odps_python怎么实现把sql中查询出来的字段的值，当做建表的字段名去进行建表

ODPS SQL是静态定义的，不能动态的根据查询结果来创建表结构。但是，可以通过ODPS SDK的一些高级特性来实现类似的功能。具体步骤如下：

1. 执行第一段SQL语句，将查询结果保存到一个Pandas DataFrame中。

2. 使用Pandas DataFrame的to_dict()方法将DataFrame转换成Python字典。字典的key为字段名，value为字段值。

3. 使用ODPS SDK的Schema和Table对象来创建新表。Schema对象表示表的结构，可以根据第二步中的字典来动态构建。Table对象表示实际的ODPS表，可以使用create_if_not_exists=True参数来自动创建表。

4. 使用ODPS SDK的Tunnel对象来将第一步中查询结果中的数据写入新表。

下面是一个示例代码：

from odps import ODPS
from odps.tunnel import TableTunnel
from odps.models import Schema

import pandas as pd

# 连接ODPS
odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-secret-access-key>', '<your-endpoint>', project='<your-project>')

# 执行第一段SQL语句，将查询结果保存到Pandas DataFrame中
df = odps.execute_sql('SELECT col1, col2, col3 FROM your_table WHERE ...').to_pandas()

# 将DataFrame转换成字典
data_dict = df.to_dict(orient='list')

# 根据字典动态构建Schema对象
fields = []
for field_name, field_values in data_dict.items():
    field_type = pd.api.types.infer_dtype(field_values)
    if field_type == 'floating':
        field_type = 'float'
    elif field_type == 'integer':
        field_type = 'bigint'
    else:
        field_type = 'string'
    fields.append((field_name, field_type))

schema = Schema.from_lists(*zip(*fields))

# 创建新表
table_name = '<your-new-table>'
table = odps.get_table(table_name)
if not table.exists:
    table.create(schema, partition='partition_date', lifecycle=7, create_if_not_exists=True)

# 使用Tunnel对象将数据写入新表
tunnel = TableTunnel(odps)
with tunnel.open_writer(table_name, partition='partition_date') as writer:
    for row in df.itertuples(index=False):
        writer.write(row)

需要注意的是，这种方法只适用于查询结果比较小的情况。如果查询结果非常大，可能会导致内存溢出或者写入速度非常慢。在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。