以下是一个使用Python代码示例来解决BigQuery和Google Cloud Storage之间的问题的解决方案：

1. 首先，您需要安装所需的Python库。使用pip命令安装google-cloud-bigquery和google-cloud-storage库：

pip install google-cloud-bigquery google-cloud-storage

2. 导入所需的库：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

3. 连接到BigQuery：

# 使用您的Google Cloud项目ID创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client(project="your-project-id")

4. 查询BigQuery数据集中的数据：

# 编写SQL查询语句
query = """
    SELECT *
    FROM `your-project-id.your-dataset-id.your-table-id`
    LIMIT 10
"""

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

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 迭代结果并打印每一行
for row in results:
    print(row)

5. 连接到Google Cloud Storage：

# 使用您的Google Cloud项目ID创建Storage客户端
storage_client = storage.Client(project="your-project-id")

6. 上传文件到Google Cloud Storage：

# 指定要上传的本地文件路径和Cloud Storage存储桶和对象名称
bucket_name = "your-bucket-name"
blob_name = "your-object-name"
file_path = "/path/to/your/file.csv"

# 获取Cloud Storage存储桶引用
bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

# 创建存储桶中的新对象
blob = bucket.blob(blob_name)

# 上传本地文件到Cloud Storage
blob.upload_from_filename(file_path)

7. 从Google Cloud Storage下载文件：

# 指定要下载的Cloud Storage存储桶和对象名称以及本地目标路径
bucket_name = "your-bucket-name"
blob_name = "your-object-name"
destination_path = "/path/to/save/file.csv"

# 获取Cloud Storage存储桶引用
bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

# 获取存储桶中的对象引用
blob = bucket.blob(blob_name)

# 下载对象到本地文件
blob.download_to_filename(destination_path)

这些示例代码展示了如何使用Python与BigQuery和Google Cloud Storage进行交互。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。确保替换示例中的your-project-id，your-dataset-id，your-table-id，your-bucket-name，your-object-name和文件路径为您自己的实际值。