使用python在bigquery中使用循环上传文件。缺少数据

在BigQuery中使用Python循环上传文件，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保已经安装了Python的BigQuery客户端库。可以使用以下命令安装：

pip install google-cloud-bigquery

1. 导入所需的库和模块：

from google.cloud import bigquery

import os

1. 设置BigQuery客户端：

client = bigquery.Client()

1. 创建一个函数来上传文件到BigQuery：

def upload_file_to_bigquery(file_path, dataset_id, table_id):

   table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)

   job_config = bigquery.LoadJobConfig()

   job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV

   job_config.skip_leading_rows = 1

   job_config.autodetect = True

   with open(file_path, "rb") as source_file:

       job = client.load_table_from_file(source_file, table_ref, job_config=job_config)

   job.result()  # 等待上传任务完成

   print(f"文件 {file_path} 已成功上传到表 {table_id} 中。")

这个函数接受三个参数：文件路径（file_path），数据集ID（dataset_id）和表ID（table_id）。它将文件以CSV格式上传到指定的数据集和表中。

1. 创建一个循环来上传多个文件：

def upload_files_in_loop(file_directory, dataset_id, table_id):

   for file_name in os.listdir(file_directory):

       file_path = os.path.join(file_directory, file_name)

       upload_file_to_bigquery(file_path, dataset_id, table_id)

这个函数接受三个参数：文件目录（file_directory），数据集ID（dataset_id）和表ID（table_id）。它将遍历指定目录中的所有文件，并使用之前创建的函数将它们逐个上传到BigQuery中。

1. 调用函数来上传文件：

file_directory = "your_file_directory"

dataset_id = "your_dataset_id"

table_id = "your_table_id"

upload_files_in_loop(file_directory, dataset_id, table_id)

替换上述代码中的"your_file_directory"、"your_dataset_id"和"your_table_id"为实际的文件目录、数据集ID和表ID。

这样，你就可以使用Python在BigQuery中使用循环上传文件了。请确保文件目录中的文件格式正确，并且BigQuery中的表已经创建好，以便成功上传数据。