背景

GUIのTreasure Workflow上においては、

+run_query:
  td_run>: sample_query

な感じで、Treasure Data上のquery名でクエリの実行ができます。
しかし、Python Client側には、ばっちりこのままの機能は存在しないっぽい。(あるかもしれない)

結論

run_scheduleを使う

import time
import tdclient

if __name__ == '__main__':
    query_name = 'sample_query'
    with tdclient.Client(apikey='hogehoge') as td:
        # get unix time
        unix_time = int(time.time())
        run_time = unix_time + 10

        # set schedule query
        # run now!
        res = td.run_schedule(name=query_name, time=run_time, num=1)
    return 0

おまけ - 実行を待ちたい / 結果がほしい

import time
import tdclient

def main():
    query_name = 'sample_query'
    with tdclient.Client(apikey='hogehoge') as td:
        unix_time = int(time.time())
        run_time = unix_time + 10

        # set schedule query
        # run now!
        res = td.run_schedule(name=query_name, time=run_time, num=1)
        schedule_job = res[0]

        # get job_id from ScheduleJob object
        job_id = schedule_job._job_id

        # get Job object by job_id
        job = td.job(job_id=job_id)

        # wait until job finished
        job.wait()

        # get results one by one
        for row in job.result():
            print(repr(row))
    return 0


if __name__ == '__main__':
    main()

追記

なぜ、Treasure Data上のクエリを叩きたかったかというと、、、。
Treasure DataのGUI上でConnector設定したものを使いたかったから。
もちろん、Python上でExportの設定をすればいいのだけれど、横着したかった。

参考

公式 - Python Client
GitHub - Treasure Data API library for Python