datasette

把 CSV/SQLite 变成可搜索网站和 API，零代码

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开数据集 🍴 复刻 947 🐛 待处理 718 👀 关注 104

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GitHub 星标 ★ 11542

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，Apache 2.0 许可证

项目预览

项目数据

分类数据集

开发团队simonw

官网地址https://datasette.io

GitHubhttps://github.com/simonw/datasette

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，Apache 2.0 许可证

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型asgi,automatic-api,csv,datasets,datasette,datasette-io,docker,json,python,sql,sqlite

GitHub 星标★ 11542

上线时间2017-10-23 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积9.5 MB

本站数据更新2026-11-05

维护状态活跃

收录时间2026-09-21

浏览次数1

项目介绍

Datasette 是一个基于 Python 和 SQLite 的开源数据探索与发布工具，由 Simon Willison 开发。它能把 CSV、JSON、SQLite 等数据文件快速导入数据库，并自动生成可浏览、可搜索、可筛选的网页界面和 JSON API，无需编写后端代码。核心能力包括：零配置启动数据站点、自动生成 RESTful API、支持 SQL 查询与导出、插件生态丰富（可扩展地图、图表、认证等）、支持 Docker 部署和 ASGI 集成。它解决了数据分析师、记者、研究者快速分享和探索数据集的痛点，让非技术人员也能通过浏览器查询数据，同时为开发者提供稳定的 API 接口。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 11542

技术标签

csv datasets docker json python

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Python 3.10 或更高版本
pip 或 pipx（macOS 也可用 Homebrew）
一个 SQLite 数据库文件（.db），用于浏览数据

安装与启动步骤

1确认 Python 版本

Datasette 要求 Python 3.10 或更高版本，先检查本机版本是否满足。
```
python3 --version
```
2安装 Datasette

用 pip 从 PyPI 安装 Datasette 命令行工具，安装后可直接使用 datasette 命令。
```
pip install datasette
```
3其他安装方式

也可用 pipx 隔离安装；macOS 用户可用 Homebrew 安装，二选一即可。
```
pipx install datasette
brew install datasette
```
4启动数据服务

serve 是默认子命令，可省略；启动后默认监听 8001 端口。
```
datasette serve path/to/database.db
```
5浏览器访问

在浏览器打开 http://localhost:8001/ 即可看到可浏览、可搜索的数据界面。
6示例：浏览历史

README 示例：对 Chrome 历史库这类被锁定的数据库，加 --nolock 参数。
```
datasette ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome/Default/History --nolock
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`database.db 路径`	是	指定要发布或浏览的 SQLite 数据库文件路径	`path/to/database.db`
`--nolock`	否	避免对数据库加锁，适用于被其他程序占用的库文件	`datasette ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome/Defau`