展示 HN：Data Studio – 开源数据笔记本

展示 HN：Data Studio – 开源数据笔记本
Show HN: Data Studio – Open-Source Data Notebooks

原始链接: https://github.com/dataspren-analytics/data-studio

DataStudio 是一款注重隐私、完全基于浏览器的快速数据探索和分析工具。与大多数数据平台不同，它**无需后端、云账户或数据上传** – 所有操作都在本地运行，使用 Python (Pyodide) 和 DuckDB 通过 WebAssembly，文件安全地存储在您的浏览器中。主要功能包括支持 Python、SQL 和 Markdown 的交互式**多单元格笔记本**，内置使用 ECharts 的**数据可视化**功能，以及使用 SQL 直接查询/转换 **CSV、Parquet、JSON 和 Excel 文件**。DataStudio 还提供**数据验证**检查以进行质量控制。 DataStudio 非常适合处理敏感或离线工作，它使用标准的 Jupyter `.ipynb` 格式以便于共享。它是一个开源项目（MIT 许可证），欢迎通过 issue 和 pull request 贡献代码 – 您可以在 `docker compose up --build` 简单命令后在 http://localhost:3000 找到它。

## 数据工作室：开源数据笔记本 dataspren-analytics 的 Alex 开源了 **数据工作室**，这是一个轻量级、基于浏览器的本地数据探索 IDE。网址是 [https://local.dataspren.com](https://local.dataspren.com)（无需账户），旨在提供一种注重隐私的云端数据工具替代方案。数据工作室支持带有 SQL 单元的数据笔记本，其功能类似于 DBT 模型，允许创建物化视图。它独特地将 Python 函数集成到 SQL 查询*内部*，并能够直接将数据库视图用作 Python 数据框。该工具处理各种文件类型（.parquet、.csv、.xlsx、.json），甚至允许使用 SQL 转换 Excel 文件。该项目在 GitHub 上可用 ([https://github.com/dataspren-analytics/data-studio](https://github.com/dataspren-analytics/data-studio))，开发者欢迎反馈和 GitHub star。

原文

Have a feature request? Open an issue and let us know!

Most data tools require a backend, cloud account, or sending your data somewhere. DataStudio runs entirely in your browser. Python and DuckDB execute via WebAssembly, and files are stored locally using the browser's Origin Private File System. There is no server, no upload, and nothing to install.

This makes it ideal for:

Quick data exploration: drag in a CSV or Parquet file and start querying in seconds
Sensitive data: financial, medical, or proprietary datasets that can't leave your machine
Offline work: everything works without an internet connection after the initial load
Sharing analyses: notebooks use the standard Jupyter .ipynb format

Feature	Description
Notebook interface	Multi-cell notebooks with Python, SQL, and Markdown cells. SQL cells automatically materialize as views accessible from Python.
In-browser execution	Python (Pyodide) and DuckDB run entirely in WebAssembly. Nothing leaves your machine.
Data visualization	Built-in charting (bar, line, area, scatter, pie) powered by ECharts.
File management	Upload, browse, and query CSV, Parquet, JSON, and Excel files.
Data validation	Built-in checks for uniqueness, not-null, accepted values, and custom SQL validations.
Excel editing with SQL	Query and transform Excel files directly using SQL.

Notebook: Python, SQL, and Charts

Open http://localhost:3000.

cp .env.example .env
docker compose up --build

Contributions are welcome! Feel free to open an issue or submit a pull request.

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Notebook: Python, SQL, and Charts

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