uydatos

In English: strict, dependency-free Python readers for Uruguayan and regional public data Central Bank of Uruguay exchange rates, ANCAP fuel prices, INIA weather in Salto, INUMET hourly observations from seven national stations, Uruguay River stations, Argentina's CPI, Brazil's IPCA, IDE.uy geocoding, RUT/ID check digits). Each reader documents its source's traps and raises instead of silently fixing bad data.

Lectores estrictos de datos públicos de Uruguay y la región, en Python puro (sin dependencias).

La idea es una sola: rechazar en vez de arreglar. Cada fuente de acá tiene al menos una trampa que no da error y produce una serie creíble pero falsa: una respuesta de error guardada como si fuera un mes sin datos, columnas con los nombres invertidos, un archivo que apila publicaciones en vez de ser una serie, una API que sigue sirviendo índices discontinuados. Cada lector conoce las trampas de su fuente, las documenta y levanta una excepción con el motivo.

Instalación

pip install uydatos

Requiere Python 3.10 o posterior. El paquete base no tiene dependencias; leer planillas de cálculo necesita el extra:

pip install "uydatos[hojas]"

Uso

Cada módulo separa bajar (la única función que sale a internet) de leer (que trabaja sobre el archivo en disco). Así lo bajado queda guardado tal cual vino, y lo que se lee se puede volver a verificar.

from pathlib import Path
from uydatos import bcu

bcu.descargar(9800, "2025-01", "2026-09", Path("datos/bcu"))   # un XML por mes
ui = bcu.leer_serie(Path("datos/bcu"), 9800)                    # {date: valor}

ui_mensual = {f["mes"]: f["promedio"] for f in bcu.promedio_mensual(ui)}
bcu.a_pesos_de({"2025-01": 1000.0}, base="2026-09", ui=ui_mensual)  # pesos constantes

from uydatos.rut import validar_rut, validar_ci

validar_rut(12345678919.0)  # ('dv_ok_estructura_rara', '012345678919'): Excel se había comido el 0
validar_ci("1.234.567-2")    # ('valido', '12345672')
validar_ci("1.234.567-3")    # ('dv_no_valida', '12345673')

Desde la línea de comandos:

python -m uydatos.bcu bajar datos/bcu 2225 2026-01 2026-09
python -m uydatos.bcu serie datos/bcu 2225
python -m uydatos.ancap bajar datos/ancap.csv
python -m uydatos.ancap serie datos/ancap.csv "GASOIL 50-S *"
python -m uydatos.inia bajar datos/inia && python -m uydatos.inia resumen datos/inia
python -m uydatos.salto_grande bajar datos/estaciones.xml
python -m uydatos.salto_grande cerca datos/estaciones.xml -31.383 -57.960
python -m uydatos.indec bajar datos/ipc_ar.json
python -m uydatos.ibge bajar datos/ipca.json
python -m uydatos.catalogo inia-precipitacion-temps-extremas-sg
python -m uydatos.inumet bajar precipitacion datos/inumet_precip.csv
python -m uydatos.inumet diaria datos/inumet_precip.csv precip_horario "Salto G3" suma
python -m uydatos.ideuy "Avenida 18 de Julio 1360" --localidad Montevideo --departamento Montevideo

Lo que estos lectores se niegan a hacer

• Rellenar huecos. Un fin de semana sin cotización devuelve None, salvo que se pida explícitamente el último día hábil (hacia_atras=True), y aun así no salta más de una semana.
• Convertir un índice en inflación. Eso es una decisión de análisis, no una lectura.
• Inventar unidades que la fuente no declara.
• Elegir por vos qué cotización corresponde a un fin fiscal.

Tests

pip install -e ".[test]"
pytest              # sin red: todo con archivos de prueba
pytest -m red       # contra las fuentes reales

Datos

Este repositorio publica código, no datos. Cada fuente tiene sus propias condiciones de uso; los datos de los catálogos de Uruguay se publican bajo la Licencia de Datos Abiertos de Uruguay.

Licencia

MIT. Usalo, adaptalo y compartilo; solo mantené el aviso de autoría.