buscador-propiedad-vertical 0.1.0

Detecta edificios en régimen de propiedad vertical a partir de datos abiertos del Catastro español (formato CAT + shapefile).

Buscador de Propiedad Vertical en el Catastro español

Herramienta de línea de comandos que identifica edificios de viviendas en régimen de propiedad vertical a partir de los datos abiertos del Catastro español (fichero alfanumérico .CAT + shapefile de parcelas).

¿Qué es la propiedad vertical?

En una finca de propiedad vertical el edificio pertenece a un único titular: los distintos pisos no tienen referencia catastral individualizada. En el fichero CAT esto se traduce en que la parcela tiene un único registro de inmueble (tipo 15) de uso residencial, a diferencia de una comunidad de propietarios normal, donde existe un registro tipo 15 por cada piso o local.

Fuentes de datos

Los datos se descargan gratuitamente (con Cl@ve o certificado digital) desde:

• Fichero alfanumérico .CAT — Sede Electrónica del Catastro → "Descarga de información alfanumérica por provincia (formato CAT)"
• Cartografía vectorial (shapefile) — misma página → "Descarga de cartografía vectorial por provincia (formato Shapefile)" → capa PARCELA.shp

Instalación

Opción recomendada: pipx

pipx instala herramientas de línea de comandos en entornos aislados, sin contaminar el Python del sistema:

pipx install buscador-propiedad-vertical

Con pip

pip install buscador-propiedad-vertical

Windows / macOS: las dependencias geoespaciales (geopandas, shapely) pueden fallar al instalarse con pip en estas plataformas. Si ocurre, instálalas primero con conda/mamba y luego el paquete con pip:

conda install -c conda-forge geopandas shapely contextily
pip install buscador-propiedad-vertical

Desde el repositorio (sin publicar)

pip install git+https://codeberg.org/mig42/BuscadorPropiedadVertical.git

Uso

buscador_propiedad_vertical \
    --cat  datos/47_166_U_20240101.cat \
    --shp  datos/shp/PARCELA.shp \
    --salida resultados/

Opciones

Opción	Descripción	Valor por defecto
--cat	Ruta al fichero .CAT de Catastro (obligatorio)	—
--shp	Ruta al shapefile PARCELA.shp (opcional; sin él no se genera mapa ni GeoJSON)	None
--salida	Directorio de salida (se crea si no existe)	resultados/
--sup-minima	Superficie construida mínima en m² para considerar un edificio	100
--zoom-mapa	Nivel de zoom del mapa base (1–19). 14 = barrio, 12 = ciudad, 10 = provincia	automático

Salidas generadas

Fichero	Descripción
candidatos_propiedad_vertical.csv	Tabla con todos los candidatos (RC, dirección, superficies, coordenadas)
candidatos_propiedad_vertical.geojson	Geometría de parcelas para QGIS / uMap (requiere --shp)
mapa_propiedad_vertical.png	Mapa de situación rápido (requiere --shp)

Dependencias

pandas
geopandas
shapely
matplotlib
contextily

Instálalas con pip install -r requirements.txt.

Documentación

• Lógica de procesado — explica el pipeline completo y los criterios de detección en lenguaje no técnico.

Testing

pytest          # ejecuta todos los tests
pytest -s       # muestra la salida estándar
pytest -k _01   # ejecuta solo tests cuyo nombre contiene "_01"

Desarrollo local

Instala el paquete junto con las herramientas de desarrollo (ruff, bandit, mypy, pytest, pytest-cov):

make install

Los targets disponibles en el Makefile son:

Target	Qué hace
install	pip install -e ".[dev]" — instala el paquete en modo editable
lint	Comprueba el estilo del código con ruff
lint-fix	Aplica las correcciones automáticas de ruff
security	Análisis estático de seguridad con bandit
mypy	Comprueba las anotaciones de tipos con mypy
test	Ejecuta los tests con pytest
coverage	Ejecuta los tests y muestra el informe de cobertura
build	Genera los artefactos de distribución (dist/*.whl y .tar.gz)
publish	Publica en PyPI (requiere PYPI_TOKEN en el entorno)
check	Lanza security + lint + mypy + test en orden (igual que el pipeline CI)

El pipeline de integración continua sigue la misma secuencia: security → lint + mypy + pyright (en paralelo) → test

Nota sobre el desarrollo

Este proyecto ha sido implementado con la asistencia de modelos de lenguaje (LLMs), bajo instrucción y supervisión de un ser humano. Todo el código ha sido revisado, validado y dirigido por el autor.