Haritalar Veri Kümeleri API'si istemci kitaplıkları
Bu sayfada, Haritalar Veri Kümeleri API'si için istemci kitaplıklarını nasıl kullanmaya başlayabileceğiniz açıklanır.
İstemci Kitaplıkları Açıklaması başlıklı makalede istemci kitaplıkları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
İstemci kitaplığını yükleme
Kimlik doğrulamayı ayarlama
İstemci kitaplıklarını kullandığınızda kimlik doğrulamak için Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri (ADC)'ni kullanırsınız. ADC'yi ayarlama hakkında bilgi edinmek için Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri için kimlik bilgileri sağlama başlıklı makaleyi inceleyin.
ADC'yi istemci kitaplıklarıyla kullanma hakkında bilgi edinmek için İstemci kitaplıklarını kullanarak kimlik doğrulama başlıklı makaleyi inceleyin.
İstemci kitaplığını kullanma
Ek kaynaklar
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-02-28 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-02-28 UTC."],[[["This page provides instructions on getting started with the Maps Datasets API client libraries for Node.js and Python."],["You'll learn how to install the necessary client libraries using npm or pip."],["Authentication is handled using Application Default Credentials (ADC), and the page links to resources for setting up ADC."],["Code samples demonstrate basic usage of the client libraries, such as creating a dataset, for both Node.js and Python."],["Links to additional resources like source code, issue trackers, and Stack Overflow are provided for further assistance."]]],["To utilize the Maps Datasets API client libraries, first, install the library using `npm install @googlemaps/maps-platform-datasets` for Node.js or `pip install --upgrade google-maps-mapsplatformdatasets` for Python. Set up Application Default Credentials (ADC) for authentication. Node.js and Python code examples show creating a dataset by instantiating a client, constructing a request, and making the request. Additional resources include links to source code, issue trackers, and Stack Overflow.\n"]]