Google Cloud für die Visual Studio Code-Erweiterung verwenden

Mit der Erweiterung Google Cloud Visual Studio Code (VS Code) können Sie in VS Code Folgendes tun:

  • BigQuery-Notebooks entwickeln und ausführen
  • BigQuery-Datasets durchsuchen, prüfen und in der Vorschau ansehen

Hinweise

  1. Prüfen Sie in Ihrem lokalen Terminal, ob Python 3.11 oder höher auf dem System installiert ist:

    python3 --version

  2. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  3. Initialisieren Sie in Ihrem lokalen Terminal die gcloud CLI:

    gcloud init

  4. So konfigurieren Sie ein Standardprojekt:

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihr Standardprojekt.

  5. Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein:

    gcloud auth application-default login

  6. Laden Sie VS Code herunter und installieren Sie es.

  7. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Erweiterungen.

  8. Suchen Sie in der Suchleiste nach der Erweiterung Jupyter und klicken Sie dann auf Installieren. Die BigQuery-Funktionen in VS Code erfordern die Jupyter-Erweiterung von Microsoft als Abhängigkeit.

    Eine Liste der Jupyter-Erweiterungen in der VS Code-Konsole.

Erweiterung für Google Cloud installieren

  1. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Erweiterungen.

  2. Suchen Sie in der Suchleiste nach der Erweiterung Google Cloud Code und klicken Sie auf Installieren.

    Die Google Cloud Code-Erweiterung in der VS Code-Konsole.

  3. Starten Sie VS Code neu, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Das Symbol Google Cloud Code ist jetzt in der Aktivitätsleiste zu sehen.

Erweiterung konfigurieren

  1. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
  2. Öffnen Sie den Bereich BigQuery-Notebooks.
  3. Klicken Sie auf In Google Cloud anmelden. Sie werden aufgefordert, sich mit Ihren Anmeldedaten anzumelden.
  4. Gehen Sie in der Anwendungs-Taskleiste auf oberster Ebene zu Code > Einstellungen > Einstellungen > Erweiterungen.
  5. Suchen Sie nach Google Cloud Code und klicken Sie auf das Symbol Verwalten, um das Menü zu öffnen.
  6. Wählen Sie Einstellungen aus.
  7. Geben Sie für die Einstellung Cloud Code: Project den Namen desGoogle Cloud -Projekts ein, mit dem Sie Notebooks ausführen und BigQuery-Datasets anzeigen möchten.
  8. Geben Sie für die Einstellung Cloud Code > Beta: BigQuery-Region einen BigQuery-Speicherort ein. Die Erweiterung zeigt Datasets von diesem Speicherort an.

BigQuery-Notebooks entwickeln

  1. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
  2. Öffnen Sie den Bereich BigQuery-Notebooks und klicken Sie auf BigQuery-Notebook. Eine neue .ipynb-Datei mit Beispielcode wird erstellt und im Editor geöffnet.

  3. Klicken Sie im neuen Notebook auf Kernel auswählen und wählen Sie einen Python-Kernel aus. Für die Ausführung von BigQuery-Notebooks ist ein lokaler Python-Kernel erforderlich. Sie können eine neue virtuelle Umgebung erstellen oder eine vorhandene verwenden.

    Die ausgewählte Kernel-Benutzeroberfläche in der VS Code-Konsole.

  4. Falls die bigframes-Clientbibliothek noch nicht in Ihrer virtuellen Umgebung installiert ist, installieren Sie sie:

    1. Öffnen Sie das Fenster Terminal.
    2. Führen Sie den Befehl pip install bigframes aus:

Sie können jetzt Code in Ihrem BigQuery-Notebook schreiben und ausführen.

BigQuery-Datasets untersuchen und in der Vorschau ansehen

  1. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
  2. Wenn Sie Datasets und Tabellen aus dem angegebenen Projekt und der angegebenen Region sehen möchten, öffnen Sie den Bereich BigQuery-Datasets. Auch öffentliche BigQuery-Datasets sind sichtbar.
  3. Wenn Sie einen neuen Tab im Editor öffnen möchten, klicken Sie auf einen beliebigen Tabellennamen. Dieser Tab enthält die Tabellendetails, das Schema und die Vorschau.

Preise

Die Visual Studio Code-Erweiterung ist kostenlos. Die Nutzung vonGoogle Cloud -Diensten (BigQuery, Dataproc, Cloud Storage) wird Ihnen jedoch in Rechnung gestellt.

Nächste Schritte