Tworzenie zapytania do publicznego zbioru danych za pomocą biblioteki klienta BigQuery w Pythonie

Otwieranie edytora Cloud Shell

1. Utwórz w Cloud Shell nowy projekt i plik w Pythonie:

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

   To polecenie tworzy w Pythonie projekt o nazwie bigquery-python-quickstart oraz plik o nazwie app.py.

2. Otwórz edytor Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart
   

Aby dowiedzieć się, jak przygotować pliki na potrzeby zapytań, kliknij Dalej.

Przygotowywanie plików na potrzeby zapytań

1. Aby otworzyć terminal w edytorze Cloud Shell, kliknij Otwórz terminal.

2. Otwórz katalog projektu:

   cd bigquery-python-quickstart
   

3. Zainstaluj bibliotekę klienta BigQuery dla Pythona:

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery
   

   Dane wyjściowe są podobne do tych poniżej. Dla ich uproszczenia pominęliśmy kilka wierszy.

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

Aby dowiedzieć się, jak wysłać zapytanie do publicznego zbioru danych w BigQuery, kliknij Dalej.

Wysyłanie zapytania do publicznego zbioru danych w BigQuery

1. Kliknij Otwórz edytor.

2. W panelu eksploratora znajdź projekt BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

3. Kliknij plik app.py, aby go otworzyć.

4. Aby utworzyć zapytanie do zbioru danych bigquery-public-data.stackoverflow, które zwraca 10 najczęściej wyświetlanych stron Stack Overflow oraz liczbę ich wyświetleń, skopiuj do pliku app.py ten kod:

   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. Kliknij Otwórz terminal.

6. W terminalu uruchom skrypt app.py. Jeśli pojawi się prośba o autoryzację Cloud Shell i zaakceptowanie warunków, kliknij Autoryzuj.

   python app.py
   

   Dane wyjściowe będą podobne do tych:

   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
   

Udało Ci się wykonać zapytanie na publicznym zbiorze danych za pomocą biblioteki klienta BigQuery w Pythonie.

Aby uniknąć obciążenia konta opłatami i zapoznać się z kolejnymi krokami, kliknij Dalej.