Google OAuth 2.0使用Python进行GCP BigQuery

我正在寻找一个代码片段，用于使用python连接到GCP大查询服务来实现oAuth 2.0身份验证

我正在使用GoogleCloudShell编写python代码。但我收到的访问令牌请求不正确

access_token = google.fetch_token(token_url=token_url,client_id=client_id,client_secret=client_secret,authorization_response=redirect_response).

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我还需要自动执行此过程，因此需要避免手动粘贴重定向响应。

建议您使用BigQuery Python客户端库。Pip包

googlecloudbigquery

提供了这一功能。您还需要使用服务帐户json文件设置GOOGLE_应用程序_凭据

使用此过程，您不需要处理令牌生成和续订，因为此过程由后台的客户端库负责

有关详细说明，请参阅Python部分。

中记录了如何从GCP控制台和中设置身份验证

要使用，您需要验证您的服务帐户。

gcloud

命令

gcloud iam服务帐户密钥创建[FILE\u NAME].json--iam帐户[NAME]@[PROJECT\u ID].iam.gserviceaccount.com

生成一个json密钥文件，其中包含必要的私有信息（如项目ID、私钥等）

进行BigQueryAPI调用时，需要向应用程序代码提供此类凭据。可以通过设置指向服务帐户JSON文件路径的环境变量

GOOGLE\u APPLICATION\u CREDENTIALS

来完成

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="PATH/TO/SERVICE_ACCOUNT.json"

但是，这仅在当前shell会话期间有效，因此如果此会话过期或打开新会话，则需要再次设置此变量。验证凭据的另一种方法是使用方法
在Python脚本的内部

在下面的Python代码中，使用方法

google.oauth2.Credentials对服务帐户进行身份验证。从_service_account_文件

，从位于google云存储中的CSV文件生成一个新的BigQuery表，并将新数据插入到该表中

from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account

# Path to the service account credentials
key_path = "/PATH/TO/SERVICE-ACCOUNT.json"
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    key_path,
    scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"],
)

# Instantiation of the BigQuery client
bigquery_client = bigquery.Client()

GCS_URI    = "gs://MY_BUCKET/MY_CSV_FILE"
DATASET_ID = "MY_DATASET"
TABLE_ID   = "MY_TABLE"

def bq_insert_from_gcs(target_uri = GCS_URI, dataset_id = DATASET_ID, table_id = TABLE_ID):
    """This method inserts a CSV file stored in GCS into a BigQuery Table."""

    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id)

    job_config = bigquery.LoadJobConfig()
    # Schema autodetection enabled
    job_config.autodetect = True
    # Skipping first row which correspnds to the field names
    job_config.skip_leading_rows = 1
    # Format of the data in GCS
    job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
    load_job = bigquery_client.load_table_from_uri(target_uri,\
                                                   dataset_ref.table(table_id),\
                                                   job_config=job_config)\

    print('Starting job {}'.format(load_job.job_id))
    print('Loading file {} into the Bigquery table {}'.format(target_uri, table_id))

    load_job.result()
    return 'Job finished.\n'


def bq_insert_to_table(rows_to_insert, dataset_id = DATASET_ID, table_id= TABLE_ID):
    """This method inserts rows into a BigQuery table"""

    # Prepares a reference to the dataset and table
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id)
    table_ref = dataset_ref.table(table_id)
    # API request to get table call
    table = bigquery_client.get_table(table_ref)

    # API request to insert the rows_to_insert
    print("Inserting rows into BigQuery table {}".format(table_id))
    errors = bigquery_client.insert_rows(table, rows_to_insert)
    assert errors == []


bq_insert_from_gcs()

rows_to_insert = [( u'Alice', u'cat'),\
                  (u'John', u'dog')]
bq_insert_to_table(rows_to_insert)

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另外，我强烈建议使用Python 3实现您的脚本，因为从2020年1月1日起，

google cloud bigquery将不再支持Python 2。
您将需要导出到json的serviceaccount的凭据。
GCP->IAM和Admin->Service Accounts，在这三个小点下，您将找到为您的帐户创建密钥

正如前面的回答中提到的，您还需要

那么像这样的事情就行了

from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account

def BigQuery():
  try:
    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
      '/Credentials.json')
    project_id = '[project_id]
    client = bigquery.Client(credentials= credentials,project=project_id)

    query = ('SELECT Column1, Column2 FROM `{}.{}.{}` limit 20'.format('[project_id]','[dataset]','[table]'))
    query_job = client.query(query)
    results = query_job.result()
    for row in results:
      print('Column1 1 : {}, Column 2: {}'.format(row.Column1, row.Column2))
  except:
    print('Error!')



if __name__ == '__main__':
  BigQuery()

您正试图在Cloud Shell中使用OAuth“用户凭据”。这需要web浏览器，而Cloud Shell没有。更改策略以使用服务帐户。