Ottenere una norma sui dati

Recupera una policy dei dati specifica dall'API BigQuery Data Policy in base al nome.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Mascherare i dati delle colonne
• Limitare l'accesso con il controllo dell'accesso a livello di colonna

Esempio di codice

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'Node.js API BigQuery.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

const {DataPolicyServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-datapolicies').v2;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new DataPolicyServiceClient();

/**
 * Gets a specific data policy from the BigQuery Data Policy API by its name.
 *
 * This sample demonstrates how to fetch the details of an existing data policy.
 * Data policies are used to define rules for data masking or row-level security
 * on BigQuery tables.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID (for example, 'example-project-id')
 * @param {string} [location='us'] The Google Cloud location of the data policy (For example, 'us', 'europe-west2').
 * @param {string} [dataPolicyId='example-data-policy'] The ID of the data policy to retrieve.
 */
async function getDataPolicy(
  projectId,
  location = 'us',
  dataPolicyId = 'example-data-policy',
) {
  const name = client.dataPolicyPath(projectId, location, dataPolicyId);

  const request = {
    name,
  };

  try {
    const [dataPolicy] = await client.getDataPolicy(request);
    console.log('Successfully retrieved data policy:');
    console.log(`  Name: ${dataPolicy.name}`);
    console.log(`  Type: ${dataPolicy.dataPolicyType}`);
    if (dataPolicy.dataMaskingPolicy) {
      console.log(
        `  Data Masking Policy: ${dataPolicy.dataMaskingPolicy.predefinedExpression || dataPolicy.dataMaskingPolicy.routine}`,
      );
    }
    if (dataPolicy.grantees && dataPolicy.grantees.length > 0) {
      console.log(`  Grantees: ${dataPolicy.grantees.join(', ')}`);
    }
  } catch (err) {
    if (err.code === status.NOT_FOUND) {
      console.error(
        `Error: Data policy '${dataPolicyId}' not found in location '${location}' for project '${projectId}'.`,
      );
      console.error(
        'Make sure the data policy ID, project ID, and location are correct.',
      );
    } else {
      console.error('Error retrieving data policy:', err.message);
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API PythonBigQuery.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

from google.api_core import exceptions
from google.cloud import bigquery_datapolicies_v2

client = bigquery_datapolicies_v2.DataPolicyServiceClient()


def get_data_policy(
    project_id: str,
    location: str,
    data_policy_id: str,
) -> None:
    """Gets a specific data policy from the BigQuery Data Policy API by its name.


    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The geographic location of the data policy (for example, "us", "eu").
        data_policy_id: The user-assigned ID of the data policy.
    """
    client = bigquery_datapolicies_v2.DataPolicyServiceClient()

    data_policy_name = client.data_policy_path(
        project=project_id,
        location=location,
        data_policy=data_policy_id,
    )

    try:
        response = client.get_data_policy(name=data_policy_name)

        print(f"Successfully retrieved data policy: {response.name}")
        print(f"  Data Policy ID: {response.data_policy_id}")
        print(f"  Data Policy Type: {response.data_policy_type.name}")
        if response.policy_tag:
            print(f"  Policy Tag: {response.policy_tag}")
        if response.grantees:
            print(f"  Grantees: {', '.join(response.grantees)}")
        if response.data_masking_policy:
            masking_policy = response.data_masking_policy
            if masking_policy.predefined_expression:
                print(
                    f"  Data Masking Predefined Expression: {masking_policy.predefined_expression.name}"
                )
            elif masking_policy.routine:
                print(f"  Data Masking Routine: {masking_policy.routine}")

    except exceptions.NotFound:
        print(f"Error: Data policy '{data_policy_name}' not found.")
        print("Make sure the data policy ID, project ID, and location are correct.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")

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