我的第一个 BigQuery python 脚本答案

【问题标题】：My first BigQuery python script我的第一个 BigQuery python 脚本
【发布时间】：2018-01-23 17:02:40
【问题描述】：

我想知道如何创建一个 Python 脚本来访问 BigQuery 数据库。我找到了很多脚本，但不是一个完整的脚本。

所以，我想要一个标准脚本来连接项目并在特定表上进行查询并从中创建一个 csv 文件。

感谢您的帮助。杰罗姆。

#!/usr/bin/python
from google.cloud import bigquery
import pprint
import argparse
import sys
from apiclient.discovery import build

def export_data_to_gcs(dataset_id, table_id, destination):
    bigquery_client = bigquery.Client(project='XXXXXXXX-web-data')
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)

    job = bigquery_client.extract_table(table_ref, destination)

    job.result()  # Waits for job to complete

    print('Exported {}:{} to {}'.format(
        dataset_id, table_id, destination))

export_data_to_gcs('2XXXX842', 'ga_sessions_201XXXXX', 'gs://analytics-to-    deci/file-name.json')

【问题讨论】：

好的，那么到目前为止你尝试了什么？
#!/usr/bin/python from google.cloud import bigquery import pprint import argparse import sys from apiclient.discovery import build def export_data_to_gcs(dataset_id, table_id, destination): bigquery_client = bigquery.Client( ) dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id) table_ref = dataset_ref.table(table_id) job = bigquery_client.extract_table(table_ref, destination) job.result() # 等待作业完成 print('Exported {}:{} to {} '.format( dataset_id, table_id, destination)) export_data_to_gcs('2XYZERT42', 'ga_sesXYZ_20180121', 'gs://x')
很抱歉很痛苦，但您的问题应该尽可能独立。请将代码（相关部分）放入问题本身
你读过docs吗？他们非常好，并且有很多例子。
我找到了如何添加project_id。现在我有一个错误 400：Bad request operation cannot be executed on a nested schema。字段：总计

标签： database python-3.x python-requests google-bigquery

【解决方案1】：

目标格式

BigQuery 支持 CSV、JSON 和 Avro 格式。

嵌套或重复数据无法导出为 CSV，但可以导出为 JSON 或 Avro 格式。

根据谷歌文档 - Google Document

尝试上述其他格式。

from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery.job import DestinationFormat, ExtractJobConfig, Compression

def export_table_to_gcs(dataset_id, table_id, destination):
     """
     Exports data from BigQuery to an object in Google Cloud Storage.
     For more information, see the README.rst.
     Example invocation:
     $ python export_data_to_gcs.py example_dataset example_table \\
       gs://example-bucket/example-data.csv
    The dataset and table should already exist.
    """
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)
    job_config = ExtractJobConfig()
    job_config.destination_format = DestinationFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON
    job_config.compression = Compression.GZIP
    job = bigquery_client.extract_table(table_ref, destination, job_config=job_config)
    job.result(timeout=300)  # Waits for job to complete
    print('Exported {}:{} to {}'.format(dataset_id, table_id, destination))

【讨论】：