选择合适的 python 库
在使用 bigquery 时，您可以根据自己的需求选择以下三个 python 库：
- bigquery dataframe：通过服务器端处理，支持 pandas 和 scikit-learn api，适合数据处理和机器学习任务。
- pandas-gbq：客户端库，用于在 python 中读写 bigquery 数据，适合简单的数据处理和分析。
- google-cloud-bigquery：google 维护的库，提供完整的 bigquery api 功能，适合复杂的数据管理和分析。
安装库
要使用这些库，您需要安装以下包：
pip install --upgrade pandas-gbq 'google-cloud-bigquery[bqstorage,pandas]'
运行查询
使用 googlesql 语法
以下示例展示了如何使用 pandas-gbq 和 google-cloud-bigquery 运行 googlesql 查询：
pandas-gbq
import pandas
sql = """
select name
from `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
where state = 'tx'
limit 100
"""
# 使用标准 sql 查询
df = pandas.read_gbq(sql, dialect="standard")
# 指定项目 id
project_id = "your-project-id"
df = pandas.read_gbq(sql, project_id=project_id, dialect="standard")
google-cloud-bigquery
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.client()
sql = """
select name
from `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
where state = 'tx'
limit 100
"""
# 使用标准 sql 查询
df = client.query(sql).to_dataframe()
# 指定项目 id
project_id = "your-project-id"
df = client.query(sql, project=project_id).to_dataframe()
使用旧版 sql 语法
如果需要使用旧版 sql 语法，可以通过以下方式进行：
pandas-gbq
import pandas
sql = """
select name
from [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
where state = 'tx'
limit 100
"""
df = pandas.read_gbq(sql, dialect="legacy")
google-cloud-bigquery
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.client()
sql = """
select name
from [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
where state = 'tx'
limit 100
"""
query_config = bigquery.queryjobconfig(use_legacy_sql=true)
df = client.query(sql, job_config=query_config).to_dataframe()
使用 bigquery storage api 加速数据下载
bigquery storage api 可以显著提高大型结果的下载速度。以下示例展示了如何使用此 api：
pandas-gbq
import pandas sql = "select * from `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2012`" # 使用 bigquery storage api 加速下载 df = pandas.read_gbq(sql, dialect="standard", use_bqstorage_api=true)
google-cloud-bigquery
from google.cloud import bigquery client = bigquery.client() sql = "select * from `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2012`" # 如果 bigquery storage api 已启用，则自动使用 df = client.query(sql).to_dataframe()
配置查询
参数化查询
以下示例展示了如何使用参数化查询：
pandas-gbq
import pandas
sql = """
select name
from `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
where state = @state
limit @limit
"""
query_config = {
"query": {
"parametermode": "named",
"queryparameters": [
{
"name": "state",
"parametertype": {"type": "string"},
"parametervalue": {"value": "tx"},
},
{
"name": "limit",
"parametertype": {"type": "integer"},
"parametervalue": {"value": 100},
},
],
}
}
df = pandas.read_gbq(sql, configuration=query_config)
google-cloud-bigquery
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.client()
sql = """
select name
from `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
where state = @state
limit @limit
"""
query_config = bigquery.queryjobconfig(
query_parameters=[
bigquery.scalarqueryparameter("state", "string", "tx"),
bigquery.scalarqueryparameter("limit", "integer", 100),
]
)
df = client.query(sql, job_config=query_config).to_dataframe()
将 pandas dataframe 加载到 bigquery 表中
以下示例展示了如何将 pandas dataframe 加载到 bigquery 表中：
pandas-gbq
import pandas
df = pandas.dataframe(
{
"my_string": ["a", "b", "c"],
"my_int64": [1, 2, 3],
"my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
"my_timestamp": [
pandas.timestamp("1998-09-04t16:03:14"),
pandas.timestamp("2010-09-13t12:03:45"),
pandas.timestamp("2015-10-02t16:00:00"),
],
}
)
table_id = "my_dataset.new_table"
df.to_gbq(table_id)
google-cloud-bigquery
from google.cloud import bigquery
import pandas
df = pandas.dataframe(
{
"my_string": ["a", "b", "c"],
"my_int64": [1, 2, 3],
"my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
"my_timestamp": [
pandas.timestamp("1998-09-04t16:03:14"),
pandas.timestamp("2010-09-13t12:03:45"),
pandas.timestamp("2015-10-02t16:00:00"),
],
}
)
client = bigquery.client()
table_id = "my_dataset.new_table"
# 确保正确的数据类型
job_config = bigquery.loadjobconfig(
schema=[
bigquery.schemafield("my_string", "string"),
]
)
job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id, job_config=job_config)
# 等待加载完成
job.result()
pandas-gbq 的局限性
- 数据集管理：不支持创建、更新或删除数据集。
- 数据格式支持：仅支持 csv 格式，不支持嵌套值或数组值。
- 表管理：不支持列出表、复制表或删除表。
- 数据导出：不支持直接导出数据到 cloud storage。
解决连接池错误
如果遇到连接池错误，可以通过以下方式增加连接池大小：
import requests
client = bigquery.client()
adapter = requests.adapters.httpadapter(pool_connections=128, pool_maxsize=128, max_retries=3)
client._http.mount("https://", adapter)
client._http._auth_request.session.mount("https://", adapter)
以上就是使用python与bigquery进行交互的代码详解的详细内容，更多关于python与bigquery交互的资料请关注代码网其它相关文章！