Obtenir les libellés d'un ensemble de données

Récupérez les libellés d'un ensemble de données pour un ID d'ensemble de données spécifique.

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Exemple de code

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Go.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// printDatasetLabels retrieves label metadata from a dataset and prints it to an io.Writer.
func printDatasetLabels(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Dataset %s labels:\n", datasetID)
	if len(meta.Labels) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Dataset has no labels defined.")
		return nil
	}
	for k, v := range meta.Labels {
		fmt.Fprintf(w, "\t%s:%s\n", k, v)
	}
	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Java.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;

// Sample to get dataset labels
public class GetDatasetLabels {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    getDatasetLabels(datasetName);
  }

  public static void getDatasetLabels(String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Dataset dataset = bigquery.getDataset(datasetName);
      dataset
          .getLabels()
          .forEach((key, value) -> System.out.println("Retrieved labels successfully"));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Label was not found. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Node.js.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getDatasetLabels() {
  // Gets labels on a dataset.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";

  // Retrieve current dataset metadata.
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [metadata] = await dataset.getMetadata();
  const labels = metadata.labels;

  console.log(`${datasetId} Labels:`);
  for (const [key, value] of Object.entries(labels)) {
    console.log(`${key}: ${value}`);
  }
}
getDatasetLabels();

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Python.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = "your-project.your_dataset"

dataset = client.get_dataset(dataset_id)  # Make an API request.

# View dataset labels.
print("Dataset ID: {}".format(dataset_id))
print("Labels:")
if dataset.labels:
    for label, value in dataset.labels.items():
        print("\t{}: {}".format(label, value))
else:
    print("\tDataset has no labels defined.")

Étape suivante

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