ファイルメタデータのクエリ - - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

メタデータインデックスを作成した後、Intelligent Media Management (IMM) の API オペレーションを呼び出すことで、1 つ以上のファイルのメタデータをクエリできます。フィールド検索、あいまいキーワード検索、または自然言語キーワード検索を使用してメタデータをクエリすることもできます。このトピックでは、ファイルメタデータをクエリする方法について説明します。

前提条件

ユースケースに基づいて、ファイルのメタデータインデックスが作成されます。詳細については、メタデータインデックスの作成を参照してください。

クエリメソッド

次の表は、ファイルメタデータのクエリに使用できるメソッドを示しています。

メソッド	説明
単一ファイルのメタデータをクエリする	GetFileMeta オペレーションを呼び出して、単一ファイルのメタデータをクエリします。
複数ファイルのメタデータをクエリする	BatchGetFileMeta オペレーションを呼び出して、複数ファイルのメタデータを一度にクエリします。
単純クエリを実行する	SimpleQuery オペレーションを呼び出して、指定された条件を満たすファイルをクエリし、特定の並べ替え順序でフィールド別にメタデータを一覧表示します。ネストを使用して複雑なクエリを実行したり、集計操作を実行してさまざまなフィールドの値の統計を収集して分析したりすることもできます。サポートされているフィールドと演算子のリストについては、サポートされているフィールドと演算子を参照してください。
あいまい検索を実行する	FuzzyQuery オペレーションを呼び出して、指定された文字列に一致するファイルをクエリし、ファイルメタデータを一覧表示します。 IMM は、ファイル名、ラベル、パス、カスタムラベルなど、抽出されたメタデータフィールド内で指定された文字列を検索します。ファイルのメタデータフィールド値の 1 つが指定された文字列と一致する場合、ファイルのすべてのメタデータが返されます。
自然言語キーワード検索を実行する	SemanticQuery オペレーションを呼び出して、自然言語キーワードに基づいてデータセット内のメタデータをクエリします。このオペレーションは、ラベル、作成日時、および住所フィールドに基づくセマンティック検索をサポートしています。たとえば、「杭州の空」に意味的に関連するファイルのメタデータをクエリするには、クエリ条件として「Query=杭州の空」を指定します。

単一ファイルのメタデータをクエリする

Test-project プロジェクトの Test-dataset データセットで、oss://test-bucket/test-object.jpg オブジェクトのメタデータを検索する例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "ProjectName": "test-project",
    "URI": "oss://test-bucket/test-object.jpg",
    "DatasetName": "test-dataset"
}

サンプルレスポンス

{
    "RequestId": "645FB6D9-5EA0-02C9-B253-****",
    "Files": [
        {
            "ProduceTime": "2020-08-19T17:11:11+08:00",
            "ObjectACL": "default",
            "ContentType": "image/jpeg",
            "ProjectName": "test-project",
            "Size": 22868,
            "URI": "oss://test-bucket/test-object.jpg",
            "Addresses": [
                {
                    "Language": "zh-Hans",
                    "Township": "Tanggou Town",
                    "AddressLine": "Chenlongzhuang, Tanggou Town, Shuyang County, Suqian City, Jiangsu Province",
                    "Country": "China",
                    "City": "Suqian",
                    "District": "Shuyang",
                    "Province": "Jiangsu"
                }
            ],
            "ObjectType": "file",
            "CustomLabels": {
                "category": "Persons"
            },
            "OwnerId": "****",
            "FileModifiedTime": "2021-05-13T10:22:44+08:00",
            "ImageWidth": 270,
            "OSSStorageClass": "Standard",
            "MediaType": "image",
            "ObjectId": "****",
            "CreateTime": "2022-07-06T07:10:18.497753661+08:00",
            "Filename": "1.jpg",
            "Labels": [
                {
                    "CentricScore": 0.921999990940094,
                    "Language": "zh-Hans",
                    "LabelConfidence": 1,
                    "LabelName": "Hairstyle",
                    "LabelLevel": 2,
                    "ParentLabelName": "Daily behavior"
                },
                ...
            ],
            "Orientation": 1,
            "Figures": [
                {
                    "Beard": "none",
                    "MaskConfidence": 0.6959999799728394,
                    "Gender": "female",
                    "Boundary": {
                        "Left": 70,
                        "Top": 75,
                        "Height": 134,
                        "Width": 101
                    },
                    ...
                }
            ],
            "EXIF": "...",
            "ContentMd5": "HZwoCnxPZ/fvhz4oRJ****",
            "ImageHeight": 270,
            "ImageScore": {
                "OverallQualityScore": 0.6140000224113464
            },
            "ETag": "\"1D9C280A7C4F67F7EF873E28449D****\"",
            "DatasetName": "test-dataset",
            "FileHash": "\"1D9C280A7C4F67F7EF873E2****\"",
            "UpdateTime": "2022-07-06T07:10:18.497753661+08:00",
            "OSSCRC64": "5634447745650079669",
            "OSSTaggingCount": 0,
            "LatLong": "34.000000,119.000000",
            "OSSObjectType": "Normal"
        }
    ]
}

完全なサンプルコード (IMM SDK for Python V1.27.3)

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
        @param access_key_id:
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        # エンドポイントを指定します。
        config.endpoint = f'imm.cn-beijing.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main() -> None:
        # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API オペレーションに対する権限を持っています。これらの資格情報を使用して操作を実行することは、リスクの高い操作です。RAM ユーザーを使用して API オペレーションを呼び出したり、日常の O&M を実行することをお勧めします。
        # セキュリティ上の理由から、AccessKey ペアをプロジェクトコードに埋め込まないことをお勧めします。
        # この例では、API アクセスの ID 検証を実装するために、環境変数から AccessKey ペアを取得しています。環境変数の構成方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/imm/developer-reference/configure-environment-variables を参照してください。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        get_file_meta_request = imm_20200930_models.GetFileMetaRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            uri='oss://test-bucket/test-object.jpg'
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # API オペレーションのレスポンスを出力します。
            response = client.get_file_meta_with_options(get_file_meta_request, runtime)
            print(response.body.to_map())
        except Exception as error:
            # 必要に応じてエラーメッセージを出力します。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(error)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main()

複数ファイルのメタデータをクエリする

Test-project プロジェクトの Test-dataset データセットで、oss://test-bucket/test-object1.jpg オブジェクトと oss://test-bucket/test-object2.jpg オブジェクトのメタデータを検索する例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "URIs": "[\"oss://test-bucket/test-object.jpg\", \"oss://test-bucket/test-object2.jpg\"]"
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

完全なサンプルコード (IMM SDK for Python V1.27.3)

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        # エンドポイントを指定します。
        config.endpoint = f'imm.cn-beijing.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main() -> None:
        # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API オペレーションに対する権限を持っています。これらの資格情報を使用して操作を実行することは、リスクの高い操作です。RAM ユーザーを使用して API オペレーションを呼び出したり、日常の O&M を実行することをお勧めします。
        # セキュリティ上の理由から、AccessKey ペアをプロジェクトコードに埋め込まないことをお勧めします。
        # この例では、API アクセスの ID 検証を実装するために、環境変数から AccessKey ペアを取得しています。環境変数の構成方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/imm/developer-reference/configure-environment-variables を参照してください。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        batch_get_file_meta_request = imm_20200930_models.BatchGetFileMetaRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            uris=[
                'oss://test-bucket/test-object1.jpg',
                'oss://test-bucket/test-object2.jpg'
            ]
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # API オペレーションのレスポンスを出力します。
            response = client.batch_get_file_meta_with_options(batch_get_file_meta_request, runtime)
            print(response.body.to_map())
        except Exception as error:
            # 必要に応じてエラーメッセージを出力します。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(error)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main()

単純クエリを実行する

例 1

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルタイプ: image
クエリ結果の並べ替え: ファイルサイズの昇順
返されるクエリ結果の最大数: 100

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"Field\": \"ContentType\", \"Operation\": \"prefix\", \"Value\": \"image\"}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset"
    "Sort": "Size",
    "Order": "asc",
    "MaxResults": 100
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

完全なサンプルコード (IMM SDK for Python V1.27.3)

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        config.endpoint = f'imm.cn-beijing.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main() -> None:
        # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API オペレーションに対する権限を持っています。これらの資格情報を使用して操作を実行することは、リスクの高い操作です。RAM ユーザーを使用して API オペレーションを呼び出したり、日常の O&M を実行することをお勧めします。
        # セキュリティ上の理由から、AccessKey ペアをプロジェクトコードに埋め込まないことをお勧めします。
        # この例では、API アクセスの ID 検証を実装するために、環境変数から AccessKey ペアを取得しています。環境変数の構成方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/imm/developer-reference/configure-environment-variables を参照してください。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        request = imm_20200930_models.SimpleQueryRequest()
        params = {
            # クエリ条件を指定します
            "Query": {"SubQueries": [{"Field": "ContentType", "Operation": "eq", "Value": "image/jpeg"}, {"Field": "Size", "Operation": "gt", "Value": "10485760"}, {"Field": "CustomLabels.category", "Operation": "eq", "Value": "Persons"}], "Operation": "and"},
            # IMM プロジェクトの名前を指定します。
            "ProjectName": "test-project",
            # データセットの名前を指定します。
            "DatasetName": "test-dataset",
            # 並べ替えフィールドを指定します。
            "Sort": "Size",
            # 並べ替え順序を指定します。
            "Order": "asc",
            # クエリ結果の最大数を 100 に設定します。
            "MaxResults": 100
        }
        request.from_map(params)
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # API オペレーションのレスポンスを出力します。
            response = client.simple_query_with_options(request, runtime)
            print(response.body.to_map())
        except Exception as error:
            # 必要に応じてエラーメッセージを出力します。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(error)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main()

例 2

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルタイプ: image
ファイルサイズ: 10 MB より大きい
カスタムラベル (CustomLabels.category): Persons
クエリ結果の並べ替え: ファイルサイズの昇順
返されるクエリ結果の最大数: 100

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"SubQueries\": [{\"Field\": \"ContentType\", \"Operation\": \"prefix\", \"Value\": \"image\"}, {\"Field\": \"Size\", \"Operation\": \"gt\", \"Value\": \"10485760\"}, {\"Field\": \"CustomLabels.category\", \"Operation\": \"eq\", \"Value\": \"Persons\"}], \"Operation\": \"and\"}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Sort": "Size",
    "Order": "asc",
    "MaxResults": 100

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

例 3

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルパス: oss://test-bucket/
ファイルサイズ: 10 MB より大きい
ラベル (Labels.LabelName): 「TV」または「ステレオ」
クエリ結果の並べ替え: ファイルサイズの昇順
返されるクエリ結果の最大数: 100

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"SubQueries\":[{\"Field\":\"URI\",\"Value\":\"oss://test-bucket/\",\"Operation\":\"prefix\"},{\"Field\":\"Size\",\"Value\":\"10485760\",\"Operation\":\"gt\"},{\"SubQueries\":[{\"Field\":\"Labels.LabelName\",\"Value\":\"TV\",\"Operation\":\"eq\"},{\"Field\":\"Labels.LabelName\",\"Value\":\"Stereo\",\"Operation\":\"eq\"}],\"Operation\":\"or\"}],\"Operation\":\"and\"}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Sort": "Size",
    "Order": "asc",
    "MaxResults": 100
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

例 4

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルタイプ: image
ファイルサイズ: 10 MB より大きい
カスタムラベル (CustomLabels.category): Persons
返される結果: 一致するファイルの合計サイズ

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"SubQueries\": [{\"Field\": \"ContentType\", \"Operation\": \"eq\", \"Value\": \"image/jpeg\"}, {\"Field\": \"Size\", \"Operation\": \"gt\", \"Value\": \"10485760\"}, {\"Field\": \"CustomLabels.category\", \"Operation\": \"eq\", \"Value\": \"Persons\"}], \"Operation\": \"and\"}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Aggregations": "[{\"Field\":\"Size\",\"Operation\":\"sum\"}]"
}

サンプルレスポンス

{
    "RequestId": "0FB9BA35-E16B-0DFE-BD52-****",
    "Aggregations": [
        {
            "Field": "Size",
            "Value": 10485760,
            "Operation": "sum"
        }
    ]
}

例 5

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルサイズ: 10 MB より大きい
顔 (Figures.Age と Figures.Gender): 年齢と性別
クエリ結果の並べ替え: ファイルサイズの昇順
返されるクエリ結果の最大数: 100

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"Operation\":\"not\",\"SubQueries\":[{\"Operation\":\"nested\",\"SubQueries\":[{\"Operation\":\"and\",\"SubQueries\":[{\"Field\":\"Figures.Age\",\"Operation\":\"gt\",\"Value\":\"36\"},{\"Field\":\"Figures.Gender\",\"Operation\":\"eq\",\"Value\":\"male\"},{\"Field\":\"Size\",\"Operation\":\"gt\",\"Value\":\"10485760\"}]}]}]}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Sort": "Size",
    "Order": "asc",
    "MaxResults": 100
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

例 6

クエリ条件は次のとおりです。

プロジェクト名: test-project
データセット名: test-dataset
ファイルタイプ: image
ファイルサイズ: 10 MB より大きい
カスタムラベル (CustomLabels.category): 存在
返される結果: 一致するファイルの合計サイズ

例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "Query": "{\"SubQueries\": [{\"Field\": \"ContentType\", \"Operation\": \"eq\", \"Value\": \"image/jpeg\"}, {\"Field\": \"Size\", \"Operation\": \"gt\", \"Value\": \"10485760\"}, {\"Field\": \"CustomLabels.category\", \"Operation\": \"exist\"}], \"Operation\": \"and\"}",
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Aggregations": "[{\"Field\":\"Size\",\"Operation\":\"sum\"}]"
}

サンプルレスポンス

{
    "RequestId": "0FB9BA35-E16B-0DFE-BD52-****",
    "Aggregations": [
        {
            "Field": "Size",
            "Value": 10485760,
            "Operation": "sum"
        }
    ]
}

あいまい検索を実行する

Test-project プロジェクトの Test-dataset データセットで、jpg 文字列に一致するファイルのメタデータを検索する例を次に示します。

サンプルリクエスト

{
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Query": "jpg"
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

完全なサンプルコード (IMM SDK for Python V1.27.3)

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        config.endpoint = f'imm.cn-beijing.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main() -> None:
        # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API オペレーションに対する権限を持っています。これらの資格情報を使用して操作を実行することは、リスクの高い操作です。RAM ユーザーを使用して API オペレーションを呼び出したり、日常の O&M を実行することをお勧めします。
        # セキュリティ上の理由から、AccessKey ペアをプロジェクトコードに埋め込まないことをお勧めします。
        # この例では、API アクセスの ID 検証を実装するために、環境変数から AccessKey ペアを取得しています。環境変数の構成方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/imm/developer-reference/configure-environment-variables を参照してください。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        fuzzy_query_request = imm_20200930_models.FuzzyQueryRequest(
            # IMM プロジェクトの名前を指定します。
            project_name='test-project',
            # データセットの名前を指定します。
            dataset_name='test-dataset',
            # キーワードを指定します。
            query='jpg'
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # API オペレーションのレスポンスを出力します。
            response = client.fuzzy_query_with_options(fuzzy_query_request, runtime)
            print(response.body.to_map())
        except Exception as error:
            # 必要に応じてエラーメッセージを出力します。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(error)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main()

自然言語キーワード検索を実行する

次の例では、test-dataset データセット (プロジェクト: test-project) 内で、2020 年 7 月に成都で撮影されたパンダの写真を検索します。

サンプルリクエスト

{
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "Query": "Pandas in Chengdu in July 2020"
    "MaxResults": 100
}

サンプルレスポンス (単一ファイルのメタデータをクエリするセクションのサンプルレスポンスを参照)

完全なサンプルコード (IMM SDK for Python V1.27.3)

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        AccessKey ID と AccessKey シークレットを使用してクライアントを初期化します。
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        config.endpoint = f'imm.cn-beijing.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main() -> None:
        # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API オペレーションに対する権限を持っています。これらの資格情報を使用して操作を実行することは、リスクの高い操作です。RAM ユーザーを使用して API オペレーションを呼び出したり、日常の O&M を実行することをお勧めします。
        # セキュリティ上の理由から、AccessKey ペアをプロジェクトコードに埋め込まないことをお勧めします。
        # この例では、API アクセスの ID 検証を実装するために、環境変数から AccessKey ペアを取得しています。環境変数の構成方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/imm/developer-reference/configure-environment-variables を参照してください。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        semantic_query_request = imm_20200930_models.SemanticQueryRequest(
            query='Pandas in Chengdu in July 2020',
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            max_results=100
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # API オペレーションのレスポンスを出力します。
            response = client.semantic_query_with_options(semantic_query_request, runtime)
            print(response.body.to_map())
        except Exception as error:
            # 必要に応じてエラーメッセージを出力します。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(error)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main()