Question

我可以通过以下方式将BigQuery数据导入本地python：

import os
from google.cloud import bigquery

project_id = "example-project"
dataset_id = "exapmle_dataset"
table_id = "table_id"

os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"] = project_id
bq = bigquery.Client()

query = "SELECT * FROM {}.{} LIMIT 5".format(dataset_id, table_id)
resp = bq.run_sync_query(query)
resp.run()
data_list = resp.rows

结果：

print(data_list)
>>> [('BEDD', '1',), ('A75', '1',), ('CE3F', '1',), ('0D8C', '1',), ('3E9C', '1',)]

我如何去获取此表的架构？这样，例如

headings = ('heading1', 'heading2')
# or
schema_dict = {'fields': [{'name': 'heading1', 'type': 'STRING'}, {'name': 'heading2', 'type': 'STRING'}]}

Answer 1

您可以使用schema变量中的resp方法。

运行查询后，您可以检索它：

schema = resp.schema

架构将是一个列表，其中包含查询中每列的定义。

举个例子，假设这是你的查询：

query = "select '1' as fv, STRUCT<i INT64, j INT64> (1, 2) t  from `dataset.table` limit 1"

架构将是一个包含2个条目的列表：

[<google.cloud.bigquery.schema.SchemaField at 0x7ffa64fe6e50>,
 <google.cloud.bigquery.schema.SchemaField at 0x7ffa64fe6b10>]

对于架构中的每个对象，您有方法field_type，fields，mode和name，所以如果您运行：

schema[0].field_type, schema[0].mode, schema[0].name

结果是“STRING”，“NULLABLE”，“fv”。

由于第二列是记录，因此如果您运行：

schema[1].field_type, schema[1].mode, schema[1].name, schema[1].fields

结果是：

“RECORD”，“NULLABLE”，“t”，[google schema 1，google schema 2]

其中google schema 1包含记录中内部字段的定义。

据我所知，没有办法在你的问题中显示字典，这意味着你必须循环遍历schema中的条目并自己构建。它应该很简单。不确定这是否有效，因为我还没有完全测试它，但它可能会让你知道如何做到这一点：

def extract_schema(schema_resp):
    l = []
    for schema_obj in schema_resp:
        r = {}
        r['name'] = schema_obj.name
        r['type'] = schema_obj.field_type
        r['mode'] = schema_obj.mode
        if schema_obj.fields:
            r['fields'] = extract_schema(schema_obj.fields)
        l.append(r)
    return l

所以你只需要运行schema = extract_schema(resp.schema)并且（希望）你会很高兴。

使用google.cloud获取BigQuery表架构

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