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在 GitHub Codespaces 中使用 Datasette

GitHub Codespaces 是 GitHub 提供的一款免费工具，它在云端提供一个完整的 Linux 开发环境，完全通过浏览器访问。

这是开始使用 Datasette 的一种非常巧妙的方式，特别是作为构建您自己的私有 Datasette 实例并开始使用它来探索和分析数据的工具。

请注意，Codespaces 设计上不是用于托管公共网站。您在 Codespace 中创建的任何 Datasette 实例都只能作为私人实例供个人使用。

本教程将展示如何在 Codespaces 环境中安装和运行 Datasette。

步骤 1：创建 Codespace

每个 Codespace 都需要关联到一个 GitHub 仓库。

您可以使用任何现有仓库，或者创建一个全新的仓库。

或者如果您不想创建自己的仓库，可以使用我的 simonw/codespaces-datasette 仓库。

使用“Code”按钮，选择“Codespaces”选项卡，然后点击“Create codespace on main”来启动一个新的 codespace。

Click the Code button, then Codespaces, then Create codespace on main

codespace 启动运行后稍等片刻，您应该会看到类似这样的界面

Screenshot of the Codespaces main interface - it has three panels, with the most interesting being the terminal interface at the bottom of the page.

我们将完全在页面底部的终端面板中进行操作。

步骤 2：安装 Datasette

在运行 Datasette 之前，我们需要先安装它。我们可以使用以下命令进行安装

pipx install datasette

这将使用 pipx 安装 Datasette，确保它保留在自己的独立环境中，不会与您可能决定在 codespace 中运行的任何其他 Python 代码发生冲突。

要确认 Datasette 已成功安装，请运行此命令

datasette --version

我们还需要安装一个插件

datasette install datasette-codespaces

datasette-codespaces 插件对 Datasette 做了一些小的更改，使其更好地在 Codespaces 环境中运行。没有它您也可以运行 Datasette，但可能会遇到一些令人沮丧的问题，例如内部链接无法正常工作。

步骤 3：启动 Datasette

要启动 Datasette，请运行此命令

datasette data.db --create

这将启动 Datasette，并使用一个名为 data.db 的空 SQLite 数据库。如果该数据库尚不存在，将会被创建。

您应该看到以下内容

The terminal window shows Datasette outputting some INFO: log lines. A dialog is shown next to it which reads: Your applicaiton running on port 8001 is available - it provides a big green Open in Browser button

点击“Open in Browser”（在浏览器中打开）按钮，在新浏览器选项卡中打开 Datasette Web 界面。

如果您看不到该按钮，请检查 Codespaces 界面中是否提供了“Ports”（端口）选项卡。您可以使用它来连接到您的 Datasette 实例。

步骤 4：导入一些数据

您的 Datasette 界面将以一个空数据库开始。让我们向其中添加一些数据！

我们将使用 sqlite-utils 命令行工具来完成。

我们可以通过启动新的终端，让 Datasette 在后台运行。点击终端窗口顶部的“python”字样，选择“Split terminal”（拆分终端）。

Clicking Python reviels a menu with several options - the top one is called Split Terminal

现在您应该看到两个并排的终端窗口。

在新的终端窗口中，运行此命令安装 sqlite-utils

pipx install sqlite-utils

然后用此命令确认安装

sqlite-utils --version

Screenshot of two terminal windows - the left one contains Datasette, while the right one shows a freshly installed copy of sqlite-utils.

让我们从网上获取一个 CSV 文件

wget https://static.simonwillison.net/static/2022/Manatee_Carcass_Recovery_Locations_in_Florida.csv

并将其插入我们的数据库

sqlite-utils insert data.db locations \
    Manatee_Carcass_Recovery_Locations_in_Florida.csv \
    --csv -d

这会创建一个名为 locations 的新表，其中包含该 CSV 文件中的数据——佛罗里达州的海牛尸体回收地点，可追溯到 1974 年。

--csv 选项告诉 sqlite-utils 将文件视为 CSV 文件，-d 选项告诉它根据数据推断列类型（而不是将所有列都视为文本列）。

有关此示例数据的更多信息，请参阅教程 使用 sqlite-utils 和 Datasette 清理数据。

步骤 5：安装更多插件

Datasette 有超过 100 个可用插件，列在插件目录中。

要安装这些插件，我们首先需要停止正在运行的 Datasette 服务器。为此，请先点击运行 Datasette 的终端窗口，然后按 Ctrl+C 停止服务器。

datasette install ... 命令用于安装新插件。让我们安装其中的几个

datasette install \
  datasette-vega \
  datasette-cluster-map \
  datasette-copyable \
  datasette-configure-fts \
  datasette-edit-schema \
  datasette-upload-csvs

以下是每个插件的功能介绍

像这样再次启动服务器：datasette data.db 我们不再需要 --create 选项，因为我们知道数据库已经存在了——不过即使包含了它也不会有问题。

步骤 6：在地图上探索海牛地点

在 Datasette 中，导航到“locations”表。它应该有名为 X 和 Y 的列，看起来可能包含经纬度数据。

datasette-cluster-map 插件可以将这些数据全部呈现在地图上……但前提是这些列的名称必须是 latitude 和 longitude。

我们可以使用 datasette-edit-schema 插件来重命名这些列。

点击表格顶部的齿轮图标，然后选择“Edit table schema”（编辑表 schema）。

Screenshot of the Edit table data/locations screen, with a list of columns that can be changed. The first two have been renamed to longitude and latitude.

将 X 和 Y 列分别重命名为 longitude 和 latitude，然后点击“Apply changes”（应用更改）。

返回表页面，您应该会看到这张佛罗里达州地图，上面标注着海牛的地点。

Screenshot of Datasette showing a map of manatee locations in Florida

下一步

尝试完成 使用 sqlite-utils 和 Datasette 清理数据 教程的其余部分，了解更多关于如何协同使用 sqlite-utils 和 Datasette 的信息。

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