이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

Visual Studio Code 확장 프로그램용 Google Cloud 사용

Google Cloud Visual Studio Code (VS Code) 확장 프로그램을 사용하면 VS Code에서 다음 작업을 할 수 있습니다.

시작하기 전에

로컬 터미널에서 시스템에 Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
```
python3 --version
```
Google Cloud CLI를 설치합니다.
로컬 터미널에서 gcloud CLI를 초기화합니다.
```
gcloud init
```
기본 프로젝트를 구성합니다.
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID를 기본 프로젝트로 바꿉니다.
애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다.
```
gcloud auth application-default login
```
VS Code를 다운로드하여 설치합니다.
VS Code를 연 다음 작업 표시줄에서 확장 프로그램을 클릭합니다.
검색창을 사용하여 Jupyter 확장 프로그램을 찾은 다음 설치를 클릭합니다. VS Code의 BigQuery 기능을 사용하려면 Microsoft의 Jupyter 확장 프로그램이 종속 항목으로 필요합니다.

이제 작업 표시줄에 Google Cloud Code 아이콘이 표시됩니다.

VS Code를 연 다음 작업 표시줄에서 Google Cloud Code를 클릭합니다.
BigQuery 노트북 섹션을 엽니다.
Google Cloud에 로그인을 클릭합니다. 사용자 인증 정보로 로그인하도록 리디렉션됩니다.
최상위 애플리케이션 작업 표시줄을 사용하여 Code > 설정 > 설정 > 확장 프로그램으로 이동합니다.
Google Cloud Code를 찾아 관리 아이콘을 클릭하여 메뉴를 엽니다.
설정을 선택합니다.
Cloud Code: Project 설정에서 노트북을 실행하고 BigQuery 데이터 세트를 표시하는 데 사용할Google Cloud 프로젝트의 이름을 입력합니다.
Cloud Code > 베타: BigQuery 리전 설정에 BigQuery 위치를 입력합니다. 확장 프로그램은 이 위치의 데이터 세트를 표시합니다.

VS Code를 연 다음 작업 표시줄에서 Google Cloud Code를 클릭합니다.
BigQuery 노트북 섹션을 열고 BigQuery 노트북을 클릭합니다. 샘플 코드가 포함된 새 .ipynb 파일이 생성되고 편집기에서 열립니다.
새 노트북에서 커널 선택을 클릭하고 Python 커널을 선택합니다. BigQuery 노트북을 실행하려면 로컬 Python 커널이 필요합니다. 새 가상 환경을 만들거나 기존 가상 환경 중 하나를 사용할 수 있습니다.
가상 환경에 아직 설치되어 있지 않다면 bigframes 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
1. 터미널 창을 엽니다.
2. pip install bigframes 명령어를 실행합니다.

이제 BigQuery 노트북에서 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.

VS Code를 연 다음 작업 표시줄에서 Google Cloud Code를 클릭합니다.
지정된 프로젝트 및 리전의 데이터 세트와 테이블을 보려면 BigQuery 데이터 세트 섹션을 엽니다. BigQuery 공개 데이터 세트도 표시됩니다.
편집기에서 새 탭을 열려면 표 이름을 클릭합니다. 이 탭에는 테이블 세부정보, 스키마, 미리보기가 포함됩니다.

Visual Studio Code 확장 프로그램은 무료이지만 사용하는Google Cloud 서비스 (BigQuery, Dataproc, Cloud Storage)는 요금이 청구됩니다.