Obtenir un type d'aspect

Récupérez un type d'aspect existant.

Exemple de code

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les Java instructions de configuration décrites dans le guide de démarrage rapide de Knowledge Catalog à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l' API Knowledge CatalogJava.

Pour vous authentifier auprès de Knowledge Catalog, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.cloud.dataplex.v1.AspectType;
import com.google.cloud.dataplex.v1.AspectTypeName;
import com.google.cloud.dataplex.v1.CatalogServiceClient;
import java.io.IOException;

public class GetAspectType {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    // Available locations: https://cloud.google.com/dataplex/docs/locations
    String location = "MY_LOCATION";
    String aspectTypeId = "MY_ASPECT_TYPE_ID";

    AspectType aspectType = getAspectType(projectId, location, aspectTypeId);
    System.out.println("Aspect type retrieved successfully: " + aspectType.getName());
  }

  // Method to retrieve Aspect Type located in projectId, location and with aspectTypeId
  public static AspectType getAspectType(String projectId, String location, String aspectTypeId)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (CatalogServiceClient client = CatalogServiceClient.create()) {
      AspectTypeName aspectTypeName = AspectTypeName.of(projectId, location, aspectTypeId);
      return client.getAspectType(aspectTypeName);
    }
  }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Knowledge Catalog à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Knowledge Catalog.Python

Pour vous authentifier auprès de Knowledge Catalog, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import dataplex_v1


def get_aspect_type(
    project_id: str, location: str, aspect_type_id: str
) -> dataplex_v1.AspectType:
    """Method to retrieve Aspect Type located in project_id, location and with aspect_type_id"""

    # Initialize client that will be used to send requests across threads. This
    # client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    # After completing all of your requests, call the "__exit__()" method to safely
    # clean up any remaining background resources. Alternatively, use the client as
    # a context manager.
    with dataplex_v1.CatalogServiceClient() as client:
        # The resource name of the Aspect Type
        name = (
            f"projects/{project_id}/locations/{location}/aspectTypes/{aspect_type_id}"
        )
        return client.get_aspect_type(name=name)


if __name__ == "__main__":
    # TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    project_id = "MY_PROJECT_ID"
    # Available locations: https://cloud.google.com/dataplex/docs/locations
    location = "MY_LOCATION"
    aspect_type_id = "MY_ASPECT_TYPE_ID"

    aspect_type = get_aspect_type(project_id, location, aspect_type_id)
    print(f"Aspect type retrieved successfully: {aspect_type.name}")

Étape suivante

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