Azure Cognitive Services Python SDK 示例教程

1. 项目介绍

项目概述

cognitive-services-python-sdk-samples 是一个由 Azure 提供的开源项目，旨在帮助开发者快速上手使用 Python SDK 与各种 Azure Cognitive Services 进行交互。该项目包含了多个示例代码，涵盖了知识、语言、搜索、视觉等多个领域的服务。

主要功能

• 知识：使用 QnA Maker SDK 进行问答系统开发。
• 语言：使用 LUIS SDK 进行语言理解，使用 Bing Spell Check SDK 进行拼写检查，使用 Text Analytics SDK 进行文本分析。
• 搜索：使用 Bing Autosuggest SDK 进行自动建议，使用 Bing Custom Search SDK 进行自定义搜索，使用 Bing Entity Search SDK 进行实体搜索等。
• 视觉：使用 Face SDK 进行人脸识别，使用 Computer Vision SDK 进行计算机视觉分析，使用 Custom Vision SDK 进行自定义视觉训练等。

2. 项目快速启动

环境准备

1. 安装 Python：确保你已经安装了 Python 2.7 或 3.3 及以上版本。
2. 创建虚拟环境：推荐使用虚拟环境进行开发。

   python -m venv mytestenv
   cd mytestenv
   source bin/activate  # Linux shell (Bash, ZSH, etc.)
   # 或者
   /scripts/activate  # PowerShell
   /scripts/activate.bat  # Windows CMD
   

安装依赖

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-python-sdk-samples.git
   cd cognitive-services-python-sdk-samples
   

2. 安装依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

设置环境变量

根据你想要测试的服务，设置相应的环境变量。例如：

export LUIS_SUBSCRIPTION_KEY="your_luis_subscription_key"
export SPELLCHECK_SUBSCRIPTION_KEY="your_spellcheck_subscription_key"

运行示例代码

1. 运行完整示例：

   python example.py
   

2. 运行单个示例：

   python samples/language/spellcheck_samples.py
   python samples/search/entity_search_samples.py
   python samples/vision/inkrecognizer_sample.py
   

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 智能客服：使用 QnA Maker SDK 构建智能问答系统，提升客户服务效率。
• 内容审核：使用 Content Moderator SDK 对文本和图像进行自动审核，确保内容合规。
• 图像识别：使用 Computer Vision SDK 进行图像分析，识别图像中的物体、场景和人脸。

最佳实践

• 使用虚拟环境：在开发过程中使用虚拟环境，避免依赖冲突。
• 生产环境配置：在生产环境中，建议固定每个包的特定版本，避免版本不兼容问题。
• 错误处理：在调用 API 时，添加适当的错误处理机制，确保程序的健壮性。

4. 典型生态项目

相关项目

• Azure SDK for Python：提供与 Azure 服务交互的 Python SDK。
• Azure Cognitive Services：一系列 AI 服务，包括计算机视觉、语音识别、语言理解等。
• Azure Machine Learning：用于构建、训练和部署机器学习模型的平台。

集成示例

• 与 Azure Functions 集成：使用 Azure Functions 作为后端服务，调用 Cognitive Services 进行实时数据处理。
• 与 Azure Storage 集成：将处理后的数据存储在 Azure Storage 中，便于后续分析和使用。

通过本教程，你应该能够快速上手使用 cognitive-services-python-sdk-samples 项目，并了解如何将其应用于实际开发中。