出现这个问题通常是因为BigQuery API的版本更新导致了代码中调用方法名称或参数名称的改变。为了解决这个问题，需要确认使用的API版本并调整相应的代码。

以下是一个示例代码，它使用了较新版本的BigQuery API 1.26.0 ，但尝试使用较旧版本的 bq_parse_files 和 bq_table_download 方法，导致出现了以上的问题。

from google.cloud import bigquery 

client = bigquery.Client() 
dataset_id = 'my_dataset' 
bucket_name = 'my_bucket' 
table_name = 'my_table'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id) 

job_config = bigquery.job.ExtractJobConfig() 
job_config.destination_format = 'CSV' 

table_ref = dataset_ref.table(table_name) 
destination_uri = 'gs://{}/{}'.format(bucket_name, table_name) 

extract_job = client.extract_table(
    table_ref,
    destination_uri,
    job_config=job_config)
 
extract_job.result() 


files = bigquery.client.bq_parse_files(destination_uri, '.csv') 
rows = bigquery.client.bq_table_download(files[0])

要解决这个问题，可以改为使用 BigQuery API v2 版本中的 extract_table_to_storage 方法来代替 extract_table 方法，并使用 download_blob 方法来获取 CSV 格式的数据。更具体地说，下面是更改的代码：

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

client = bigquery.Client() 
dataset_id = 'my_dataset' 
bucket_name = 'my_bucket' 
table_name = 'my_table'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id) 

job_config = bigquery.job.ExtractJobConfig() 
job_config.destination_format = 'CSV' 

table_ref = dataset_ref.table(table_name) 
destination_uri = 'gs://{}/{}'.format(bucket_name, table_name) 

extract_job = client.extract_table_to_storage(
    table_ref,
    destination_uri,
    job_config=job_config)
 
extract_job.result() 


storage_client = storage.Client() 
bucket = storage_client.get_bucket(bucket