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simonw/datasette

Uma ferramenta open source multifuncional para explorar e publicar dados de SQLite e outras fontes como um site interativo com uma API JSON.

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há 19 horas

O que é?

O Datasette publica dados de qualquer formato ou tamanho em um site interativo e fácil de explorar, com uma API correspondente. Ele é voltado a jornalistas de dados, curadores de museus, arquivistas, governos locais, cientistas e pesquisadores que querem compartilhar conjuntos de dados com o público.

Basta apontar a ferramenta de linha de comando para um ou mais arquivos de banco de dados SQLite para iniciar um servidor web local com uma interface para navegar por tabelas e consultas. É possível adicionar metadados como título, licença e fonte em um arquivo metadata.json; essas informações aparecem no site e são incluídas nas respostas da API.

O Datasette pode ser instalado com Homebrew, pip ou pipx e funciona com Python 3.11 ou superior. O comando publish pode empacotar bancos de dados em uma imagem Docker e fazer o deploy no Heroku ou no Google Cloud Run. Um projeto separado, o Datasette Lite, executa a ferramenta inteiramente no navegador por meio de WebAssembly.

Recursos principais

  • 01Transforma arquivos de banco de dados SQLite em uma interface web navegável
  • 02Fornece uma API JSON automática para os dados
  • 03Permite adicionar metadados de licença e fonte por meio de metadata.json
  • 04Pode empacotar e fazer o deploy de bancos de dados no Heroku ou no Google Cloud Run
  • 05Funciona inteiramente no navegador por meio do Datasette Lite

Casos de uso

  • Publicar um conjunto de dados público como um site explorável, com uma API para pesquisadores ou jornalistas
  • Navegar rapidamente por um arquivo SQLite local, como dados de aplicativos ou do histórico do navegador
  • Compartilhar dados de acervos de arquivos ou museus com o público
  • Fazer o deploy de pequenos bancos de dados somente para leitura em uma plataforma de nuvem com um único comando

Início rápido

  1. 1

    Instale o Datasette em um Mac com Homebrew

    brew install datasette
  2. 2

    Instale o Datasette com pip

    pip install datasette
  3. 3

    Inicie o servidor web usando um banco de dados SQLite

    datasette serve path/to/database.db
  4. 4

    Abra http://localhost:8001/ no navegador

Antes de usar

  • Requer Python 3.11 ou superior.

Em coleções

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Tópicos

#sqlite#data-visualization#json-api#data-publishing#python#sql#csv#open-data#asgi#automatic-api

Perguntas frequentes

O que é datasette?
Uma ferramenta open source multifuncional para explorar e publicar dados de SQLite e outras fontes como um site interativo com uma API JSON. O Datasette publica dados de qualquer formato ou tamanho em um site interativo e fácil de explorar, com uma API correspondente. Ele é voltado a jornalistas de dados, curadores de museus, arquivistas, governos locais, cientistas e pesquisadores que querem compartilhar conjuntos de dados com o público.
datasette é gratuito? Qual é a licença?
datasette é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
datasette ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de datasette foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar datasette?
Publicar um conjunto de dados público como um site explorável, com uma API para pesquisadores ou jornalistas Navegar rapidamente por um arquivo SQLite local, como dados de aplicativos ou do histórico do navegador Compartilhar dados de acervos de arquivos ou museus com o público Fazer o deploy de pequenos bancos de dados somente para leitura em uma plataforma de nuvem com um único comando
Como instalar datasette?
Instale o Datasette em um Mac com Homebrew: brew install datasette Instale o Datasette com pip: pip install datasette Inicie o servidor web usando um banco de dados SQLite: datasette serve path/to/database.db Abra http://localhost:8001/ no navegador
Onde consigo datasette?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/simonw/datasette

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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