Módulo Catastro: Interfaz Simplificada para Datos del Catastro Español en Python # #

{/* Opcional: Un pequeño logo o una imagen representativa, como un mapa estilizado de España o un icono de base de datos. <img src="/ruta/a/modulo_catastro_logo.png" alt="Logo del Módulo Catastro para Python" style={{ maxWidth: '300px', margin: '1em 0' }} loading="lazy" /> */}

Objetivo Principal del Repositorio # #

El Módulo Catastro es una librería de Python que actúa como un wrapper o interfaz simplificada sobre la biblioteca pycatastro. Su objetivo es facilitar el acceso y la manipulación de los datos públicos del Catastro Español, devolviendo la información en formatos convenientes como DataFrames de Pandas.

Motivación / ¿Por qué esta herramienta? # #

Acceder a datos oficiales puede ser a veces engorroso o requerir un conocimiento detallado de APIs complejas. Este módulo busca:

• Simplificar la interacción con la API del Catastro a través de pycatastro.
• Proporcionar métodos intuitivos y directos para consultas comunes (provincias, municipios, calles, propiedades).
• Estandarizar la salida de datos utilizando DataFrames de Pandas, facilitando su posterior análisis y procesamiento.
• Ofrecer una herramienta útil para desarrolladores y analistas que necesiten integrar datos catastrales en sus aplicaciones o estudios.

Tecnologías y Herramientas Clave (Stack) # #

• Lenguaje Principal: Python.
• Dependencias Clave:
  • pycatastro: La biblioteca subyacente para la comunicación con la API del Catastro.
  • pandas: Para la estructura y manipulación de los datos devueltos (DataFrames).

Características Destacadas / ¿Qué puedes encontrar aquí? # #

Clase Catastro con Métodos Específicos # #

• obtener_provincias(): Recupera todas las provincias.
• obtener_municipios(provincia): Lista municipios de una provincia.
• obtener_calles(provincia, municipio, ...): Busca calles en un municipio.
• obtener_propiedad(provincia, pueblo, tipo_calle, nombre_calle, numero): Detalles de una propiedad por dirección.
• obtener_propiedades_en_calle(...): Todas las propiedades de una calle.
• obtener_propiedades_coordenadas(long, lat, ...): Propiedades por coordenadas geográficas.
• obtener_info_rc(provincia, municipio, rc): Información por referencia catastral.
• obtener_codigos_provincias() y obtener_codigos_municipios(): Mapeos de códigos a nombres.

Características Adicionales # #

• Salida en DataFrames de Pandas: Facilita la integración con flujos de trabajo de análisis de datos en Python.
• Ejemplo de Uso Claro: Código de ejemplo que muestra cómo instanciar y utilizar la clase Catastro para realizar consultas básicas.

¿Cómo Empezar / Uso Básico? # #

1. Asegúrate de tener Python y pip instalados.
2. Clona el repositorio (si lo tienes en GitHub) o descarga los archivos.
3. Desde el directorio raíz del módulo (donde está setup.py), instala las dependencias y el módulo:

pip install -e .

4. Importa y utiliza la clase en tus scripts de Python:
```python
import pycatastro
from catastro_module_folder.catastro import Catastro # Ajusta 'catastro_module_folder' al nombre de tu carpeta

# Instanciar el cliente base de pycatastro
catastro_client = pycatastro.PyCatastro()
# Instanciar tu gestor
gestor = Catastro(catastro_client)

# Ejemplo de consulta
provincias_df = gestor.obtener_provincias()
print(provincias_df.head())

Aplicaciones Potenciales # #

• Desarrollo de aplicaciones de mapeo y visualización de datos inmobiliarios.
• Análisis geoespaciales para estudios urbanísticos, de mercado o demográficos.
• Creación de servicios web o APIs que enriquezcan información con datos catastrales.
• Herramienta base para proyectos de Data Science que requieran información detallada de propiedades en España.

Aprendizajes y Contribuciones # #

• Una demostración de cómo crear un wrapper útil y simplificado sobre una librería existente para mejorar su usabilidad.
• Un ejemplo práctico de interacción con APIs de datos geoespaciales y su procesamiento con Pandas.
• Proporciona una abstracción de alto nivel que ahorra tiempo a los desarrolladores que necesitan datos del Catastro.

Estado Actual # #

Funcional y listo para ser utilizado. (Puedes añadir si está en desarrollo activo o si planeas futuras mejoras).

Enlaces # #

• Ver en GitHub
• Documentación de `pycatastro` (como referencia para la librería base)