【亲测免费】 Labelbox Python SDK 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

labelbox-python/
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── pyproject.toml
├── requirements-dev.lock
├── requirements.lock
├── dockerignore
├── gitignore
├── python-version
├── readthedocs.yml
├── docs/
│   └── ...
├── examples/
│   └── ...
├── libs/
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，包含如何为项目贡献代码的详细说明。
• LICENSE: 项目使用的开源许可证，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的主文档，包含项目的概述、安装指南、快速入门等信息。
• SECURITY.md: 安全指南，包含如何报告安全漏洞的说明。
• pyproject.toml: Python项目的配置文件，定义了项目的依赖和构建工具。
• requirements-dev.lock: 开发环境的依赖锁定文件。
• requirements.lock: 生产环境的依赖锁定文件。
• dockerignore: Docker构建时忽略的文件列表。
• gitignore: Git版本控制时忽略的文件列表。
• python-version: 项目支持的Python版本。
• readthedocs.yml: ReadTheDocs配置文件，用于文档的自动构建和部署。
• docs/: 项目的文档目录，包含详细的API文档和使用指南。
• examples/: 示例代码目录，包含使用SDK的Jupyter Notebook示例。
• libs/: 项目的主要代码库，包含SDK的核心功能实现。

2. 项目的启动文件介绍

Labelbox Python SDK 没有明确的“启动文件”，因为它是作为Python库使用的。用户可以通过导入labelbox模块来使用SDK的功能。以下是一个简单的启动示例：

import labelbox as lb

# 创建客户端实例
client = lb.Client(API_KEY)  # API_KEY 需要从Labelbox账户中生成

# 创建一个数据集
dataset = client.create_dataset(name="Test Dataset")

# 添加数据行
data_rows = [{"row_data": "My First Data Row", "global_key": "first-data-row"}]
task = dataset.create_data_rows(data_rows)
task.wait_till_done()

print("数据集创建成功！")

3. 项目的配置文件介绍

pyproject.toml

pyproject.toml 是Python项目的配置文件，定义了项目的依赖和构建工具。以下是该文件的部分内容示例：

[tool.poetry]
name = "labelbox"
version = "0.1.0"
description = "The data factory for next gen AI"
authors = ["Labelbox <[e-mail]>"]
license = "Apache-2.0"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.7"
requests = "^2.25.1"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.2"

[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

requirements-dev.lock 和 requirements.lock

这两个文件分别定义了开发环境和生产环境的依赖锁定。requirements-dev.lock 包含开发所需的额外依赖，而 requirements.lock 包含生产环境所需的依赖。

dockerignore 和 gitignore

这两个文件分别定义了Docker构建和Git版本控制时忽略的文件列表。例如：

# dockerignore
.git
.DS_Store
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd
*.db
*.sqlite3
*.env

# gitignore
__pycache__/
*.py[cod]
*.env
*.db
*.sqlite3
*.log
*.bak
*.swp
*.swo
*.DS_Store

通过这些配置文件，开发者可以确保项目在不同环境下的依赖和构建过程的一致性。