhanden.
Task-Details enthalten full_text, chunks, words, source_duration_ms, result_language, transcription_mode und billed_credits.
from video_to_text import APIError, RateLimitError, UploadError
try: task = client.transcriptions.transcribe_file( Path("meeting.mp4"), transcription_mode="balanced", )except RateLimitError: print("Please retry later.")except UploadError: print("The media upload did not complete.")except APIError as error: print(error.error_code, error.problem.detail)Ressourcen
Abschnitt betitelt „Ressourcen“Für Quellcode, Issues und Beiträge besuchen Sie das GitHub-Repository video-to-text-python. Installieren Sie die neueste Version des Pakets video-to-text-python über PyPI.