Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Удаление всех заданий расшифровки с помощью одной команды интерфейса командной строки для AWS

Я пытаюсь удалить все свои задания AWS Transcribe одновременно. Я знаю, что могу пройти и удалить их один за другим через консоль, а также могу удалить их все через интерфейс командной строки с помощью следующей команды:

$ aws transcribe delete-transcription-job --transcription-job-name YOUR_JOB_NAME

Проблема в том, что я должен делать это для каждой отдельной работы! Я занимаюсь ими массово (около 1000 вакансий). Я пробовал следующий код, но это не работает:

for jobName in ${aws transcribe list-transcription-jobs --query '[TranscriptionJobSummaries[*].TranscriptionJobName]' --output text}; do aws delete-transcription-job --transcription-job-name $jobName

Когда я запускаю этот код, он ничего не делает. Любые идеи, как это исправить?

bash amazon-web-services command-line-interface
16.10.2019

  • Не уверен на 100% в этом, но в чем я вполне уверен, так это в том, что ваша aws команда должна быть заключена в $(), а не ${} 16.10.2019
  • @JNevill У меня было это с () раньше, и я пробовал {}, но оба дают одинаковый результат :( 16.10.2019

Ответы:


1

Если вы ожидаете, что команда list-transcription-jobs вернет большое количество значений, тогда цикл for может привести к сбою пределов списка аргументов. В таких ситуациях лучше использовать цикл while read, например:

aws transcribe list-transcription-jobs --query '[TranscriptionJobSummaries[*].TranscriptionJobName]' --output text | while read jobName; do
    aws delete-transcription-job --transcription-job-name "$jobName"
done
16.10.2019
  • Я пробовал этот метод, и первая половина работает, но не может завершить вторую половину. Для меня он может перечислить задания без проблем, однако, когда он переходит на Удалить, используя предоставленную информацию, он ничего не отображает. Похоже, что он все еще обрабатывается, но, проверяя расшифровку на консоли, он все еще показывает все задания. Любые идеи? aws transcribe list-transcription-jobs --max-results 100 --query '[TranscriptionJobSummaries[*].TranscriptionJobName]' --output text while read jobName; do aws delete-transcription-job --transcription-job-name "$jobName" done 17.10.2019
  • @OwenMurray Вставленная команда распечатает максимум 100 результатов. Если это команда, которую вы использовали в цикле, то будут удалены только первые 100 результатов. Может ли это объяснить то, что вы наблюдаете? Вы пробовали без использования --max-results 100? 18.10.2019
  • Извините, я изменил его на максимум 1, так как он печатал 5 результатов за раз, теперь он работает, спасибо за помощь! :) 18.10.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..