# 从 BigQuery 数据创建实时仪表盘

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[Google BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) 是一个基于云的用于处理大规模数据集的服务。它是一个无服务器且高度可扩展的数据仓库解决方案，使用户能够使用类似 SQL 的查询分析数据。

在本教程中，我们将向您展示如何使用 `gradio` 在 Python 中查询 BigQuery 数据集并在实时仪表盘中显示数据。仪表板将如下所示：

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/gradio-guides/bigquery-dashboard.gif">

在本指南中，我们将介绍以下步骤：

1. 设置 BigQuery 凭据
2. 使用 BigQuery 客户端
3. 构建实时仪表盘（仅需 _7 行 Python 代码_）

我们将使用[纽约时报的 COVID 数据集](https://www.nytimes.com/interactive/2021/us/covid-cases.html)，该数据集作为一个公共数据集可在 BigQuery 上使用。数据集名为 `covid19_nyt.us_counties`，其中包含有关美国各县 COVID 确诊病例和死亡人数的最新信息。

**先决条件**：本指南使用 [Gradio Blocks](../quickstart/#blocks-more-flexibility-and-control)，因此请确保您熟悉 Blocks 类。

## 设置 BigQuery 凭据

要使用 Gradio 和 BigQuery，您需要获取您的 BigQuery 凭据，并将其与 [BigQuery Python 客户端](https://pypi.org/project/google-cloud-bigquery/) 一起使用。如果您已经拥有 BigQuery 凭据（作为 `.json` 文件），则可以跳过此部分。否则，您可以在几分钟内免费完成此操作。

1. 首先，登录到您的 Google Cloud 帐户，并转到 Google Cloud 控制台 (https://console.cloud.google.com/)

2. 在 Cloud 控制台中，单击左上角的汉堡菜单，然后从菜单中选择“API 与服务”。如果您没有现有项目，则需要创建一个项目。

3. 然后，单击“+ 启用的 API 与服务”按钮，该按钮允许您为项目启用特定服务。搜索“BigQuery API”，单击它，然后单击“启用”按钮。如果您看到“管理”按钮，则表示 BigQuery 已启用，您已准备就绪。

4. 在“API 与服务”菜单中，单击“凭据”选项卡，然后单击“创建凭据”按钮。

5. 在“创建凭据”对话框中，选择“服务帐号密钥”作为要创建的凭据类型，并为其命名。还可以通过为其授予角色（例如“BigQuery 用户”）为服务帐号授予权限，从而允许您运行查询。

6. 在选择服务帐号后，选择“JSON”密钥类型，然后单击“创建”按钮。这将下载包含您凭据的 JSON 密钥文件到您的计算机。它的外观类似于以下内容：

```json
{
	"type": "service_account",
	"project_id": "your project",
	"private_key_id": "your private key id",
	"private_key": "private key",
	"client_email": "email",
	"client_id": "client id",
	"auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
	"token_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/token",
	"auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
	"client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/email_id"
}
```

## 使用 BigQuery 客户端

获得凭据后，您需要使用 BigQuery Python 客户端使用您的凭据进行身份验证。为此，您需要在终端中运行以下命令安装 BigQuery Python 客户端：

```bash
pip install google-cloud-bigquery[pandas]
```

您会注意到我们已安装了 pandas 插件，这对于将 BigQuery 数据集处理为 pandas 数据帧将非常有用。安装了客户端之后，您可以通过运行以下代码使用您的凭据进行身份验证：

```py
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client.from_service_account_json("path/to/key.json")
```

完成凭据身份验证后，您现在可以使用 BigQuery Python 客户端与您的 BigQuery 数据集进行交互。

以下是一个示例函数，该函数在 BigQuery 中查询 `covid19_nyt.us_counties` 数据集，以显示截至当前日期的确诊人数最多的前 20 个县：

```py
import numpy as np

QUERY = (
    'SELECT * FROM `bigquery-public-data.covid19_nyt.us_counties` '
    'ORDER BY date DESC,confirmed_cases DESC '
    'LIMIT 20')

def run_query():
    query_job = client.query(QUERY)
    query_result = query_job.result()
    df = query_result.to_dataframe()
    # Select a subset of columns
    df = df[["confirmed_cases", "deaths", "county", "state_name"]]
    # Convert numeric columns to standard numpy types
    df = df.astype({"deaths": np.int64, "confirmed_cases": np.int64})
    return df
```

## 构建实时仪表盘

一旦您有了查询数据的函数，您可以使用 Gradio 库的 `gr.DataFrame` 组件以表格形式显示结果。这是一种检查数据并确保查询正确的有用方式。

以下是如何使用 `gr.DataFrame` 组件显示结果的示例。通过将 `run_query` 函数传递给 `gr.DataFrame`，我们指示 Gradio 在页面加载时立即运行该函数并显示结果。此外，您还可以传递关键字 `every`，以告知仪表板每小时刷新一次（60\*60 秒）。

```py
import gradio as gr

with gr.Blocks() as demo:
    gr.DataFrame(run_query, every=gr.Timer(60*60))

demo.queue().launch()  # Run the demo using queuing
```

也许您想在我们的仪表盘中添加一个可视化效果。您可以使用 `gr.ScatterPlot()` 组件将数据可视化为散点图。这可以让您查看数据中不同变量（例如病例数和死亡数）之间的关系，并可用于探索数据和获取见解。同样，我们可以实时完成这一操作
通过传递 `every` 参数。

以下是一个完整示例，展示了如何在显示数据时使用 `gr.ScatterPlot` 来进行可视化。

```py
import gradio as gr

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 💉 Covid Dashboard (Updated Hourly)")
    with gr.Row():
        gr.DataFrame(run_query, every=gr.Timer(60*60))
        gr.ScatterPlot(run_query, every=gr.Timer(60*60), x="confirmed_cases",
                        y="deaths", tooltip="county", width=500, height=500)

demo.queue().launch()  # Run the demo with queuing enabled
```