BigQuery上のテーブル・ビュー及びスキーマ更新をコード管理する

#StandardSQL
作成したいテーブルやビューの実行クエリを書いていただければ問題ないです

from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
import sys
import codecs
# PC起動の度に環境変数を設定するのが手間なので、パスを指定して実行
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    filename= './key/発行したサービスアカウントのJSONキーファイル',
    scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
)

args = sys.argv
# 読み込み用に開き、utfに変換しエラーの場合は文字型で渡す
file = codecs.open(args[1],  mode='r', encoding='utf-8', errors='strict') 
query = file.read()  

# TABLEはReplace可能だが、VIEWは不可能なので、既存のものがある場合は削除する処理を追加
drop_data ='DROP '+args[2]+' IF EXISTS `作成先のプロジェクト名.データセット名.'+args[3]+'`'+';'+'\n'

create_data ='CREATE '+args[2]+' IF NOT EXISTS'+'\n'+'`作成先のプロジェクト名.データセット名.'+args[3]+'`'+'\n' + 'AS' + '\n'+ query

def exec_query():
    client = bigquery.Client(
        credentials=credentials,
        project=credentials.project_id,
    )
    exec_job = client.query(
                drop_data + create_data
                )
    exec_job.result() 
if __name__ == '__main__':
    exec_query()
    file.close()

name: テーブルもしくはビューの名称。view作成用のsqlと同じにした方が管理が楽だと思います
dataset: データセットの名称
desc: テーブルもしくはビューの説明を記載してください

desc: | 文章を途中で改行したい場合は、先頭に | を追加したこちらを利用
　　https://www.task-notes.com/entry/20150922/1442890800
columns:
  - name: カラムの名称。
  　クエリを書くときに使用するため、名前から分かりやすい名称が好ましいです。
    type: 型を記載してください。以下サンプルの対応表です。他の型を利用したい場合は下記を参照。
    https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/conversion_rules?hl=ja
    整数：INTEGER
    数値：FLOAT
    文字列：STRING
    日付：DATE
    時間：DATETIME
    description: カラムの中身に関する説明を記載してください。
    特定の条件だと、どんな数値が取れるのか？など記載いただけると良いと思います。
  - name: test
    type: STRING
    description: こんな感じで書けば大丈夫です

import yaml
import sys
import codecs

args = sys.argv
file_path = r'.\description'+'\\'+args[1]+'.yml'

with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as file:
    obj = yaml.safe_load(file)

schema_list = obj["columns"]

def schema():
    from google.cloud.bigquery import SchemaField
    res = []
    for i in range(len(schema_list)):
            input_schema = SchemaField(name=schema_list[i]['name'], field_type=schema_list[i]['type'], description=schema_list[i]['description'])
            res.append(input_schema)
    return res

from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
from description import import_yaml

# サービスアカウントのJSONキーファイルを利用する
# パスを通すのは手間なので、下記を利用する
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    filename= './key/発行したサービスアカウントのJSONキーファイル',
    scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
)

project_id = "更新したいテーブル・ビューのProjectを指定"
client = bigquery.Client(
    credentials=credentials,
    project=credentials.project_id,
)

# 対象のテーブル・ビュー名
table_name = import_yaml.obj.get("name")
dataset_id = import_yaml.obj.get("dataset")
table_id = "{}.{}.{}".format(client.project, dataset_id, table_name)

# 以下、スキーマの説明更新
schema = import_yaml.schema()

view_schema = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
client.update_table(view_schema, ["schema"])  # Make an API request.

# 以下、テーブル・ビュー本体の説明更新
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_name)
view = client.get_table(table_ref) 
# 説明内容を読み込んで更新
view.description = import_yaml.obj.get("desc")
client.update_table(view, ["description"])