Google bigquery Google API从BigQuery表获取数据

我试图用Python从BigQuery表中获取数据。我知道，BigQuery连接器是可用的，我可以使用它导出表。然而，我不想涉及到GCS（谷歌云存储），而这正是事情变得棘手的地方

我可以看到很少有API调用可以通过它获取整个表数据。

另一种方法是我可以查询BigQuery表。

但是，我无法理解使用Python或JAVA查询这些API的确切方式

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如何创建客户端？或者如何认证

如@GrahamPolley所述，您可以按照以下说明进行操作：

验证：

要运行客户端库，必须首先通过设置身份验证 创建服务帐户并设置环境变量

创建客户端：

BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);

对于浏览选定表中的数据，您可以使用以下示例：

#来自google.cloud导入bigquery
#client=bigquery.client（）
dataset\u ref=client.dataset（'samples'，project='bigquery-public-data'）
table_ref=数据集_ref.table（'shakespeare'））
table=client.get_table（table_ref）#API调用
#从表中加载所有行
行=客户端。列表\行（表）
断言len（列表（行））==table.num\u行
#加载前10行
行=客户端。列出行（表，最大结果=10）
断言len（列表（行））==10
#指定所选字段以将结果限制为特定列
fields=table.schema[：2]#前两列
行=客户端。列出行（表，所选字段=字段，最大结果=10）
断言len（rows.schema）==2
断言len（列表（行））==10
#使用开始索引加载表的任意部分
行=客户端。列出行（表，开始索引=10，最大结果=10）
#以表格格式打印行数据
format_string='{！s:@ElliottBrossard我知道如何为bigquery创建客户端，但它没有执行此REST调用的方法。它甚至有一个名为“浏览表中选定的行”的示例，您的意思是“但是我不想涉及GCP”？BigQuery是GCP的一部分，因此您已经在使用该平台。您建议的方式无法扩展。最好的选择是导出到GCS，下载并读入您正在构建的任何应用程序。@GrahamPolley我的意思是不想在GCS中存储任何临时内容
BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

dataset_ref = client.dataset('samples', project='bigquery-public-data')
table_ref = dataset_ref.table('shakespeare')
table = client.get_table(table_ref)  # API call

# Load all rows from a table
rows = client.list_rows(table)
assert len(list(rows)) == table.num_rows

# Load the first 10 rows
rows = client.list_rows(table, max_results=10)
assert len(list(rows)) == 10

# Specify selected fields to limit the results to certain columns
fields = table.schema[:2]  # first two columns
rows = client.list_rows(table, selected_fields=fields, max_results=10)
assert len(rows.schema) == 2
assert len(list(rows)) == 10

# Use the start index to load an arbitrary portion of the table
rows = client.list_rows(table, start_index=10, max_results=10)

# Print row data in tabular format
format_string = '{!s:<16} ' * len(rows.schema)
field_names = [field.name for field in rows.schema]
print(format_string.format(*field_names))  # prints column headers
for row in rows:
    print(format_string.format(*row))      # prints row data