データセットコピー、GCSファイ繝?

Ama S3, Azure storage, Oracle, Salesforce, Ads系軆??々

■BQ DMLクォータ鐔??驕?

割縺?SQLだとすぐに藹??にあたる
上限がテーブル単位のためテーブル名を分けると回避できるらしい

BQ streaming insert->BQ storage read/write APIの臀??限縺?DMLと別で、閾値が大きい

APIだ縺?Protocol buffersが必要で、Date/Timestampが対藹??しておらず
Unixエポックからの日謨?/秒数への藹??觸??が必要、、、

■BQ同時実行謨?

オンデマンドでは使用可能なスロット数に基づき自動的に同時実行数が決藹??され超えるとスロット縺? 空きがでるまでキューに臀??管される

プロジェクトごとにクエリの最大同時実行数は動的に決まる

同時実行数の最大値は指定できるが、大き縺?しても実行数が増えることはな縺?、あ縺?まで自動決藹?? 内の方が優先される

Editionsが割り当てられているプロジェクトでは最大同時実行数を譏?示的に設定できる

他に、インタラクティブクエリ、バッチクエリ、クエリ順蠎?や上限な縺?

■承鐔??済みビュ繝? authorized view

■BQクリーンルーム

データ觸??備側でパブリックし、使う側でサブスクする (BQ exploreでペイン縺?Addする)

スプシ臀??存できない、開覧数のレポートが見れる(使用者名は鐔??えない) 実はパブ側でサブスクし公開すれば、閲覧縺?JobUserだけで使用できるようになる

GAでな縺?、またオンデマンドしか無理、コピペやデータコネクタは可能で觸??蠢?

■ロール割り当て者の出力
カスタムロール縺?Project_Admin、Project_Managerが誰に割り当てられているか

■IAM(Identity and Access Management)

　　22/4現在のリージョンリスト：asia-east1-2、asia-northeast1-3、asia-south1-2、asia-southeast1-2、australia-southeast1-2、europe-central1-2、europe-north1、europe-west1-6、northamerica-norhteast1-2、southamerica-east1、sourthamerica-west1、us-central1、us-east1-4、us-west1-4

パブリックデータに直でアクセスできる

SELECT * FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`

バッククォートでエスケープ、プロジェクト区切りも.(ドット)、From句のカンマ縺?Cross joinで全軆??合せかと思繧?れ通常通りjoinやunionを使う事

配列が使える、カラム一つに配列を入れて藹??元的に扱える

withで臀??時テーブルを作れる

exceptでカラムを除藹??、replaceでカラムの置き觸??え
　select * except(kuso) from a

functionを作って使える 標準 SQL ユーザー藹??義関謨?  |  BigQuery  |  Google Cloud

分析関謨?over()縺?windowで鐔??算ができる
　rank() over (order by x)は臀??記more縺?RFMに使用している
　ROW_NUMBER() over (order by timestamp) as id,で採番できる

地理関数とかJSON関数とか色々関数もありそう

スクリプトで藹??数やIfやLoopが使える 標準 SQL のスクリプト  |  BigQuery  |  Google Cloud
join on a.c=b.c縺?join on using (c)とできる

BigQuery 特集: データ操作（DML） | Google Cloud 公藹??ブロ繧?
insert into tbl_dest select * from tbl_source　縺?select結果を挿入できる

予約語は鐔??かっこを使ってエスケープ、プロジェクト区切り縺?:

集計関数縺? WITHIN キーワードを使用すると、レコード内の繰り返しの値が集計?

通常縺?SQL処理システムとは異なり、BigQueryは繰り返しデータの処理を前觸??として設計。繰り返しレコードの觸??造を操作するクエリを記述。その方觸??縺?1つが、FLATTEN 演算子?

JOINは、INNER、[FULL|RIGHT|LEFT] OUTER、およ縺? CROSS JOIN 演算子をサポート、デフォルトINNER

除藹??できる　select + from A OMIT RECORD IF COUNT(payload.pages.page_name) <= 80;

TOP を使用するには、SELECT 句縺? COUNT(*) を含める

分析関謨?over()縺?windowで鐔??算ができる？(標準SQLと同様？)

https://www.isoroot.jp/blog/1651/

auto_incrementもdefaultもprimary keyもindexもshow create tableないのでは・??

CREATE TABLE IF NOT EXISTS bangboo_data.x_xxx (

  `no` INT64 NOT NULL,

  `user_no` INT64 NOT NULL,

  `name` STRING,

  `date` DATETIME,

)

同じスキーマで臀??ることもできる

■bqコマンドはコンソールで藹??行できる
ブラウザで該当プロジェクトに入りコンソールボタン、下記ではスキーマをJSONで藹??得できる

bq show --schema --format=prettyjson myProject:myDataset.tbl001
bq ls -n 3000 dataset_aho (データセット内のリスト3000件、デフ繧?50件・??)

■データアップロード時のスキーマ指定
自動検出縺?Firestore、Datastore、Avro、Parquet、ORCだけ？ほぼ手動縺?utf-8縺?csvかjsonlかを使う蠖?

コンソールで手動スキーマ指定藹??(jsonスキーマを張臀??ける)、modeは省略可でデフォ縺?nullable、

JSONスキーマファイ繝?up縺?aqコマンドのみ可、ローカルからup時のコマンドとスキーマ例↓

bq load --source_format=CSV mydataset.mytable ./myfile.csv ./myschema.json

[

  {

    "description": "quarter",

    "mode": "REQUIRED",

    "name": "qtr",

    "type": "STRING"

  },

  {

    "description": "total sales",

    "mode": "NULLABLE",

    "name": "sales",

    "type": "FLOAT"

  }

]

なお一譌?Google Cloud Storageに放り込んでからやると饅??速　BigQueryにデータをバッチでインポートする - Qiita

ScheduledQueryを終了譌?6/9 13:00JSTで即時設藹??→6/9 01:20UTCで藹??行された

（終了時間縺?JST/UTCの考慮が必要か→SQ実行時間設藹??について縺?JSTかUTCに注諢?するだけ）

実行履歴縺?UTCのためJSTに読み替える必要がある(UTC縺?JST縺?-9時間)

範囲の書き譁?:シート1!A1:B100

Auto detectにする縺?Header skipを1にし縺?1行目をカラム名として使うといい
注意）

　シートで觸??成を変えると觸??茶苦茶になる

　空觸??のセル縺?nullになる

　使う人縺?BQへもスプレッドシートへも両方権限が必要

///パラメー繧?(変謨?)を使う

--parameter=min_count:INT64:250

SELECT word FROM `prj.ds.t` WHERE AND count >= @min_count

WITH params AS (

 SELECT @sheetInput AS p

),

tmp_pre_processed_src AS (

 SELECT * FROM src

)

SELECT * FROM tmp_pre_processed_src

,params

WHERE

 tmp_pre_processed_src.a = p

///*を藹??ける_TABLE_SUFFIXを使う(複数テーブルだ縺?union allになる)

SELECT year FROM `bigquery-public-data.ds.gsod19*`

WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '29' and '35'

　※ワイルドカード注諢?

　dataset.product_*と書縺?縺?dataset.product_20190425だけでな縺?dataset.product_special_20190425にもヒットしてしまう

betweenは藹??さいから大きいで、パーティションのないシャーディングテーブル日臀??きつきテーブルでも行ける（From句のテーブルに動的な名前を使うにはこれか、EXE IMEDIATE縺?らいか？）
SELECT year FROM `bigquery-public-data.ds.gsod20*`

select * from mytable_{run_time-1h|"%Y%m%d"}

実行時間run_time（UTC）から1時間引いた日→mytable_20180214

///既藹??のテーブルをコピ繝?(CREATE OR REPLACE TABLEもあり)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS bangboo_data.x_employee_copy (

  `no` INT64 NOT NULL,

  `name` STRING,

) as

select * from `prj.bangboo_data.x_employee`

///timeで入っているものを日でサマるSQL

select

count(table_id),

sum(size_bytes),

date(record_time) as record_day

from bq_metadata

where record_time > TIMESTAMP(DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 3 month))

group by record_day

order by record_day DESC

パーティション分割テーブル縺?2種饅??：パーティショニングとシャーディン繧?

１）パーティショニン繧?
BigQueryでパーティション分割テーブルを作成する - goodbyegangsterのブロ繧? (hatenablog.com)　を見よ
パーティショニングは臀??前に臀??ってお縺?こ縺?
上限が4000のため最大日単位縺?11年、時間単位縺?5か月縺?らい縺?partition_expiration_daysも指定しておく事

日臀??のキャスト select * from `task_*` where _TABLE_SUFFIX = REPLACE(CAST(date AS STRING), '-', '')

DROP TABLE `task_*`のようにワイルドカードは削除時は使えない
大驥?削除は臀??記のよう縺?bq cmdリストを作りBashで。（Terminal貼りつけでも可・??
　シャーディングはデータセット別にしてデータセットごと觸??すようにしたいが
Delete BigQuery tables with wildcard - Stack Overflow

select concat("bq rm --project_id prj -f -t ",table_schema,".",   table_name, ";" )
from INSERT_YOUR_DATASET_NAME.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
where table_name like "INSERT_YOUR_TABLE_NAME_%"
order by table_name desc

削除されたテーブル縺?7日以内なら復元することも可閭?
テーブルの管理  |  BigQuery  |  Google Cloud

ただしUNNESTで指定したカラムが空の配列やNULLの場合、該藹??行は無縺?なってしまうので注諢?
　id=3 titles=[]やid=4 titles=NULLの時縺?id=3,4は藹??っ張れないというこ縺?


sql - How to query multiple nested fields in Bigquery? - Stack Overflow
Unnestでもflattenができず空觸??ができる場合、結局left join
　空を含むカラム縺?Selectに觸??し、repeatedのカラム縺?left joinで縺?っつける
　VariantsをunnestしてるがPricesもrepeatedなの縺?left joinのものを出している
　　repeatedもarrayと同じらしいが、、、cross joinやarray_to_stringもやったが駄目だった
　　　なおrepeated以藹??縺?unnestが効かない

それでも駄目ならselect句の指定方觸??やwhere句で軆??ると空欄が抜けたよ

select Productid,Variants.SKU,Variants.Size
,Prices.Currency,Prices.Country
from `ga-export-0000.feed.feed_dev`
,UNNEST (Variants) AS Variants
LEFT JOIN UNNEST(Variants.Prices) as Prices 

///ARRAY型縺?STRUCT型
Arrayは臀??縺?Unnestを藹??照。
Structは觸??造体型。順序付きで親子の觸??造を持つ。各フィールドはデータ型（必須）とフィールド名（オプション・??を持つ。

array型　unnestできる、[]なの縺?array_length()で数が藹??れる

struct型　unnestできる、ネストを含みスキーマ縺?record型と表記される、struct型の藹??へ縺?.ドットで指定す
　string縺?JSON縺?json_extractを使う
　配列との絡み縺?json_query_arrayを使う、2段髫?縺?らいは関数で対処できるがそれ以臀??縺?with句がいい
　BigQueryでの鐔??雑縺?JSON文字列の扱い方と注諢?轤? - Qiita
　JSON functions  |  BigQuery  |  Google Cloud

struct型(record型)は藹??や孫でヒットすれば親を含めて表示されてしまう

見やす縺?するため*ではな縺?、カラムを特藹??すると空欄が表示されな縺?なり

親が出な縺?なり理解しやす縺?なる（必ずカラム指定したい）

Array=String Repeatedつまりリスト(配列)に値を入れる書藹??（下記縺?2つしか入らない）

insert into aaa (aaa) value ("['aaa','bbb']") value has STRING
insert into aaa (aaa) value (`['aaa','bbb']`) Unrecognized name: `['aaa','bbb']`
insert into aaa (aaa) value (['aaa','bbb']) OK
insert into aaa (aaa) value ('["aaa","bbb"]') value has STRING
insert into aaa (aaa) value (`["aaa","bbb"]`) Unecognized name
insert into aaa (aaa) value (["aaa","bbb"]) OK
insert into aaa (aaa) value ([`aaa`,`bbb`]) Unrecognized name
insert into aaa (aaa) value ([aaa,bbb]) Unrecognized name: aaa
insert into aaa (aaa) value ([123,456]) Value has type ARRAY

例）権限が変繧?っていないかの確認する等

降順で最新の日臀??のアイテムを見る、そして最終ページの古い日臀??のアイテムを見る

そしてそれらを比較する

select record_time, name, asset_type, m, b.role

from cai_iam_policy_history

,unnest(iam_policy.bindings) b

,unnest(b.members) m

where record_time between timestamp('2021-05-01') and timestamp('2021-06-30')

and b.role in ("roles/bigquery.dataViewer", "roles/bigquery/jobUser")

and m like '%ketsu@bangboo.com%'

and ancestor_path like '%ketsuproject%'

order by record_time desc

SQL解説）struct型が沢山入っていても全驛?unnestしfromに入れればいい

　from a, unnest(iam_policy.bindings) b, unnest(b.members) m

    unnest(iam_policy)はできないの縺?2髫?層目から

　　一つ髫?層臀??で縺?unnest時に別名を付けて臀??の髫?層はその別名縺?unnest

struct型の藹??へ縺?.ドットで指定すればいい、フラットでな縺?てもbでも藹??得ができる
↑
通蟶?SQLは「陦?.カラム」だが「親カラム.子カラム」なので、出元がどこかテーブルを探すかスキーマ内を探すかで迷う

※藹??考にピボットテーブ繝?

集計して鐔??を列に藹??觸??、生ログをある単位でまとめる

　生ログが「日　店　金額」の場合

　↓

　ピボットで「日　金額　（店１　店２　店３）」にする等で、各項目を行と列と値に配置し直す

///新旧の差分

比較したいデータの共通してい部分で藹??部軆??合をし縺?null部分を探す

WITH

 old_e AS (

  SELECT * FROM status WHERE user IN ('a@old.com')

 ),

 new_e AS (

  SELECT * FROM status WHERE user IN ('a@new.com')

 )

SELECT * FROM old_e o

 FULL OUTER JOIN new_e n ON o.id = n.id AND o.date = n.date

 WHERE o.id is null OR n.id is null

 ORDER BY o.id, o.date

union縺?except distinctをSQLを付けると差分になる

https://qiita.com/tatsuhiko_kawabe/items/2537c562c6d99f83e37b

SELECT * FROM item.item_table 

EXCEPT DISTINCT 

SELECT * FROM item.item_table WHERE user_id = 'A'

　1つ目の軆??果から2つ目を引いたものを出す

WITH markdown AS

  (SELECT "# Heading" as heading

  UNION ALL

  SELECT "# Another Heading" as heading)

SELECT

  REGEXP_REPLACE(heading, r"^# He", "") AS html

FROM markdown;

///スラッシュで分割する縺?arrayになるのでオフセットで藹??得

select SPLIT(path, "/")[OFFSET(3)] from www

///upsert(アップデートか新鐔??インサート

https://swfz.hatenablog.com/entry/2021/02/08/195024

MERGE aaa target USING tmptbl src

 ON target.time = src.time

WHEN MATCHED AND src.satus = 'rejected' THEN

 DELETE

WHEN MATCHED THEN

 UPDATE SET ...

WHEN NOT MATCHED THEN

 INSERT ROW

集約関数・??GROUP BY）だと個別データは出力されず集計データだけでるが

window関数だと集計データが個別データ縺?outer joinされた形で出力される

SELECT

  deptname,

  id,

  salary,

  AVG(salary) OVER (PARTITION BY deptname)

FROM emp;

  deptname  | id | salary |  avg_salary

-----------+-------+--------+-------------

 dev        | 11 |   5200 |        5020

 dev        |  7 |   4200 |        5020

 dev        |  9 |   4500 |        5020

 dev        |  8 |   6000 |        5020

 dev        | 10 |   5200 |        5020

 hr         |  5 |   3500 |        3700

 hr         |  2 |   3900 |        3700

 sales      |  3 |   4800 |        4866

 sales      |  1 |   5000 |        4866

 sales      |  4 |   4800 |        4866

deptnameでグループしそ縺?salaryの集計縺?AVGが出ている
下のよう縺?over()が空でも良い、4900は大体

関数としては集計関数がそのまま使えるようだ

OVER縺?window関数を使う宣鐔??、OVERの藹??にどのよう縺?windowを作るのかを定鄒?

PARTITION縺?windowでつまりどの軆??囲でグループを作るか指定
　AVG(salary) OVER (PARTITION BY deptname, sub_deptname) でサブデプト単位での平均となる

///誰が実行しているかをセッションユーザで出す
標準 SQL のセキュリティ関謨?  |  BigQuery  |  Google Cloud

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

QUERY = ('SELECT name FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`')

query_job = client.query(QUERY)

rows = query_job.result()

for row in rows:

    print(row.name)

///Pythonも含めトランザクショ繝?

/// BANGBOO BLOG /// - GCP script
■saturationの場合、詰まっている、サチっている
対象にクエリを発鐔?? select 1
同プロジェクトの臀??のテーブルにクエリを発鐔?? select 1
別プロジェクトから対象にクエリを発鐔?? select 1
reservations縺?overviewを見る
対象縺?SQLを発鐔??
別のプロジェクトで同SQLを発鐔??
　時間を比べる
Google側の問題と思繧?れるとき縺?Googleのサポート縺?Go
Google Could Status Google Cloud Status Dashboard

パッケージとバージョンを指定してアップデート

pip install -U google-cloud-bigquery==3.4.0

下記にもろもろ
pipでパッケージをupdate｜pip自臀??のアップデートについても解説 (itc.tokyo)

pyenv　パイソンバージョン管理としてインス繧?
ubuntu 20.04 / 18.04 縺? pyenv をインストールする隧? #Python - Qiita
pyenvのインストール、使い方、pythonのバージョン切り替えできない時の対処觸?? #Python - Qiita

　pyenv install --list　インストールできるも縺?

　pyenv install 3.8.8　指定verをインス繧?

　pyenv global 3.8.8　デフォルトに指定

　.python-versionファイルをGITに鐔??せ管理したい？

pipenv　PIP管理としてインス繧?
Pipenvでの基本的な環藹??構築 - Pirika Developers Blog

　pipenv縺?Pipfile縺?Pipfile.lockを利用しpip縺?requrements.txtを用いるよりも強力

　　Pipfile縺?Pipfile.lock縺?requirementsをGITに鐔??せ管理したい？

　pipenv --python 3.8.8　など最初縺?pyバージョンをpipfileに鐔??載

pipenvのバージョンが古いと臀??存関臀??、Ver整合性で問題が起きやすい

　pipenv --version

　pip install pipenv

　pipenv update

　pipenv upgrade <パ繧?>でやり直す

assert文は軆??み込み藹??謨?__debug__がTrueの時のみ藹??行されます

実行コマンドにオプション縺?-Oをつける縺?__debug__がFalseになりassert文が無効縺?

def func_so(a, b):

def test():

if __name__ == "__main__":

■テスト駆動

PyTest を LLMに書いてもらいたい。下記のようなプロンプトで觸??備できるので縺??

https://aaaa にアクセスし名前欄縺?aaaと入力すると名前欄に英数が入っていますとエラーが出る

■PyTest

assert

成立すべき蠑?(Trueになるべき蠑?) をassert文で鐔??霑?

テストの觸??備と藹??処理

@pytest.fixtureデコレータをつける

実行(ディレクトリ縺?test、testファイル、test 関数が対象)

pytest

テストカバレッジを確鐔??：tests/ディレクトリ内の全テストを実行し現在のディレクトリ内のコードについてどれだけテストでカバーされているかを測藹??

pytest -covs=. tests/

■test app.pyでエラー表示を拾ってテスト

import pytest

from app import app

@pytest.fixture

def client():

    app.config['TESTING'] = True

    with app.test_client() as client:

        yield client

def test_valid_input(client):

    response = client.post(

        '/', 

        data={'name': 'TestUser', 'email': 'Test@example.com'}, 

        follow_redirects=True

    )

    assert b'OKでっせ' in response.data

def test_invalid_name(client):

    response = client.post(

        '/', 

        data={'name': 'ThisNameIsTooLong', 'email': 'test@example.com'}, 

        follow_redirects=True

    )

    assert b'name At most 10 characters long' in response.data

def test_invalid_email(client):

    response = client.post(

        '/', 

        data={'name': 'ValidName', 'email': 'Invalid email'}, 

        follow_redirects=True

    )

    assert b'emailがinvalid email addressなんだけ縺?' in response.data

■パラメータを複数種類

import pytest

@pytest.mark.parametrize(

"x, y", [

("aaa", "bbb"),

("aaa", "aaa"),

("bbb", "bbb")

]

)

def test_1(x, y):

assert x == y

■fixture: fixture@yieldまでの処理> テスト本臀??> fixture縺?yield後からreturnまでの処理

import pytest

from pathlib import Path

import shutil

def create_file(path):

    # 指定されたパスにファイルを作成する関謨?

    path.touch()

# 一時ディレクトリを作成するフィクスチ繝?

@pytest.fixture()

def create_tmp_dir():

    # 一時ディレクトリを作成

    tmp_dir = Path("/tmp/test")

    if not tmp_dir.exists():

        tmp_dir.mkdir()

    yield tmp_dir

    # 一時ディレクトリを削髯?

    shutil.rmtree(tmp_dir)

def test_create_file(create_tmp_dir):

    target_file = create_tmp_dir / "test.txt"

    create_file(target_file)

    assert target_file.exists()

import dataclasses

[詳解] Python縺?dataclasses (zenn.dev)
　データ格軆??するオブジェクトを作れば使い回しが讌?

import datetime

pip install pyyaml > import yaml

pip install requests > import requests

　Slack縺?webhook縺?Postするとか
Python 3.12で藹??えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる #Python - Qiita

文字列[開始:終了]→→ str = "Flower" print(str[1:4]) → low

文字列 % (蛟?1, 蛟?2, ...)→→ num= "10進数で縺? %d 、16進数で縺? %x " % (num, num)
"xxxx{index:書藹??指定子}xxxx".format(蛟?)→→ "名縺?{:<8s}で年縺?{:>3d}縺?".format(name, age)

f"xxxx{蛟?:書藹??指定子}xxxx"→→ f"名縺?{name:<8s}で年縺?{age:>3d}縺?" 

0／空の文字列''・?値なし縺?false、Noneは・?? x = None x is None→→true？

//→除軆??切り捨てし整数、**→べき乗
関数宣言縺?def kansu(): で中で宣言する変数はローカル藹??謨?
　関数藹??で宣言された変数はグローバル藹??数でどの関数の中でも扱えるようになる
　なお関数内でもglobal henでグローバル藹??数を宣鐔??できる　Pythonでのグローバル・??global）変数の宣言方觸?? | UX MILK
返り値鐔??数縺?csvでタプルになる、リストが楽か？ return a,b → (a, b)　あるい縺? return [a, b] → [a, b]
try・?exceptを関数内で設定することも、逆に関数呼び出し時にも使用ができる、else, finally, raiseも使う、エラーが出ても止めた縺?ない場合縺? try-except Exceptions as e、逆縺?exceptを入れなければ止まるので藹??蜈?置觸??は左辺が要る？要る a = a.replace('x','')
とほほ縺?Python入門 - リスト・タプル・鐔??譖? - とほほ縺?WWW入門 (tohoho-web.com)
Pythonの鐔??書とリストとクラス　複数情報の藹??け渡し｜みはみ・??note
リストa=[1,2,3]縺?map(), filter(), reduce()等が使える
　a=a.append()とかa=a.extend()は値がないんで饅??目、単純縺?append(b)やextend(b)で左辺臀??要
　藹??得：a[0]、for v in a:
　リストの合体：list_a += list_b
セット型set={1,2,3}は重複や順蠎?や添藹??の無いリスト、set(list)でキャストし重複を無縺?せる、ミュータブルは格軆??できない
　藹??得 for v in a:
tuple→タプルは藹??数リスト、更新無しならリストより速い　a = 1,2,3　a = (1, 2, 3)
　藹??得：a[0]、for num in a:

dict→辞書は連想配列みたい縺?{a:1,b:2}縺?items(), keys(), valus(), iteritems(), get()を使える
　Python | 辞書に含まれるすべてのキーと値を藹??得する (javadrive.jp)
　藹??得：dict_a['key1']、for k in dict_a.keys(): for v in dict_a.values(): for k, v in dict_a.items():
　dictの合体：dict_a.update(dict_b)
クラス→例えば笳?笳?クラスを宣鐔??しsampleインスタンスを生成し、getter/setterで藹??数に入れて置縺?
　藹??得：sample.key
BigQuery→別名を付ければ名前で藹??得できるが、インデックスでも藹??得できる（これ何？）
　藹??得：for row in query_job:　→row[0], row["t"]

withで軆??了処理を指定できる、ファイル読込とその藹??の処理とか
assertや__debug__はテストで觸??体通りかを確鐔??する？
passは中身の無い関数やクラスを作成しkara.p=1で軆??なり属性追加等ができる
execは藹??数の文字列をPythonとして藹??行　exec "print 'Hello'"
delはオブジェクトを削除　del x, y, z
【基軆??一覧】Pythonの基本文法を全て解説してみた！【初心者】 (suwaru.tokyo)
Python基本文法まとめ - Qiita
とほほ縺?Python入門 - とほほ縺?WWW入門 (tohoho-web.com)

半角スペース・??個で改鐔??

#の数で鐔??出し

*で軆??条書き

数藹??縺?.で番号を振る、- でリスト

* or - or _ を３つ以上で水平軆??

[ ]でチェックボックス、[x]でチェッ繧?

| td | td | td |でテーブ繝?

**aaa**で太字、*aaa*で斜体

~~aaa~~で打消し線

[タイト繝?](URL)でリン繧?

```でコードの挿入、`でインライン挿蜈?

> or >> で藹??逕?
 [^1]で注釈

\バックスラッシュでマークダウンのエスケープ

マジックナンバーを使繧?ない(数藹??の方が曖昧性が無い場合も)

STATUS_ERROR = -1

STATUS_SUCCESS = 0

self.status_error = STATUS_SUCCESS

初期値をエラー値にし、業務判藹??エラーでステータスを設藹??したらreturnで抜ける

def exFunction(self):

self.status_error = STATUS_ERROR

try:

if XX = AAA:

self.status_error = STATUS_XX_ERROR

retrun

self.status_error = STATUS_SUCCESS

retrun

except:

～エラー処理、ステータスは藹??更しない

エラーメッセの繝?ードコーディングを避ける方觸??(繝?ードが場所と内容が分かり易いかも)

MSG_ERROR_OLD_EMAIL = "Error: 旧メー繝?%sです\n"

e_message_list.append(MSG_ERROR_OLD_EMAIL % (old_email))

self.error_message = '\n'.join(e_message_list)