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Pipeline para extraer, validar y organizar datos hidrometeorologicos del IDEAM (Colombia) desde Socrata/Datos Abiertos.

Project description

IDEAM Data Automator

DOI PyPI Python License

Herramienta en Python para extraer, validar, organizar y descargar datos hidrometeorológicos del IDEAM publicados en Socrata / Datos Abiertos Colombia (www.datos.gov.co), directamente a tu PC.

Desarrollada como Trabajo de Grado de Ingeniería Civil en la Universidad de la Costa (CUC), Barranquilla. Automatiza en minutos lo que manualmente toma horas: consultar estación por estación en los portales del IDEAM, descargar, limpiar y organizar los archivos.

Guías visuales: si prefieres ver el proceso completo en una sola página, descarga la infografía del flujo local o el instructivo paso a paso (PDF). La versión web de la plataforma vive en ideam.sergiobc.com.

Cómo funciona

flowchart LR
    A["datos.gov.co<br/>(Socrata, 13 datasets)"] -->|"extracción paginada<br/>con reintentos"| B["Validación y<br/>transformación"]
    B -->|"deduplicación<br/>fechas reales<br/>homologación territorial"| C["Parquet + CSV<br/>organizados por<br/>DEPARTAMENTO/MUNICIPIO"]
    C --> D["RESUMEN por descarga:<br/>cobertura real, filas<br/>por estación"]
    style A fill:#1d4ed8,color:#fff
    style B fill:#0e7490,color:#fff
    style C fill:#15803d,color:#fff
    style D fill:#a16207,color:#fff

Instalación

Requiere Python 3.10+. La forma recomendada es pipx, que instala la herramienta de forma aislada y deja el comando ideam-socrata listo en tu PATH:

pip install --user pipx
pipx ensurepath
pipx install ideam-data-automator

Cierra y vuelve a abrir la terminal tras pipx ensurepath. También funciona el clásico pip install ideam-data-automator.

¿La terminal dice "ideam-socrata no se reconoce como comando"? Es que la carpeta de scripts de Python no quedó en el PATH (pasa seguido en Windows). Dos salidas: (a) usa pipx como arriba, que lo arregla; o (b) ejecuta siempre anteponiendo python -m:

python -m ideam_socrata.cli tui

Uso

Interfaz visual (recomendada)

ideam-socrata tui

Asistente de pantalla completa con navegación por flechas, selección con checkmarks y panel de resumen en vivo. Así se ve el recorrido completo:

0. Acuerdo de uso: al abrir por primera vez, la herramienta explica de dónde vienen los datos y sus condiciones de uso académico.

Pantalla de acuerdo de uso de la TUI

1. Variable: las 21 variables del IDEAM (precipitación, niveles de río y mar, temperaturas, viento, humedad, presión, calidad de aire/agua, y más), con buscador. Son 13 datasets estándar (las series hidrometeorológicas que suman ≈745 millones de observaciones) más 8 variables especiales: 13 + 8 = 21.

Paso 1 de la TUI: selección de variable

2. Departamentos: selección múltiple + filtros avanzados por zona hidrográfica, categoría, tecnología, estado, corriente, entidad, municipio o códigos de estación manuales.

Paso 2 de la TUI: selección de departamentos

3. Años: detecta el histórico disponible para tu filtro (estaciones y rango real de fechas) antes de descargar.

Paso 3 de la TUI: selección de años

4. Descarga: paralela, con progreso en vivo (filas/s, bloques, tiempo restante).

Paso 4 de la TUI: descarga con progreso en vivo

Asistente clásico de consola

ideam-socrata interactive

Descarga directa scriptable (sin menús)

# Ver los datasets disponibles y sus IDs
ideam-socrata datasets

# Precipitación de Atlántico, ene-mar 2024, con copia CSV
ideam-socrata download --dataset s54a-sgyg --department ATLANTICO `
    --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-04-01 --csv

download acepta --department repetido, --output-dir, --workers y --csv.

Qué obtienes

  • Dónde quedan tus archivos: por defecto en Documentos\IDEAM_Data\ (puedes cambiarlo con --output-dir o la variable IDEAM_OUTPUT_DIR). La TUI muestra la ruta exacta al terminar y la tecla O abre la carpeta.
  • Archivos organizados por carpetas: DEPARTAMENTO/MUNICIPIO/variable_*.parquet|csv.
  • Fechas reales (no texto): el CSV abre en Excel con filtros de fecha funcionales y el Parquet trae timestamps nativos para PowerBI/pandas.
  • CSV dividido automáticamente para no exceder el límite de filas de Excel.
  • RESUMEN_*.txt por descarga: rango real de los datos, filas por estación con primera/última observación y % de completitud mensual.
  • Deduplicación automática y homologación de variantes territoriales (ATLANTICO/ATLÁNTICO, mojibake del portal).

Configuración (opcional)

Un token de aplicación de Socrata (gratuito) mejora límites y estabilidad. Copia .env.example a .env:

SOCRATA_APP_TOKEN=
SOCRATA_DOMAIN=www.datos.gov.co
SOCRATA_LIMIT=50000
SOCRATA_MAX_WORKERS=10
SOCRATA_TIMEOUT=300

Para la herramienta local basta con un solo SOCRATA_APP_TOKEN. El modo servidor (espejo completo) usa en cambio SOCRATA_APP_TOKENS (en plural, varios tokens separados por coma que se rotan en round-robin) para sostener las descargas masivas; ver docs/SERVIDOR.md.

Estructura

src/ideam_socrata/
  tui.py               # Interfaz visual de pantalla completa (Textual)
  main.py / core.py    # Asistente clásico de consola
  cli.py               # Entry point (tui, interactive, datasets, download, verify)
  batch.py             # Descarga no interactiva / scriptable
  engine.py            # Motor de descarga silencioso (usado por la TUI)
  config.py            # Configuración, cliente Socrata y catálogo de datasets
  extract.py           # Paginación Socrata
  transform.py         # Normalización, floating_id, deduplicación
  query_validation.py  # Validación de variantes territoriales
  exporting.py         # Export Parquet/CSV + reporte de cobertura
  validation.py        # Modelos Pydantic
api/                   # API FastAPI que sirve el espejo de datos
deploy/                # Ingestor, esquema TimescaleDB y operación del servidor
tests/                 # Pruebas unitarias
docs/                  # Guías, infografías y validación técnica

Arquitectura del proyecto

La plataforma completa se reparte en dos repositorios complementarios:

flowchart TB
    subgraph repo1["sergiobc27/ideam-data-automator (este repo)"]
        CLI["Paquete Python<br/>CLI + TUI de descarga"]
        DB["Espejo PostgreSQL +<br/>TimescaleDB (Oracle Cloud)"]
        API["API FastAPI"]
        DB --- API
    end
    subgraph repo2["sergiobc27/website"]
        WEB["Frontend React/Vite +<br/>Cloudflare Worker"]
    end
    SOC["Socrata<br/>datos.gov.co"] --> CLI
    SOC --> DB
    API -->|"Cloudflare Tunnel"| WEB
    WEB --> USR["ideam.sergiobc.com"]
    style SOC fill:#1d4ed8,color:#fff
    style USR fill:#15803d,color:#fff
  • Este repo (ideam-data-automator): el paquete Python instalable (CLI y TUI de descarga), el espejo PostgreSQL + TimescaleDB del histórico del IDEAM y la API FastAPI (api/) que lo sirve, desplegados en un servidor de Oracle Cloud. La operación del servidor está documentada en docs/SERVIDOR.md y los procedimientos de guardia y recuperación en docs/RUNBOOK.md.
  • sergiobc27/website: el frontend web (React/Vite) y el Cloudflare Worker que hace de proxy hacia la API, publicados en ideam.sergiobc.com.

La herramienta local de este repo funciona por sí sola contra Socrata (no necesita el servidor); el espejo, la API y la web son la capa de consulta y análisis construida encima.

Documentación

Documento Qué contiene
Infografía del flujo local El proceso completo de descarga en una página visual
Instructivo paso a paso Guía de instalación y uso con capturas
docs/SERVIDOR.md Operación del espejo de datos y la API
docs/RUNBOOK.md Procedimientos de guardia y recuperación
docs/HISTORIA.md Historia y evolución del proyecto
docs/validacion/ Validación externa de las curvas IDF

Pruebas

python -m pytest tests/

Cita académica

Si usas esta herramienta en tu investigación, cítala con los metadatos de CITATION.cff (GitHub muestra el botón "Cite this repository").

Limitaciones y preguntas frecuentes

¿Por qué no hay datos antes de ~2016 en mi municipio? El portal datos.gov.co publica la telemetría de las estaciones automáticas del IDEAM, que en su mayoría empezaron a reportar alrededor de 2016. Las series convencionales históricas (medidas a mano desde 1929 hasta ~2015) no están en datos abiertos: viven solo en el portal DHIME del IDEAM. Por eso, para muchas estaciones el inicio del registro disponible aquí es relativamente reciente. Revisa siempre el archivo RESUMEN_*.txt que acompaña cada descarga: ahí ves la cobertura real estación por estación (primera y última observación y % de completitud), que es la única fuente confiable de "hasta dónde llega" tu serie.

¿Por qué mi descarga tiene menos filas que las que muestra el portal? La herramienta deduplica los datos por la combinación estación + sensor + fecha: si el portal entrega la misma medición repetida (algo común cuando el IDEAM republica o corrige valores), aquí se conserva una sola. El conteo del portal incluye esos duplicados; tu archivo no. Menos filas no significa datos perdidos, sino datos limpios.

¿Hay límites de velocidad al descargar? Sí. Socrata (la plataforma de datos.gov.co) limita cuántas peticiones puede hacer un cliente por hora. Sin token, ese límite es compartido y bajo, así que descargas grandes pueden ralentizarse o cortarse. Un App Token gratuito (ver Configuración) sube ese límite y hace la descarga más estable. Aun con token, las descargas de varios años pueden tardar; la herramienta pagina, reintenta y reanuda automáticamente.

Política de datos

Los datos provienen del IDEAM bajo la Política de Datos Abiertos de Colombia y son de uso académico e investigativo. No se suben datos reales, logs ni credenciales al repositorio.

Licencia

Apache 2.0. Ver LICENSE.

Project details


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ideam_data_automator-1.2.0.tar.gz (96.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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ideam_data_automator-1.2.0-py3-none-any.whl (87.5 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Download URL: ideam_data_automator-1.2.0.tar.gz
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  • Tags: Source
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  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.2

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Algorithm Hash digest
SHA256 aa90777c519979f3049444b943015d2b24e1e6c01986ca89302ebdfc4013d1c8
MD5 221b831a41095ed01ef11c8d919fb4fe
BLAKE2b-256 4027f73c5daa83dc721d69a628d06c9553e1cb9486051bc4147bbd2b63e16761

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Hashes for ideam_data_automator-1.2.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9243a7fb05412972a79d465a254c0e797eff0f0d45d1d2fa437b3440601e55e8
MD5 497045803ed4ffb6a5347eda9a536963
BLAKE2b-256 8e90c0536eeae8ccc06e3b1040345d7e4d7117bfc1213b8fd8c7101179144078

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