如何使用Python访问和查询Google BigQuery数据
要使用Python查询Google BigQuery数据，需要将Python客户端连接到BigQuery实例。
将会云客户端库用于Google BigQuery API. 假设您已经设置了Python开发环境。(支持3.7-3.11版本) 要安装该库，请在命令行中运行以下命令：
pip install --upgrade google-cloud-bigquery
接下来将客户端连接到数据库。
为此需要下载一个包含BigQuery服务凭据的 JSON文件。如果没有，请按以下步骤创建一个。接下来，将此JSON文件下载到本地计算机。
pip install --upgrade google-cloud-bigquery 接下来将客户端连接到数据库。 为此需要下载一个包含BigQuery服务凭据的 JSON文件。如果没有，请按以下步骤创建一个。接下来，将此JSON文件下载到本地计算机。打开project主界面，在actions中选择 manage keys
点击create new key 创建新的登陆密钥。
选择json即可完成。
现在已经完成了所有设置，接下来进行初始化连接。
以下Python代码用于此目的：
from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account credentials = 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；
project_id为Google project名称。
使用Python查询BigQuery数据。
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。
query_job = client.query("""
SELECT * FROM `database.table` LIMIT 1000
""")
results = query_job.result()
print(results)
即已完成了基本的连通和查询操作。
Google cloud Big query 官方文档：
