Hello World Python

Questo esempio è un'applicazione "Hello World" scritta in Python che illustra come svolgere le seguenti operazioni:

  • Configurare l'autenticazione.
  • Connettersi a un'istanza Bigtable.
  • Crea una nuova tabella.
  • Scrivere i dati nella tabella.
  • Leggi di nuovo i dati.
  • Elimina la tabella.

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

Configura l'autenticazione

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

  1. Install the Google Cloud CLI.

  2. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  3. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

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

Esegui il sample

Questo esempio utilizza 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, consulta l'esempio "Hello World" che utilizza il pacchetto HappyBase.

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

Utilizzare le librerie client di Cloud con Bigtable

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

Installa e importa la libreria client

Utilizza PIP per installare i pacchetti Python richiesti in un ambiente virtualenv. Il sample include un file requirements che definisce i pacchetti necessari.

google-cloud-bigtable==2.25.0
google-cloud-core==2.4.1

Importa i moduli.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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

Sincronizza

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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

Connettiti a Bigtable

Connettiti a Bigtable utilizzando un bigtable.Client.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 Bigtable.

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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

Crea un'istanza di un oggetto 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.

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 = bigtable.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

Esegui un ciclo per un elenco di stringhe di saluto per creare alcune 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 accoda la nuova riga a un array di righe. Infine, chiama Table.mutate_rows() per aggiungere le righe alla tabella.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 = bigtable.data.RowMutationEntry(
        row_key, bigtable.data.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 Bigtable.

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 precedenti che non sono state ancora rimosse durante la garbage collection.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 = bigtable.data.row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

Sincronizza

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

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

row_filter = bigtable.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.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 Bigtable.

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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"))

Scansiona tutte le righe della tabella

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

Asyncio

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

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

print("Scanning for all greetings:")
query = bigtable.data.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 Bigtable.

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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().

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

Riassumendo

Ecco l'esempio completo senza commenti.

Asyncio

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

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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 ..utils import wait_for_table

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.data import row_filters

row_filters


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))

    try:
        wait_for_table(admin_table)
        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 = bigtable.data.RowMutationEntry(
                row_key, bigtable.data.SetCell(column_family_id, column, value)
            )
            mutations.append(row_mutation)
        await table.bulk_mutate_rows(mutations)

        row_filter = bigtable.data.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 = bigtable.data.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"))
    finally:
        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 Bigtable.

Per autenticarti a Bigtable, configura le 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
from ..utils import wait_for_table

import datetime

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


row_filters
column_family


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 = bigtable.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))

    try:
        wait_for_table(table)

        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 = bigtable.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"))

    finally:
        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)