Google AI API Kullanım Dokümantasyonu

Gemini AI API ile JSON formatında veri alma örneği

Öğreticilere Dön
Mikail Karadeniz tarafından yazılmıştır

Kurulum

Gereksinimler

Bu kodu çalıştırmak için aşağıdaki gereksinimlere ihtiyacınız vardır:

  • Python 3.7 veya üzeri
  • Google AI API anahtarı
  • Gerekli Python paketleri

Paket Kurulumu

Aşağıdaki komutu kullanarak gerekli paketleri yükleyin: 

pip install google-generativeai python-dotenv pydantic

API Anahtarı Ayarları

Google AI API anahtarınızı bir .env dosyasında saklayın: 

# .env dosyası
GOOGLE_AI_API_KEY=your_api_key_here

Kullanılan Kütüphaneler

google-generativeai

Google'ın Gemini AI modellerine erişim sağlayan resmi Python kütüphanesi. API üzerinden AI modellerine istek göndermek için kullanılır.

python-dotenv

Ortam değişkenlerini .env dosyasından yüklemek için kullanılan bir kütüphane. API anahtarı gibi hassas bilgileri güvenli bir şekilde saklamak için kullanılır.

pydantic

Veri doğrulama ve ayarlama için kullanılan bir kütüphane. API'den dönen verileri belirli bir şemaya göre yapılandırmak için kullanılır.

os

Python'un standart kütüphanesi. Ortam değişkenlerine erişmek için kullanılır.

Adım Adım Kullanım

1

Veri Modeli Tanımlama

Pydantic kullanarak API'den dönecek veri için bir model tanımlayın: 

from pydantic import BaseModel

class EnglishAdjectives(BaseModel):
    word: str
    definition: str
    example: str
2

API Anahtarını Yükleme

Ortam değişkenlerinden API anahtarını yükleyin: 

from dotenv import load_dotenv
import os

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()

# Get API key from environment variable
api_key = os.getenv("GOOGLE_AI_API_KEY")
3

API İstemcisini Oluşturma

Google AI API istemcisini oluşturun:

from google import genai

client = genai.Client(api_key=api_key)
4

API İsteği Gönderme

Gemini modeline istek gönderin ve JSON formatında yanıt alın: 

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Generate 10 English adjectives with their definitions and examples",
    config={
        "response_mime_type": "application/json",
        "response_schema": list[EnglishAdjectives]
    }
)
print(response.parsed)

Kod Akışı

  1. Model Tanımlama: Pydantic ile veri modeli tanımlanır
  2. API Anahtarı Yükleme: .env dosyasından API anahtarı yüklenir
  3. İstemci Oluşturma: Google AI API istemcisi oluşturulur
  4. İstek Gönderme: Gemini modeline istek gönderilir
  5. JSON Yanıt Alma: Yapılandırılmış JSON yanıtı alınır

Özet

Bu kod, Google'ın Gemini AI API'sini kullanarak yapılandırılmış JSON formatında veri almayı gösterir. Temel olarak şu işlemleri gerçekleştirir:

  1. Pydantic ile bir veri modeli tanımlar (EnglishAdjectives)
  2. Güvenli bir şekilde API anahtarını .env dosyasından yükler
  3. Google AI API istemcisini oluşturur
  4. Gemini 2.0 Flash modeline bir istek gönderir
  5. İsteği yapılandırılmış JSON formatında alır

Bu örnek, AI modellerinden yapılandırılmış veri almanın güçlü bir yolunu gösterir. Kod, "Generate 10 English adjectives with their definitions and examples" istediğinde, Gemini modeli 10 İngilizce sıfat, tanımları ve örnekleri içeren yapılandırılmış bir JSON yanıtı döndürür.

Bu yaklaşım, AI çıktılarını doğrudan uygulamanızda kullanılabilir formatta almanızı sağlar.

Tam Kod 

from google import genai
import os
from dotenv import load_dotenv
from pydantic import BaseModel
import json

class EnglishAdjectives(BaseModel):
    word: str
    definition: str
    example: str

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()

# Get API key from environment variable
api_key = os.getenv("GOOGLE_AI_API_KEY")

client = genai.Client(api_key=api_key)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Generate 10 English adjectives with their definitions and examples",
    config={
        "response_mime_type": "application/json",
        "response_schema": list[EnglishAdjectives]
    }
)
print(response.parsed)