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我在 Google Cloud Platform 上使用 Datalab 并尝试使用 google.datalab.bigquery 创建一个 BigQuery 数据集，当我发现我需要 .Client 方法时仅在 google.cloud.bigquery 库中。
bigquery 库的数据实验室版本和云版本之间有何区别？
datalab one 是云库的精简版，还是它们有不同的预期用途？
最佳答案
google.cloud.bigquery 是 BigQuery 的 Python 客户端库。它提供对 BigQuery rest API 的所有功能的访问，类似于 Java、Go、C++ 和其他语言的客户端库。它本质上是您可以使用 bq 服务执行的操作的惯用 Python 包装器。
google.datalab.bigquery 是一个 Python 库，旨在供数据科学家在笔记本中使用。例如，它有一个获取 BigQuery 结果集并将其转换为 Pandas 数据框的方法。此外，mltoolbox 可简化机器学习模型的训练和评估。没有 Java 或 Go 等价物。它使用客户端库实际与 BigQuery 对话。
更新(2019 年 7 月):google.cloud.bigquery 现已更新，包含 datalab 包过去提供的许多好东西，包括 Pandas 互操作性。在这一点上，google.cloud.bigquery 应该被认为是首选的做事方式，即使在笔记本中也是如此。例如，%%bigquery 魔术是 google.cloud.bigquery 的一部分。不要在 Datalab 中使用 mltoolbox，而是使用 BigQuery ML 直接在 BigQuery 中训练 ML 模型。
关于google-cloud-platform - google.datalab.bigquery 和 google.cloud.bigquery 之间的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51009300/
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