Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Erweiterungen.
Suchen Sie in der Suchleiste nach der Jupyter-Erweiterung und klicken Sie dann auf Installieren. Für die BigQuery-Funktionen in VS Code ist die Jupyter-Erweiterung von Microsoft als Abhängigkeit erforderlich.
Google Cloud -Erweiterung installieren
Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Erweiterungen.
Suchen Sie in der Suchleiste nach der Erweiterung Google Cloud Code und klicken Sie dann auf Installieren.
Starten Sie VS Code neu, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
Das Symbol Google Cloud Code ist jetzt in der Aktivitätsleiste sichtbar.
Erweiterung konfigurieren
Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
Öffnen Sie den Bereich BigQuery-Notebooks.
Klicken Sie auf In Google Cloud anmelden. Sie werden weitergeleitet, um sich mit Ihren Anmeldedaten anzumelden.
Verwenden Sie die Anwendungstaskleiste auf oberster Ebene, um zu Code > Einstellungen> Einstellungen> Erweiterungen zu gelangen.
Suchen Sie nach Google Cloud Code und klicken Sie auf das Symbol Verwalten, um das Menü zu öffnen.
Wählen Sie Einstellungen aus.
Geben Sie für die Einstellung Cloud Code: Project den Namen desGoogle Cloud -Projekts ein, das Sie zum Ausführen von Notebooks und zum Anzeigen von BigQuery-Datasets verwenden möchten.
Geben Sie für die Einstellung Cloud Code > Beta: BigQuery Region einen BigQuery-Standort ein.
In der Erweiterung werden Datasets von diesem Speicherort angezeigt.
BigQuery-Notebooks entwickeln
Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
Öffnen Sie den Bereich BigQuery-Notebooks und klicken Sie auf BigQuery-Notebook. Eine neue .ipynb-Datei mit Beispielcode wird erstellt und im Editor geöffnet.
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 der vorhandenen verwenden.
Wenn sie noch nicht in Ihrer virtuellen Umgebung installiert ist, installieren Sie die bigframes-Clientbibliothek:
Öffnen Sie das Terminal-Fenster.
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
Öffnen Sie VS Code und klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Google Cloud Code.
Wenn Sie Datasets und Tabellen aus dem angegebenen Projekt und der angegebenen Region aufrufen möchten, öffnen Sie den Bereich BigQuery-Datasets. Öffentliche BigQuery-Datasets sind ebenfalls sichtbar.
Klicken Sie auf einen beliebigen Tabellennamen, um einen neuen Tab im Editor zu öffnen. Dieser Tab enthält die Tabellendetails, das Schema und die Vorschau.
Preise
Die Visual Studio Code-Erweiterung ist kostenlos. Ihnen werden jedoch alleGoogle Cloud -Dienste (BigQuery, Dataproc, Cloud Storage) in Rechnung gestellt, die Sie verwenden.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-17 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe Google Cloud extension for Visual Studio Code allows users to develop and execute BigQuery notebooks, as well as browse, inspect, and preview BigQuery datasets directly within VS Code.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBefore using the extension, you must ensure Python 3.11 or later is installed, install the Google Cloud CLI, initialize the gcloud CLI, configure a default project, set up Application Default Credentials, download VS Code, and install the Jupyter extension.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eInstalling the Google Cloud Code extension in VS Code is necessary to access its features, including the BigQuery Notebooks and BigQuery Datasets sections.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo develop BigQuery notebooks, users must select a Python kernel, and the \u003ccode\u003ebigframes\u003c/code\u003e client library should be installed in their virtual environment.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Visual Studio Code extension itself is free, however, usage of Google Cloud services like BigQuery will incur charges.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Use the Google Cloud for Visual Studio Code extension\n=====================================================\n\n|\n| **Preview**\n|\n|\n| This product or feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA products and features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n| **Note:** To provide feedback or ask questions that are related to this Preview feature, contact [bigquery-ide-plugin@google.com](mailto:bigquery-ide-plugin@google.com).\n\nThe Google Cloud [Visual Studio Code (VS Code)](https://code.visualstudio.com/)\nextension lets you do the following in VS Code:\n\n- Develop and execute BigQuery notebooks.\n- Browse, inspect, and preview BigQuery datasets.\n\nBefore you begin\n----------------\n\n1. In your local terminal, check to make sure you have\n [Python 3.11](https://www.python.org/downloads/) or later installed on your\n system:\n\n ```bash\n python3 --version\n ```\n2. [Install the Google Cloud CLI](/sdk/docs/install).\n\n3. In your local terminal,\n [initialize the gcloud CLI](/sdk/docs/initializing):\n\n ```bash\n gcloud init\n ```\n4. Configure a default project:\n\n ```bash\n gcloud config set project PROJECT_ID\n ```\n\n Replace \u003cvar translate=\"no\"\u003e\u003ccode translate=\"no\" dir=\"ltr\"\u003ePROJECT_ID\u003c/code\u003e\u003c/var\u003e with your default project.\n5. Set up [Application Default Credentials](/bigquery/docs/authentication):\n\n ```bash\n gcloud auth application-default login\n ```\n6. [Download and install VS Code](https://code.visualstudio.com/download).\n\n7. Open VS Code, and then in the activity bar, click **Extensions**.\n\n8. Using the search bar, find the **Jupyter** extension, and then click\n **Install**. The BigQuery features in VS Code require the\n Jupyter extension by Microsoft as a dependency.\n\nInstall the Google Cloud extension\n----------------------------------\n\n1. Open VS Code, and then in the activity bar, click **Extensions**.\n2. Using the search bar, find the **Google Cloud Code** extension, and then\n click **Install**.\n\n3. If prompted, restart VS Code.\n\nThe **Google Cloud Code** icon is now visible in the activity bar.\n\nConfigure the extension\n-----------------------\n\n1. Open VS Code, and then in the activity bar, click **Google Cloud Code**.\n2. Open the **BigQuery Notebooks** section.\n3. Click **Login to Google Cloud**. You are redirected to sign in with your credentials.\n4. Use the top-level application taskbar to navigate to **Code \\\u003e Settings \\\u003e Settings \\\u003e Extensions**.\n5. Find **Google Cloud Code** , and click the **Manage** icon to open the menu.\n6. Select **Settings**.\n7. For the **Cloud Code: Project** setting, enter the name of the Google Cloud project that you want to use to execute notebooks and display BigQuery datasets.\n8. For the **Cloud Code \\\u003e Beta: BigQuery Region** setting, enter a [BigQuery location](/bigquery/docs/locations#supported_locations). The extension displays datasets from this location.\n\nDevelop BigQuery notebooks\n--------------------------\n\n1. Open VS Code, and then in the activity bar, click **Google Cloud Code**.\n2. Open the **BigQuery Notebooks** section, and click **BigQuery Notebook** . A new `.ipynb` file containing sample code is created and opened in the editor.\n3. In the new notebook, click **Select Kernel**, and select a Python kernel.\n BigQuery notebooks require a local Python kernel for\n execution. You can create a new virtual environment or use one of the\n existing ones.\n\n4. If it hasn't already been installed in your virtual environment, install the\n `bigframes` client library:\n\n 1. Open the **Terminal** window.\n 2. Run the `pip install bigframes` command.\n\nYou can now write and execute code in your BigQuery notebook.\n\nExplore and preview BigQuery datasets\n-------------------------------------\n\n1. Open VS Code, and then in the activity bar, click **Google Cloud Code**.\n2. To see datasets and tables from your specified project and region, open the **BigQuery Datasets** section. BigQuery public datasets are also visible.\n3. To open a new tab in the editor, click any table name. This tab contains the table details, schema, and preview.\n\nPricing\n-------\n\nThe Visual Studio Code extension is free, but you are charged for any\nGoogle Cloud services (BigQuery, Dataproc,\nCloud Storage) that you use.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [notebooks in BigQuery](/bigquery/docs/programmatic-analysis).\n- Learn more about [BigQuery DataFrames](/bigquery/docs/bigquery-dataframes-introduction)."]]
