要在Python中集成BigQuery GCP（Google Cloud Platform），你可以使用Google Cloud SDK和BigQuery Python客户端库。下面是一个解决方案，演示如何使用Python与BigQuery集成：

1. 安装Google Cloud SDK：请参考Google Cloud SDK的官方文档并按照说明进行安装。

2. 安装BigQuery Python客户端库：你可以使用pip命令安装BigQuery Python客户端库。在命令行中运行以下命令：

   pip install google-cloud-bigquery
   

3. 设置Google Cloud凭据：在你的Python代码中，你需要通过设置Google Cloud凭据来访问BigQuery。你可以使用服务帐号密钥JSON文件或环境变量来设置凭据。以下是两种设置凭据的方法：

   • 使用服务帐号密钥JSON文件：将服务帐号密钥JSON文件保存在你的项目目录中，并将其路径设置为环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS。例如，在Linux/Mac上，你可以运行以下命令来设置环境变量：

     export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service_account_key.json
     

   • 使用环境变量：你可以将Google Cloud凭据信息直接设置为环境变量。以下是需要设置的环境变量：

     • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS：服务帐号密钥JSON文件的路径。
     • GOOGLE_CLOUD_PROJECT：GCP项目ID。

4. 编写Python代码：以下是一个使用BigQuery Python客户端库的示例代码：

from google.cloud import bigquery

# 创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 查询数据
query = """
    SELECT *
    FROM `project.dataset.table`
    LIMIT 10
"""

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 处理查询结果
for row in results:
    print(row)

在上面的示例中，我们首先创建了一个BigQuery客户端。然后，我们定义了一个查询，并使用client.query()方法执行查询。最后，我们使用query_job.result()方法获取查询结果，并对结果进行处理。

注意：在上面的示例中，你需要将project.dataset.table替换为你自己的项目、数据集和表的名称。

这就是一个基本的BigQuery GCP Python集成解决方案。你可以根据自己的需求进一步扩展和优化代码。