在 Python 中运行 BigQuery SQL 查询，如何进行身份验证？答案

【问题标题】：Running a BigQuery SQL query in Python, how to authenticate?在 Python 中运行 BigQuery SQL 查询，如何进行身份验证？
【发布时间】：2018-01-12 11:55:49
【问题描述】：

我想使用 Python 对 BigQuery 运行 SQL 查询，我是这方面的初学者。我已阅读“使用 API 创建一个简单的应用程序”页面 (https://cloud.google.com/bigquery/create-simple-app-api#bigquery-simple-app-build-service-python) 并获得如下代码：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query_job = client.query("""
    #standardSQL
    SELECT date, totals.visits AS visits
    FROM `myproject.mydataset.ga_sessions_20180111`
    GROUP BY date
    """)

results = query_job.result()  # Waits for job to complete.

for row in results:
    print("{}: {}".format(row.title, row.unique_words))

当我运行它时，我得到了错误：OSError: Project was not passed and could not be determined from the environment.

阅读此内容，我认为该问题与client = bigquery.Client() 的身份验证有关 - 有人可以简单地向我解释这是如何工作的吗？如果我已经登录，它会查找我的身份验证详细信息吗？如果我拥有多个项目的权限，我是否需要指定我正在使用哪一个？

【问题讨论】：

你是否已经创建了服务帐号json？
不，我没有 - 我需要创建一个服务帐户，我可以不使用我的个人用户凭据吗？

标签： python google-bigquery

【解决方案1】：

为了向任何 GCP API 进行身份验证，建议使用service account credential，文档将教您如何创建和下载一个。

在这一步之后，你应该有一个如下所示的 json 文件：

{
 "type": "service_account",
 "project_id": "your project",
 "private_key_id": "your private key id",
 "private_key": "private key",
 "client_email": "email",
 "client_id": "client id",
 "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
 "token_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/token",
 "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
 "client_x509_cert_url":  "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/email_id"
}

之后，您可以将文件路径导出到操作系统中的env 变量，如下所示：

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/key.json

或者您可以在自己的脚本中直接使用 json 文件构建客户端：

import google.cloud.bigquery as bq
client = bq.Client.from_service_account_json("path/to/key.json")

project_id 也会自动为您处理（给定您创建 json 文件的项目）。

您询问了有关使用您自己的用户凭据的问题，我不确定如何使用这些凭据进行身份验证，但仍然不建议这样做，您必须管理 google.auth 并手动构建 OAuth2 步骤，所有这些都已经在服务帐户中自动为您完成。

【讨论】：

【解决方案2】：

对，您需要指定您将使用的项目。根据此 Google Colab 笔记本中的说明：https://colab.research.google.com/notebooks/bigquery.ipynb:

您可以声明您的 Google Cloud Platform 项目 ID： project_id = '[your project ID]'

然后，您可以将此变量添加到客户端对象创建中： client = bigquery.Client(project=project_id)

【讨论】：

【解决方案3】：

pythonbq 包使用非常简单，是一个很好的起点。它使用 python-gbq。

要开始使用，您需要为外部应用程序访问生成一个 BQ json 密钥。您可以生成您的密钥here。

您的代码如下所示：

from pythonbq import pythonbq

myProject=pythonbq(
  bq_key_path='path/to/bq/key.json',
  project_id='myproject'
)
SQL_CODE="""
SELECT date, totals.visits AS visits
    FROM `myproject.mydataset.ga_sessions_20180111`
    GROUP BY date
"""
output=myProject.query(sql=SQL_CODE)

【讨论】：