错误403:在Python库上运行BigQuery同步查询时响应太大

我正在使用Python客户端库在Google BigQuery中运行一个简单的

SELECT

syncronous查询。我得到以下错误：

***google.cloud.exceptions.probled:403响应太大，无法返回。考虑将AuthRealErrestREST设置为true 

我是为了这个目的而使用的
我的做法是（去掉不必要的东西）：

我知道中有一个参数
allowLargeResults
，但我不知道如何从客户端库设置该参数。
您可以这样设置：

query.allow\u large\u results=True


但是，如果设置了
allow_large_results
，则还必须指定要将结果写入的目标表：


[可选]如果为true且查询使用传统SQL方言，则允许查询
以较小的成本生成任意大的结果表
演出需要设置destinationTable。对于标准SQL
查询时，此标志将被忽略，并且始终允许出现较大的结果。
但是，当结果大小超过时，仍然必须设置destinationTable
允许的最大响应大小

Python库中的目标表是如何具体设置的？这很容易用谷歌搜索，但现在你可以看到：这实际上不是使用同步查询，而是
run\u async\u query（）
call，这就是我最后使用的。这不是首选选项，因为在这种情况下，您必须处理作业和目标表的命名。我试图将其配置为同步作业，但似乎不可能。正如您所看到的，这不是一个知道如何使用Google的问题：）所有查询都在BigQuery上异步运行。唯一的区别是您是否希望在客户端代码中等待它们完成（阻塞与非阻塞）。您可以在这两个服务器上设置目标表。因此，我并不真正理解您的意思：-/作为快速参考，以下是作业配置参数列表，可能会很有用：
def run_query(query_str):
    from google.cloud import bigquery
    client = biquery.Client()
    query = client.run_sync_query(query_str)
    query.run()
    return query.fetch_data()