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fn_registry/python/functions/bigquery/bq_preview_rows.md
T
egutierrez 9f5e6791db feat: add BigQuery Python functions and BQClient type
Funciones CRUD completas para BigQuery: auth, datasets, tables, queries,
jobs, routines, load/export. Tipo BQClient como wrapper del SDK oficial.
2026-04-07 18:45:02 +02:00

2.0 KiB

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path
name kind lang domain version purity signature description tags uses_functions uses_types returns returns_optional error_type imports params output tested tests test_file_path file_path
bq_preview_rows function py infra 1.0.0 impure def bq_preview_rows(client: BQClient, dataset_id: str, table_id: str, max_results: int = 10) -> dict Obtiene una muestra de filas de una tabla BigQuery sin ejecutar query SQL, sin coste de procesamiento. Usa client._client.list_rows() del SDK oficial.
bigquery
gcp
table
preview
google-cloud
python
false error_go_core
google-cloud-bigquery
name desc
client cliente autenticado BQClient obtenido con bq_auth
name desc
dataset_id ID del dataset que contiene la tabla
name desc
table_id nombre (ID) de la tabla a previsualizar
name desc
max_results numero maximo de filas a retornar (default: 10)
dict con: columns (lista de nombres de columnas), rows (lista de listas con valores), total_rows (int con total de filas en la tabla completa) false
python/functions/bigquery/tables.py

Ejemplo

from bigquery import bq_auth, bq_preview_rows

client = bq_auth("mi-proyecto")

preview = bq_preview_rows(client, "ventas_ds", "transacciones", max_results=5)

print(preview["columns"])         # ["id", "fecha", "monto", "pais"]
print(f"Total filas: {preview['total_rows']}")
for row in preview["rows"]:
    print(row)                    # [1, datetime.date(2024, 1, 15), 99.5, "MX"]

Notas

list_rows() usa la Storage Read API internamente y NO genera un job de query — por tanto no se contabiliza en el uso de bytes procesados. Ideal para inspeccionar rapidamente la estructura y contenido de una tabla. El orden de las filas retornadas no esta garantizado (depende del almacenamiento interno de BigQuery). Para muestras reproducibles o con filtros, usar una query SQL con LIMIT. total_rows refleja el conteo de la tabla en el momento de la llamada a get_table(), que puede tener un pequeno retraso respecto al dato real.