学习如何利用Python进行Google BigQuery数据的访问和查询(如何利用python)(怎么应用python)

为了查询Google BigQuery数据，需要通过Python客户端连接到BigQuery实例。

使用Google BigQuery API时，请使用云客户端库。假设您已经配置了Python开发环境（支持3.7-3.11版本）。要安装该库，请在命令行中执行以下命令：

请执行以下命令来升级google-cloud-bigquery库：

```
pip install --upgrade google-cloud-bigquery
```

然后，您可以使用该客户端连接到数据库。  
为了完成这个任务，您需要下载一个包含BigQuery服务凭据的JSON文件。如果您没有这个文件，请按照以下步骤创建一个。然后，将该JSON文件下载到您的本地计算机上。
  
在项目主界面上打开，然后在操作中选择“管理密钥”。
 
 
 点击create new key 创建新的登陆密钥。
 
 
 
 选择json即可完成。
 
 
所有设置已经完成，现在进行初始化连接。
 
下面的Python代码旨在实现此目标：
 
from google.cloud import bigqueryfrom google.oauth2 import service_accountcredentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('file.json')project_id = '12345678'client = bigquery.Client(credentials= credentials,project=project_id)
 
其中file.json为上一步下载好的json路径；
 
Google项目名称为project_id。
 
利用Python进行BigQuery数据查询。
 
现在，BigQuery客户端已经设置好并可以使用并查询很多BigQuery数据。该查询方法将查询作业放入BigQuery队列中。然后请求将异步执行。
 
已经成功建立了与数据库的连接，并执行了查询操作。以下是查询结果：

```python
query_job = client.query(
    SELECT * FROM `database.table` LIMIT 1000
)
results = query_job.result()
print(results)
``` 
Google Cloud BigQuery 官方文档链接：https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/libraries
 
 
 
 
 
 
 
 

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