datasette

데이터 탐색 및 게시를 위한 오픈 소스 다중 도구

Datasette는 데이터를 탐색하고 게시하는 도구입니다. 이는 사람들이 모든 형태나 크기의 데이터를 가져와 대화형 탐색 가능한 웹사이트 및 관련 API로 게시하는 데 도움이 됩니다.

Datasette는 데이터 저널리스트, 박물관 큐레이터, 기록 보관인, 지방 정부, 과학자, 연구원 및 세계와 공유하고 싶은 데이터를 보유한 모든 사람을 대상으로 합니다.

데모를 살펴보고, 프로젝트에 대한 비디오를 시청하거나, 자신만의 CSV 데이터를 업로드하고 게시하여 사용해 보세요.

• Datasette.io는 공식 프로젝트 웹사이트입니다.
• 최신 데이터 세트 뉴스
• 종합 문서: https://docs.datasette.io/
• 예: https://datasette.io/examples
• 현재 main 브랜치의 라이브 데모: https://latest.datasette.io/
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설치

Mac을 사용하는 경우 Homebrew가 Datasette를 설치하는 가장 쉬운 방법입니다.

 brew install datasette

pip 또는 pipx 사용하여 설치할 수도 있습니다.

 pip install datasette

데이터세트에는 Python 3.8 이상이 필요합니다. Docker와 같은 다른 옵션을 다루는 자세한 설치 지침도 있습니다.

기본 사용법

 datasette serve path/to/database.db

그러면 포트 8001에서 웹 서버가 시작됩니다. 웹 인터페이스에 액세스하려면 http://localhost:8001/을 방문하세요.

serve 기본 하위 명령이므로 원할 경우 생략할 수 있습니다.

OS X에서 Chrome을 사용하시나요? 다음과 같이 브라우저 기록에 대해 데이터세트를 실행할 수 있습니다.

 datasette ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/History --nolock

이제 http://localhost:8001/History/downloads를 방문하면 다운로드 데이터를 탐색할 수 있는 웹 인터페이스가 표시됩니다.

메타데이터.json

생성된 데이터 세트 웹 사이트에 라이선스 및 소스 정보를 포함하려면 다음과 같은 JSON 파일을 사용하면 됩니다.

 {
    "title": "Five Thirty Eight",
    "license": "CC Attribution 4.0 License",
    "license_url": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
    "source": "fivethirtyeight/data on GitHub",
    "source_url": "https://github.com/fivethirtyeight/data"
}

이것을 metadata.json 에 저장하고 다음과 같이 Datasette를 실행하십시오.

 datasette serve fivethirtyeight.db -m metadata.json

라이센스 및 소스 정보는 색인 페이지와 바닥글에 표시됩니다. API에서 생성된 JSON에도 포함됩니다.

데이터 세트 게시

Heroku 또는 Google Cloud Run을 구성한 경우 Datasette는 단일 명령을 사용하여 하나 이상의 SQLite 데이터베이스를 인터넷에 배포할 수 있습니다.

 datasette publish heroku database.db

또는:

 datasette publish cloudrun database.db

그러면 데이터세트 애플리케이션과 지정된 SQLite 데이터베이스 파일이 모두 포함된 도커 이미지가 생성됩니다. 그런 다음 해당 이미지를 Heroku 또는 Cloud Run에 배포하고 결과 웹사이트 및 API에 액세스할 수 있는 URL을 제공합니다.

자세한 내용은 설명서의 데이터 게시를 참조하세요.

데이터세트 라이트

Datasette Lite는 WebAssembly를 사용하여 패키지된 Datasette이므로 Python 웹 애플리케이션 서버가 필요 없이 브라우저에서 완전히 실행됩니다. 이에 대한 자세한 내용은 Datasette Lite 문서를 참조하세요.