Hello World Python

Questo esempio è un'applicazione "hello world", scritta in Python, che illustra come eseguire le seguenti operazioni:

• Configurare l'autenticazione.
• Connettiti a un'istanza Bigtable.
• Crea una nuova tabella.
• Scrivi i dati nella tabella.
• Leggere i dati.
• Elimina la tabella.

La libreria client Python per Bigtable offre due API, asyncio e un'API sincrona. Se l'applicazione è asincrona, utilizza asyncio.

Configura l'autenticazione

Per utilizzare gli Python esempi di questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, installa e inizializza gcloud CLI, quindi configura Credenziali predefinite dell'applicazione con le tue credenziali utente.

1. Installa Google Cloud CLI.

2. Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando:

   gcloud init

3. Crea credenziali di autenticazione locali per il tuo Account Google:

   gcloud auth application-default login

Per ulteriori informazioni, consulta Set up authentication for a local development environment.

esegui l'esempio

In questo esempio viene utilizzato il pacchetto Bigtable delle librerie client di Cloud per Python per comunicare con Bigtable. Il pacchetto Bigtable è la scelta migliore per le nuove applicazioni. Se devi spostare un carico di lavoro HBase esistente in Bigtable, vedi l'esempio "hello world" che utilizza il pacchetto HappyBase.

Per eseguire questo programma di esempio, segui le istruzioni per l'esempio su GitHub.

Utilizzo delle librerie client di Cloud con Bigtable

L'applicazione di esempio si connette a Bigtable e mostra alcune operazioni.

Installare e importare la libreria client

Utilizza PIP per installare i pacchetti Python richiesti in un ambiente virtualeenv. L'esempio include un file dei requisiti che definisce i pacchetti necessari.

google-cloud-bigtable==2.23.0
google-cloud-core==2.4.1

Importa i moduli.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.data import row_filters
from google.cloud.bigtable.data import RowMutationEntry
from google.cloud.bigtable.data import SetCell
from google.cloud.bigtable.data import ReadRowsQuery

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import datetime

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable import column_family
from google.cloud.bigtable import row_filters

Connetti a Bigtable

Connettiti a Bigtable utilizzando bigtable.Client.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

client = bigtable.data.BigtableDataClientAsync(project=project_id)
table = client.get_table(instance_id, table_id)

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# The client must be created with admin=True because it will create a
# table.
client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
instance = client.instance(instance_id)

Creare una tabella

Creare l'istanza di un oggetto di tabella utilizzando Instance.table(). Crea una famiglia di colonne e imposta il relativo criterio di garbage collection, quindi passa la famiglia di colonne a Table.create() per creare la tabella.

Nota: le colonne correlate una all'altra sono in genere raggruppate in una famiglia di colonne. Per ulteriori informazioni sulle famiglie di colonne, consulta il modello di archiviazione di Bigtable. Il client asincrono supporta solo l'API di dati. La creazione della tabella è un'operazione di amministrazione che utilizza il client di amministrazione standard.

print("Creating the {} table.".format(table_id))
table = instance.table(table_id)

print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
# Create a column family with GC policy : most recent N versions
# Define the GC policy to retain only the most recent 2 versions
max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
column_family_id = "cf1"
column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
if not table.exists():
    table.create(column_families=column_families)
else:
    print("Table {} already exists.".format(table_id))

Scrivere righe in una tabella

Scorri un elenco di stringhe di saluto per creare nuove righe per la tabella. In ogni iterazione, utilizza Table.row() per definire una riga e assegnarle una chiave di riga, chiama Row.set_cell() per impostare un valore per la cella corrente e aggiungi la nuova riga a un array di righe. Infine, chiama Table.mutate_rows() per aggiungere le righe alla tabella.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Writing some greetings to the table.")
greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
mutations = []
column = "greeting"
for i, value in enumerate(greetings):
    # Note: This example uses sequential numeric IDs for simplicity,
    # but this can result in poor performance in a production
    # application.  Since rows are stored in sorted order by key,
    # sequential keys can result in poor distribution of operations
    # across nodes.
    #
    # For more information about how to design a Bigtable schema for
    # the best performance, see the documentation:
    #
    #     https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design
    row_key = "greeting{}".format(i).encode()
    row_mutation = RowMutationEntry(
        row_key, SetCell(column_family_id, column, value)
    )
    mutations.append(row_mutation)
await table.bulk_mutate_rows(mutations)

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Writing some greetings to the table.")
greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
rows = []
column = "greeting".encode()
for i, value in enumerate(greetings):
    # Note: This example uses sequential numeric IDs for simplicity,
    # but this can result in poor performance in a production
    # application.  Since rows are stored in sorted order by key,
    # sequential keys can result in poor distribution of operations
    # across nodes.
    #
    # For more information about how to design a Bigtable schema for
    # the best performance, see the documentation:
    #
    #     https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design
    row_key = "greeting{}".format(i).encode()
    row = table.direct_row(row_key)
    row.set_cell(
        column_family_id, column, value, timestamp=datetime.datetime.utcnow()
    )
    rows.append(row)
table.mutate_rows(rows)

Crea un filtro

Prima di leggere i dati che hai scritto, crea un filtro utilizzando row_filters.CellsColumnLimitFilter() per limitare i dati restituiti da Bigtable. Questo filtro indica a Bigtable di restituire solo la cella più recente in ogni colonna, anche se la tabella contiene celle meno recenti che non sono ancora state rimosse durante la garbage collection.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# Create a filter to only retrieve the most recent version of the cell
# for each column across entire row.
row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

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Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

Leggere una riga in base alla relativa chiave di riga

Chiama il metodo Table.read_row() della tabella per ottenere un riferimento alla riga con una chiave di riga specifica, passando la chiave e il filtro, per ottenere una versione di ogni valore in quella riga.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Getting a single greeting by row key.")
key = "greeting0".encode()

row = await table.read_row(key, row_filter=row_filter)
cell = row.cells[0]
print(cell.value.decode("utf-8"))

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Getting a single greeting by row key.")
key = "greeting0".encode()

row = table.read_row(key, row_filter)
cell = row.cells[column_family_id][column][0]
print(cell.value.decode("utf-8"))

Analizza tutte le righe della tabella

Usare Table.read_rows() per leggere un intervallo di righe di una tabella.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Scanning for all greetings:")
query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filter)
async for row in await table.read_rows_stream(query):
    cell = row.cells[0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

print("Scanning for all greetings:")
partial_rows = table.read_rows(filter_=row_filter)

for row in partial_rows:
    cell = row.cells[column_family_id][column][0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

Eliminazione di una tabella

Elimina una tabella con Table.delete().

Nota: il client asincrono supporta solo l'API di dati. La creazione della tabella è un'operazione di amministrazione che utilizza il client di amministrazione standard.

print("Deleting the {} table.".format(table_id))
table.delete()

Organizzazione dei risultati in corso...

Ecco l'esempio completo senza commenti.

Asincio

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

"""Demonstrates how to connect to Cloud Bigtable and run some basic operations with the async APIs

Prerequisites:

- Create a Cloud Bigtable instance.
  https://cloud.google.com/bigtable/docs/creating-instance
- Set your Google Application Default Credentials.
  https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
"""

import argparse
import asyncio

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.data import row_filters
from google.cloud.bigtable.data import RowMutationEntry
from google.cloud.bigtable.data import SetCell
from google.cloud.bigtable.data import ReadRowsQuery



async def main(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.data.BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    from google.cloud.bigtable import column_family

    print("Creating the {} table.".format(table_id))
    admin_client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    admin_instance = admin_client.instance(instance_id)
    admin_table = admin_instance.table(table_id)

    print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
    max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
    column_family_id = "cf1"
    column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
    if not admin_table.exists():
        admin_table.create(column_families=column_families)
    else:
        print("Table {} already exists.".format(table_id))

    print("Writing some greetings to the table.")
    greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
    mutations = []
    column = "greeting"
    for i, value in enumerate(greetings):
        row_key = "greeting{}".format(i).encode()
        row_mutation = RowMutationEntry(
            row_key, SetCell(column_family_id, column, value)
        )
        mutations.append(row_mutation)
    await table.bulk_mutate_rows(mutations)

    row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

    print("Getting a single greeting by row key.")
    key = "greeting0".encode()

    row = await table.read_row(key, row_filter=row_filter)
    cell = row.cells[0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Scanning for all greetings:")
    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filter)
    async for row in await table.read_rows_stream(query):
        cell = row.cells[0]
        print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Deleting the {} table.".format(table_id))
    admin_table.delete()


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument("project_id", help="Your Cloud Platform project ID.")
    parser.add_argument(
        "instance_id", help="ID of the Cloud Bigtable instance to connect to."
    )
    parser.add_argument(
        "--table", help="Table to create and destroy.", default="Hello-Bigtable"
    )

    args = parser.parse_args()
    asyncio.run(main(args.project_id, args.instance_id, args.table))

Sincronizza

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Bigtable, consulta Librerie client di Bigtable.

Per eseguire l'autenticazione in Bigtable, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

"""Demonstrates how to connect to Cloud Bigtable and run some basic operations.

Prerequisites:

- Create a Cloud Bigtable instance.
  https://cloud.google.com/bigtable/docs/creating-instance
- Set your Google Application Default Credentials.
  https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
"""

import argparse

import datetime

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable import column_family
from google.cloud.bigtable import row_filters



def main(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)

    print("Creating the {} table.".format(table_id))
    table = instance.table(table_id)

    print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
    max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
    column_family_id = "cf1"
    column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
    if not table.exists():
        table.create(column_families=column_families)
    else:
        print("Table {} already exists.".format(table_id))

    print("Writing some greetings to the table.")
    greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
    rows = []
    column = "greeting".encode()
    for i, value in enumerate(greetings):
        row_key = "greeting{}".format(i).encode()
        row = table.direct_row(row_key)
        row.set_cell(
            column_family_id, column, value, timestamp=datetime.datetime.utcnow()
        )
        rows.append(row)
    table.mutate_rows(rows)

    row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

    print("Getting a single greeting by row key.")
    key = "greeting0".encode()

    row = table.read_row(key, row_filter)
    cell = row.cells[column_family_id][column][0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Scanning for all greetings:")
    partial_rows = table.read_rows(filter_=row_filter)

    for row in partial_rows:
        cell = row.cells[column_family_id][column][0]
        print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Deleting the {} table.".format(table_id))
    table.delete()


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument("project_id", help="Your Cloud Platform project ID.")
    parser.add_argument(
        "instance_id", help="ID of the Cloud Bigtable instance to connect to."
    )
    parser.add_argument(
        "--table", help="Table to create and destroy.", default="Hello-Bigtable"
    )

    args = parser.parse_args()
    main(args.project_id, args.instance_id, args.table)