Python Hello World

Dieses Beispiel ist eine sehr einfache "Hallo Welt"-Anwendung, geschrieben in Python, die veranschaulicht wie:

Authentifizierung einrichten
Mit einer Bigtable-Instanz verbinden.
Erstellen einer neuen Tabelle
Schreiben von Daten in die Tabelle
Lesen von Daten aus der Tabelle
Löschen einer Tabelle

Authentifizierung einrichten

Wenn Sie die Python-Beispiele auf dieser Seite aus einer lokalen Entwicklungsumgebung heraus verwenden möchten, installieren und initialisieren Sie die gcloud CLI und richten dann die Standardanmeldedaten für Anwendungen mit Ihren Nutzeranmeldedaten ein.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.
Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
```
gcloud init
```

Erstellen Sie lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Google-Konto:
```
gcloud auth application-default login
```

Weitere Informationen: Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Beispiel ausführen

In diesem Beispiel wird das Bigtable-Paket der Google Cloud-Clientbibliothek für Python verwendet, um mit Bigtable zu kommunizieren. Das Bigtable-Paket ist für neue Anwendungen am besten geeignet. Wenn Sie eine vorhandene HBase-Arbeitslast in Bigtable verschieben möchten, folgen Sie dem "Hello World"-Beispiel, das das HappyBase-Paket verwendet.

Folgen Sie der Anleitung zum Beispiel auf GitHub, um das Beispielprogramm auszuführen.

Cloud-Clientbibliothek mit Bigtable verwenden

Die Beispielanwendung stellt eine Verbindung zu Bigtable her und zeigt einige einfache Vorgänge.

Client-Bibliothek importieren und installieren

Mit PIP installieren Sie die erforderlichen Python-Pakete in einer virtualenv-Umgebung. Das Beispiel enthält eine Anforderungsdatei, die die benötigten Pakete definiert.

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

Die Module können dann importiert werden.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Bigtable zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

import datetime

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

Verbindung zu Bigtable herstellen

Stellen Sie mit einem bigtable.Client eine Verbindung zu Bigtable her.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

# 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)

Tabelle erstellen

Instanziieren Sie ein Tabellenobjekt mit Instance.table(). Erstellen Sie eine Spaltenfamilie und legen Sie deren Richtlinie zur automatischen Speicherbereinigung fest. Dann übergeben Sie die Spaltenfamilie an Table.create(), um die Tabelle zu erstellen.

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))

Zeilen in eine Tabelle schreiben

Sie durchlaufen eine Liste mit Begrüßungsstrings in einer Schleife, um einige neue Zeilen für die Tabelle zu erstellen. Verwenden Sie in jeder Iteration Table.row(), um eine Zeile zu definieren und dieser einen Zeilenschlüssel zuzuweisen. Rufen Sie Row.set_cell() auf und legen Sie einen Wert für die aktuelle Zelle fest. Hängen Sie dann die neue Zeile einem Array aus Zeilen an. Rufen Sie abschließend Table.mutate_rows() auf, um die Zeilen zur Tabelle hinzuzufügen.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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)

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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)

Filter erstellen

Erstellen Sie vor dem Lesen der von Ihnen geschriebenen Daten mit row_filters.CellsColumnLimitFilter() einen Filter, um die von Bigtable zurückgegebenen Daten zu beschränken. Dieser Filter weist Bigtable an, nur die neueste Zelle in jeder Spalte zurückzugeben, auch wenn die Tabelle ältere Zellen enthält, die während der automatischen Speicherbereinigung noch nicht entfernt wurden.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

# 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)

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

Zeile nach ihrem Schlüssel lesen

Rufen Sie die Methode Table.read_row() der Tabelle auf, um einen Verweis auf die Zeile mit einem bestimmten Zeilenschlüssel abzurufen, die den Zeilenschlüssel und den Filter übergibt, sodass Sie eine Version jedes Werts dieser Zeile erhalten.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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"))

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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"))

Alle Tabellenzeilen scannen

Verwenden Sie Table.read_rows(), um einen Bereich von Zeilen aus einer Tabelle zu lesen.

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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"))

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.

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"))

Tabelle löschen

Löschen Sie eine Tabelle mit Table.delete().

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

Zusammenfassung

Hier ist das gesamte Beispiel ohne Kommentare:

Async-Client

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.



"""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))

Client synchronisieren

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Bigtable finden Sie unter Bigtable-Clientbibliotheken.



"""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)