从 dplyr 代码生成 BigQuery 代码*而不*实际执行 BigQuery？
Generate BigQuery code from dplyr code *without* actually executing BigQuery?
我们可以看到here一些关于如何使用 tidyverse 原则使用 R 包 bigrquery 和 dbplyr 使用 bigquery 处理数据的简单说明。
这通过采用常规 dplyr 代码来工作，当用户调用 %>% collect() 时，它会将 dplyr 代码转换为 BigQuery 的 SQL 风格，然后在 BigQuery
我想知道我是否可以使用这些包来简单地生成原始 BigQuery 代码，而不是执行它？
我最终追求的是一种从 dplyr 生成 BigQuery 代码的方法 而无需 实际使用 BigQuery（例如，如果离线工作）
到目前为止我所知道的
我知道可以编写 dplyr 代码，调用 %>% collect() 并在浏览器的 GCP 控制台中查看 generated/run 的 BigQuery 代码。我希望在 RStudio 中将相同的代码作为字符串返回（并且从未执行过）
而不是 collect()，只需在 dplyr 代码末尾键入 %>% show_query()。
我们可以看到here一些关于如何使用 tidyverse 原则使用 R 包 bigrquery 和 dbplyr 使用 bigquery 处理数据的简单说明。
这通过采用常规 dplyr 代码来工作，当用户调用 %>% collect() 时，它会将 dplyr 代码转换为 BigQuery 的 SQL 风格，然后在 BigQuery
我想知道我是否可以使用这些包来简单地生成原始 BigQuery 代码，而不是执行它？
我最终追求的是一种从 dplyr 生成 BigQuery 代码的方法 而无需 实际使用 BigQuery（例如，如果离线工作）
到目前为止我所知道的
我知道可以编写 dplyr 代码，调用 %>% collect() 并在浏览器的 GCP 控制台中查看 generated/run 的 BigQuery 代码。我希望在 RStudio 中将相同的代码作为字符串返回（并且从未执行过）
而不是 collect()，只需在 dplyr 代码末尾键入 %>% show_query()。