Verwendung von Datasette in GitHub Codespaces

GitHub Codespaces bietet dir eine vollwertige Linux-Entwicklungsumgebung direkt im Browser – ideal, um mit Datasette zu starten und eigene Daten privat zu erkunden. Wichtig: Codespaces ist nicht zum Hosten öffentlicher Websites gedacht. Jede gestartete Datasette-Instanz bleibt privat.

Dieses Tutorial zeigt dir, wie du Datasette in einem Codespace installierst, Daten importierst und auf einer Karte visualisierst.

Für die ganz Mutigen (ohne zu restriktive Laptops): Versucht es gerne direkt lokal auf dem Computer (ohne Codespaces).

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🏁 Schritt 1: Codespace erstellen

Jeder Codespace ist an ein GitHub-Repository gebunden.

Du kannst direkt dieses Repository DCC-BS/codespaces-datasette nutzen oder es forken, wenn du mit eigenen Daten arbeiten willst.

Klicke danach auf Code → Codespaces → Create codespace on main.

Nach wenigen Momenten erscheint die Codespaces-Umgebung. Wir arbeiten ausschliesslich im Terminal-Bereich.

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📦 Schritt 2: Datasette installieren

Installiere zuerst Datasette:

pipx install datasette

Prüfe die Installation:

datasette --version

Installiere danach das Codespaces-Plugin:

datasette install datasette-codespaces

💡 Das Plugin verbessert interne Links in Codespaces. Ohne dieses Plugin kann es zu kleinen Stolpersteinen kommen.

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🚀 Schritt 3: Datasette starten

Starte Datasette:

datasette data.db --create

Falls data.db noch nicht existiert, wird die Datei automatisch erstellt.

Codespaces zeigt nun an, dass Port 8001 aktiv ist – klicke auf Open in Browser. Falls kein Button erscheint: nutze den Tab Ports.

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📥 Schritt 4: Daten importieren

Datasette startet mit einer leeren Datenbank – also fügen wir Daten hinzu.

Wir wollen folgende Daten in unsere sqlite-Datenbank laden: swissNAMES3D.

Wir haben vorher lediglich die Daten von Semikolon-separiert zu Komma-separiert geändert.

Wir haben auch die Koordinaten vom schweizerisch-liechtensteinischen Georeferenzsystem (EPSG:2056) auf das globale Koordinatensystem (EPSG:4326) übersetzt, damit die Karte nachher auch funktioniert. Auch dies können wir mit sqlite-utils, aber leider nicht hier auf Codespaces.

Beende die laufende Datasette-Instanz mit der leeren Datenbank, indem du die Tastenkombination Ctrl+C im laufenden Terminal betätigst.

Installiere sqlite-utils:

pipx install sqlite-utils

Prüfe:

sqlite-utils --version

Importiere die vorbereiteten swissNAMES3D-Liniendaten:

sqlite-utils insert data.db linien \
    swissNAMES3D_LIN.csv \
    --csv -d

Damit entsteht eine Tabelle linien mit allen Liniengeometrien: Brücken, Tunnel, Seilbahnen, Sportanlagen, Fliessgewässer und mehr.

See for yourself!

datasette data.db

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🔌 Schritt 5: Plugins installieren

Stoppe Datasette bei Bedarf mit Ctrl+C.

Installiere zwei benötigte Plugins:

1. Schema-Editor (zum Spalten umbenennen)

datasette install datasette-edit-schema

2. Cluster-Map (für Kartenansicht)

datasette install datasette-cluster-map

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🗺️ Schritt 6: Daten auf einer Karte anzeigen

Starte Datasette erneut:

datasette data.db

Öffne die Tabelle linien.

Die Spalten heissen aktuell E (Längengrad) und N (Breitengrad). Für die Kartenansicht benötigt Datasette jedoch longitude und latitude.

Benenne die Spalten um:

• E → longitude
• N → latitude

Vorgehen: Zahnrad anklicken → Edit table schema → speichern.

💡 Falls nötig, kannst du Datasette auch als root starten:

datasette data.db --root

Sobald die Spalten umbenannt sind, sollte die Karte der Schweiz mit allen Linien erscheinen.

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🎉 Schritt 7: Explore!

Probiere die Facetten aus. Was passiert, wenn du unter Suggested facets auf OBJEKTART klickst?

Wenn Zeit ist, kannst du auch die beiden anderen Tabellen importieren und sie punkte und polygone nennen – ganz analog zu Schritt 4.

Und falls du mehr brauchst: Entdecke weitere Plugins hier: https://datasette.io/plugins

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Dieses Tutorial basiert auf folgendem Tutorial: Using Datasette in GitHub Codespaces.