Bibliothèque cliente BigQuery Python : interroger des données publiques

Ouvrir l'éditeur Cloud Shell

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Python et le fichier associé :

   mkdir bigquery-python-quickstart \
       && touch \
       bigquery-python-quickstart/app.py
   

   Cette commande crée un projet Python nommé bigquery-python-quickstart et un fichier intitulé app.py.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart
   

Pour apprendre à préparer les fichiers pour les requêtes, cliquez sur Suivant.

Préparer les fichiers pour les requêtes

1. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

2. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-python-quickstart
   

3. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Python :

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery
   

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   Installing collected packages: google-cloud-bigquery
   ...
   Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
   ...
   

Pour apprendre à interroger un ensemble de données public dans BigQuery, cliquez sur Suivant.

Interroger un ensemble de données public dans BigQuery

1. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

2. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

3. Cliquez sur le fichier app.py pour l'ouvrir.

4. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.py :

   from google.cloud import bigquery
   
   
   
   def query_stackoverflow() -> None:
       client = bigquery.Client()
       results = client.query_and_wait(
           """
           SELECT
             CONCAT(
               'https://stackoverflow.com/questions/',
               CAST(id as STRING)) as url,
             view_count
           FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
           WHERE tags like '%google-bigquery%'
           ORDER BY view_count DESC
           LIMIT 10"""
       )  # Waits for job to complete.
   
       for row in results:
           print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       query_stackoverflow()

5. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

6. Dans le terminal, exécutez le script app.py. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

   python app.py
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
   https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
   https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
   https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
   https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
   https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
   https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
   https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
   https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
   https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
   

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Python.

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