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Python SDK は Python 3.9+ が必要です。

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インストール

pip install avala

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クイックスタート

from avala import Client

client = Client(api_key="your-api-key")

# List all datasets
datasets = client.datasets.list()
for dataset in datasets:
    print(dataset.name, dataset.uid)

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アカウントの作成

signup 関数は新しい Avala アカウントを作成し、API キーを返します。認証は不要です。 
from avala import signup

result = signup(
    email="dev@acme.com",
    password="SecurePass123!",
    first_name="Jane",       # optional
    last_name="Doe",         # optional
)

print(f"User: {result.user.email}")
print(f"API Key: {result.api_key}")
非同期バリアントも利用可能です： 
from avala import async_signup

result = await async_signup(email="dev@acme.com", password="SecurePass123!")

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認証

SDK は、すべてのリクエストで X-Avala-Api-Key ヘッダーを通じて送信される Avala API キーを使用して認証します。 キーを直接渡すか、SDK に環境変数から読み取らせることができます。 オプション 1: キーを直接渡す 
from avala import Client

client = Client(api_key="your-api-key")
オプション 2: 環境変数を使用する 
export AVALA_API_KEY="your-api-key"

from avala import Client

# 環境変数から AVALA_API_KEY を自動的に読み取ります
client = Client()

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非同期サポート

SDK は httpx 上に構築された完全な非同期クライアントを提供します。非同期アプリケーションでのノンブロッキング I/O には AsyncClient を使用してください。 
import asyncio
from avala import AsyncClient

async def main():
    client = AsyncClient(api_key="your-api-key")

    datasets = await client.datasets.list()
    for dataset in datasets:
        print(dataset.name)

    # 完了したら必ずクライアントを閉じるか、コンテキストマネージャーを使用してください
    await client.close()

asyncio.run(main())
非同期コンテキストマネージャーの使用： 
import asyncio
from avala import AsyncClient

async def main():
    async with AsyncClient() as client:
        datasets = await client.datasets.list()
        for dataset in datasets:
            print(dataset.name)

asyncio.run(main())

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データセットの操作

Python SDK は現在データセットに対して読み取り専用です — 一覧表示、取得、アイテムの閲覧は可能ですが、作成や削除はできません。アップロードやミューテーションには REST API を使用してください。

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データセットの一覧表示

datasets = client.datasets.list()

for dataset in datasets:
    print(f"{dataset.name} ({dataset.uid})")
    print(f"  Items: {dataset.item_count}")
    print(f"  Created: {dataset.created_at}")

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データセットの取得

dataset = client.datasets.get("550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000")

print(dataset.name)
print(dataset.slug)
print(dataset.item_count)

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プロジェクトの操作

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プロジェクトの一覧表示

projects = client.projects.list()

for project in projects:
    print(f"{project.name} ({project.uid})")
    print(f"  Status: {project.status}")
    print(f"  Created: {project.created_at}")

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プロジェクトの取得

project = client.projects.get("770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000")

print(project.name)
print(project.status)

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タスクの操作

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タスクの一覧表示

tasks = client.tasks.list(project="770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000", status="pending")

for task in tasks:
    print(f"{task.uid} — {task.name} ({task.status})")

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タスクの取得

task = client.tasks.get("990c1800-b62f-85a8-e150-880099880000")

print(task.name)
print(task.status)

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エクスポートの操作

Python SDK は、エージェント、ウェブフック、ストレージ設定、推論プロバイダー、品質ターゲット、コンセンサス設定、組織に対する完全な CRUD 操作をサポートしています。データセットとプロジェクトは現在読み取り専用です — これらのリソースのミューテーションには REST API を使用してください。

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エクスポートの作成

export = client.exports.create(project="770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000")

print(f"Export started: {export.uid}")
print(f"Status: {export.status}")

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完了のポーリング

import time

export = client.exports.create(project="770a9600-a40d-63f6-c938-668877660000")

while export.status != "completed":
    time.sleep(2)
    export = client.exports.get(export.uid)
    print(f"Status: {export.status}")

print(f"Download: {export.download_url}")

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組織の操作

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組織の一覧表示

orgs = client.organizations.list()
for org in orgs:
    print(f"{org.name} ({org.slug})")

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組織の作成

org = client.organizations.create(name="My Team", visibility="private", industry="technology")
print(f"Created: {org.name} ({org.uid})")

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メンバーの管理

members = client.organizations.list_members("my-team")
for member in members:
    print(f"{member.full_name} - {member.role}")

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スライスの操作

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スライスの一覧表示

slices = client.slices.list("my-org")
for s in slices:
    print(f"{s.name}: {s.item_count} items")

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データセットアイテムの閲覧

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データセット内のアイテム一覧

items = client.datasets.list_items("my-org", "my-dataset")
for item in items:
    print(f"{item.uid}: {item.key}")

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シーケンスの一覧

sequences = client.datasets.list_sequences("my-org", "my-dataset")
for seq in sequences:
    print(f"{seq.uid}: {seq.key} ({seq.number_of_frames} frames)")

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型ヒント

SDK は完全に型付けされています。すべてのレスポンスオブジェクトは完全な型アノテーション付きの Pydantic モデルであり、自動補完と型チェックをそのまま利用できます。 
from avala.types import Dataset, Project, Export, Task

def process_dataset(dataset: Dataset) -> None:
    print(dataset.name)        # str
    print(dataset.uid)         # str
    print(dataset.item_count)  # int
    print(dataset.created_at)  # Optional[datetime]

def process_task(task: Task) -> None:
    print(task.uid)            # str
    print(task.name)           # Optional[str]
    print(task.status)         # Optional[str]
    print(task.project)        # Optional[str]

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エラーハンドリング

SDK は型付き例外をスローするため、異なるエラーモードを正確に処理できます。 
from avala import Client
from avala.errors import (
    AvalaError,
    NotFoundError,
    RateLimitError,
    ValidationError,
)

client = Client()

try:
    dataset = client.datasets.get("nonexistent")
except NotFoundError as e:
    print(f"Dataset not found: {e.message}")
except RateLimitError as e:
    print(f"Rate limited. Retry after {e.retry_after} seconds.")
except ValidationError as e:
    print(f"Invalid request: {e.message}")
    for detail in e.details:
        print(f"  - {detail}")
except AvalaError as e:
    # Catch-all for any other Avala API error
    print(f"API error ({e.status_code}): {e.message}")
例外説明
AvalaErrorすべての Avala API エラーの基底例外。
AuthenticationError無効または不足している API キー（HTTP 401）。
NotFoundErrorリクエストされたリソースが存在しない（HTTP 404）。
RateLimitErrorAPI レート制限を超過（HTTP 429）。retry_after 属性を含みます。
ValidationErrorリクエストペイロードのバリデーション失敗（HTTP 400/422）。フィールドレベルエラーの details 属性を含みます。
ServerErrorサーバーが内部エラーを返した（HTTP 5xx）。

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ページネーション

リストメソッドは CursorPage オブジェクトを返します。アイテムを直接イテレートするか、ページネーションを手動で制御できます。 
# 現在のページのアイテムをイテレート
for dataset in client.datasets.list():
    print(dataset.name)

# 手動ページネーション — ページサイズの制御とカーソルへのアクセス
page = client.datasets.list(limit=10)
for dataset in page.items:
    print(dataset.name)

# 次のページを取得
if page.has_more:
    next_page = client.datasets.list(limit=10, cursor=page.next_cursor)

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フリート管理

フリート管理はプレビュー版です。ここで説明する API は変更される可能性があります。
fleet ネームスペースは、デバイスレジストリ、レコーディング、イベント、ルール、アラートへのアクセスを提供します。 
# List online devices
devices = client.fleet.devices.list(status="online")

# Create a timeline event on a recording
event = client.fleet.events.create(
    recording_id="rec_abc123",
    timestamp="2026-01-15T10:30:00Z",
    type="anomaly",
    label="Gripper force spike",
    metadata={"force_n": 45.2}
)

# Create a recording rule
rule = client.fleet.rules.create(
    name="High Latency Alert",
    condition={"type": "threshold", "topic": "/diagnostics/latency", "field": "data.value", "operator": "gt", "value": 100},
    actions=[{"type": "tag", "value": "high-latency"}, {"type": "notify", "channel_id": "ch_your_channel_id"}]
)
完全な例については フリートダッシュボードガイドをご覧ください。

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設定

初期化時にクライアントの動作をカスタマイズできます。 
from avala import Client

client = Client(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.avala.ai/api/v1",  # Default
    timeout=60,        # Request timeout in seconds (default: 30)
    max_retries=3,     # Number of retries on transient errors (default: 2)
)
パラメータ型デフォルト説明
api_keystrAVALA_API_KEY 環境変数Avala API キー。
base_urlstrhttps://api.avala.ai/api/v1API ベース URL。
timeoutfloat30リクエストタイムアウト（秒）。
max_retriesint2一時的なエラー（5xx、タイムアウト）での自動リトライ回数。