在BigQuery中将数据导出到其他存储位置会产生费用。下面是在Python中使用BigQuery API导出数据的示例代码：

首先，确保您已安装google-cloud-bigquery库。可以使用以下命令安装：

pip install google-cloud-bigquery

接下来，使用以下代码示例导出数据：

from google.cloud import bigquery

# 设置项目ID和导出数据的表名
project_id = 'your-project-id'
dataset_id = 'your-dataset-id'
table_id = 'your-table-id'

# 设置导出数据的存储位置
destination_uri = 'gs://your-bucket-name/your-file-name.csv'
destination_format = bigquery.DestinationFormat.CSV

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

# 获取导出数据的表
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)

# 设置导出选项
job_config = bigquery.job.ExtractJobConfig()
job_config.destination_format = destination_format

# 启动导出作业
extract_job = client.extract_table(
    table,
    destination_uri,
    job_config=job_config
)

# 等待导出作业完成
extract_job.result()

# 打印导出完成的消息
print('Data exported to {}'.format(destination_uri))

请记住替换示例代码中的以下值：

• your-project-id：您的项目ID
• your-dataset-id：包含要导出数据的数据集的ID
• your-table-id：要导出的表的ID
• gs://your-bucket-name/your-file-name.csv：存储导出数据的位置和文件名

通过使用上述代码示例，您可以将BigQuery数据导出到指定的存储位置，并打印出导出完成的消息。