在BigQuery中，可以使用自动模式创建时间分区表。自动模式允许BigQuery根据表中的数据自动确定分区范围，并按照特定时间字段的值自动将数据放入适当的分区中。以下是一个示例代码，演示如何使用自动模式创建时间分区表。

from google.cloud import bigquery

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

# 定义时间分区表的架构
schema = [
    bigquery.SchemaField("id", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("event_time", "TIMESTAMP")
]

# 定义表选项，指定时间分区表的分区类型为DAY
table_options = bigquery.table.TimePartitioning(
    type_=bigquery.table.TimePartitioningType.DAY
)

# 定义表的创建选项，指定使用自动模式创建时间分区表
table = bigquery.Table(
    "project_id.dataset_id.table_name",
    schema=schema,
    time_partitioning=table_options
)

# 创建时间分区表
table = client.create_table(table)

print(f"创建时间分区表：{table.table_id}")

上述代码中，我们首先创建了一个bigquery.Client对象来与BigQuery进行交互。然后，我们定义了时间分区表的架构，包括id和event_time两个字段。接下来，我们定义了表选项，指定时间分区表的分区类型为DAY。最后，我们使用bigquery.Table创建一个table对象，并指定使用自动模式创建时间分区表。最后，我们调用client.create_table方法来创建时间分区表。

请注意，上述代码中的project_id.dataset_id.table_name需要替换为实际的项目ID、数据集ID和表名称。

使用自动模式创建时间分区表后，BigQuery会在插入数据时自动根据时间字段的值将数据放入适当的分区中。这使得数据的查询和分析更加高效，并且可以根据时间范围对表进行更快速的过滤操作。