13. Trabajo en grupo 2015 (Datos AEMET)¶
Probablemente lo más complejo del trabajo es pensar un modelo para
almacenar la predicción. Esta propuesta de solución asume que las
predicciones se almacenan como una lista de PrediccionMunicipio
. La
clase PrediccionMunicipio
contiene todos los datos disponibles en el
XML.
Como siempre utilizaremos diseño top-down. Antes de diseñar
PrediccionMunicipio
vamos a resolver el problema y lo que
necesitemos lo iremos usando como si ya estuviera disponible. No se
llega a esta solución de una vez. Es un proceso iterativo en el que se
va añadiendo la funcionalidad poco a poco. Pero cuidado, eso no
significa que diseñamos bottom-up. Implementamos la solución al
problema solo que de manera reducida o incluso incompleta.
%matplotlib inline
import urllib
import lxml.etree as ET
import matplotlib.pyplot as plt
class PrediccionAEMET(object):
def __init__(self):
self._provinciaToId = _leerCodigosProvincias()
self._prediccion = None
self._provincia = None
def maxTemperatura(self, provincia):
u'''Asume provincia cadena con nombre de provincia según AEMET.
Devuelve tupla (T, L) siendo T temperatura máxima de la predicción
y L lista de tuplas (municipio, fecha) en la que se espera T.'''
por_temperatura = []
for p in self.prediccion(provincia):
por_temperatura += zip(p.temperaturaMax(),
[p.nombre]*len(p.fechas),
p.fechas)
por_temperatura = sorted(por_temperatura, reverse=True)
T = por_temperatura[0][0]
L = sorted([(p[1], p[2]) for p in por_temperatura if T == p[0]])
return T, L
def graficaSensacionTermica(self, municipio, formato):
u'''Asume municipio, formato cadenas.
Genera una gráfica de sensación térmica para el municipio indicado. '''
if not self._prediccion:
raise ValueError('No hay provincia')
prediccion = [ p for p in self._prediccion if p.nombre == municipio ]
if len(prediccion) < 1:
raise ValueError('Municipio no encontrado')
prediccion = prediccion[0]
plt.title(u'Sensación térmica en {0}'.format(prediccion.nombre),
fontsize='x-large')
plt.xlabel('Fecha')
plt.ylabel(u'Sensación térmica (ºC)')
plt.xticks(range(12),
prediccion.fechas,
rotation=45)
smax = plt.plot(prediccion.sensTermicaMax(), 'ro--', label=u'máxima')
smin = plt.plot(prediccion.sensTermicaMin(), 'bo--', label=u'mínima')
plt2 = plt.twiny()
plt2.axis('off')
plt2.set_autoscale_on(False)
plt2.set_xlim(xmax=len(prediccion.sensTermica)-1)
horas, por_horas = self.sensacionTermicaPorHoras(prediccion)
shoras = plt2.plot(horas, por_horas, 'g^--', label=u'estimación')
plt.legend(handles=smax+smin+shoras,
loc='upper right',
shadow=True,
fontsize='large')
outfile = u'{0}_{1}.{2}'.format(prediccion.nombre,
prediccion.fechas[0],
formato)
plt.savefig(outfile)
print 'Almacenado archivo', outfile
plt.show()
def prediccion(self, provincia):
u'''Asume provincia cadena con nombre de provincia según AEMET.
Devuelve lista de predicciones diarias'''
id_provincia = self._provinciaToId[provincia]
if not self._prediccion or self._provincia != id_provincia:
self._prediccion = _leerPrediccionProvincia(id_provincia)
self._provincia = id_provincia
return self._prediccion
def sensacionTermicaPorHoras(self, prediccion):
u'''Asume self._prediccion previamente actualizado.
Devuelve tupla de dos listas, eje X e Y de la predicción
de sensación térmica por horas'''
frac_dia = { '00': 0., '06': 0.25, '12': 0.5, '18': 0.75, '24': 1. }
sens_horas = [ x[2] for x in prediccion.sensTermica ]
horas, por_horas = [], []
for dia in range(len(sens_horas)):
for p in sens_horas[dia]:
horas.append(dia + frac_dia[p[0]])
por_horas.append(p[1])
return horas, por_horas
Ahora que ya sabemos qué necesitamos en PrediccionMunicipio
es el
momento de implementarla.
class PrediccionMunicipio(object):
def __init__(self, root):
self.nombre = root.find('nombre').text
self.fechas = [ dia.get('fecha') for dia in root.iter('dia') ]
self.sensTermica = [ self._leerMagnitud('sens_termica', dia) for dia in root.iter('dia') ]
self.temperatura = [ self._leerMagnitud('temperatura', dia) for dia in root.iter('dia') ]
def sensTermicaMax(self):
return [ p[0] for p in self.sensTermica ]
def sensTermicaMin(self):
return [ p[1] for p in self.sensTermica ]
def temperaturaMax(self):
return [ p[0] for p in self.temperatura ]
def temperaturaMin(self):
return [ p[1] for p in self.temperatura ]
def _leerMagnitud(self, nombre, dia):
magnitud = dia.find(nombre)
mmax = float(magnitud.find('maxima').text)
mmin = float(magnitud.find('minima').text)
horas = [ (d.get('hora'), float(d.text)) for d in magnitud.iter('dato') if d.text ]
return (mmax, mmin, horas)
def __str__(self):
return '''Prediccion ({0},
{1},
{2},
{3})'''.format(self.nombre,
self.fechas,
self.sensTermica,
self.temperatura)
Las funciones de comunicación con la AEMET las dejo aparte de manera que pueda probar todo lo anterior sin conexiones.
def _leerCodigosProvincias():
u'''Devuelve un diccionario que hace corresponder el nombre de la provincia al
código numérico correspondiente según AEMET'''
f = urllib.urlopen('http://www.aemet.es/es/eltiempo/prediccion/municipios')
encoding = f.headers['content-type'].split('charset=')[-1]
root = ET.HTML(unicode(f.read(), encoding))
provincias = root.findall(".//select[@id='provincia_selector']/option")[1:]
return { nombre:int(x.get('value')) for x in provincias \
for nombre in x.text.split('/') }
def _leerPrediccionProvincia(id_provincia):
u'''Asume provincia cadena con nombre de provincia según AEMET.
Lee de AEMET la predicción para todos sus municipios y
devuelve una lista con todas las predicciones diarias.'''
prediccion = []
fallos = 0
for municipio in range(1,10000):
try:
prediccion.append(_leerPrediccionMunicipio(id_provincia, municipio))
fallos = 0
except:
fallos += 1
if fallos > 5: break
return prediccion
def _leerPrediccionMunicipio(id_provincia, id_municipio):
u'''Asume id_provincia, id_municipio enteros.
Devuelve lista de predicciones diarias para ese municipio.'''
url = 'http://www.aemet.es/xml/municipios/localidad_{0:02d}{1:03d}.xml'
url = url.format(id_provincia, id_municipio)
f = urllib.urlopen(url)
if f.getcode() != 200:
raise ValueError('Failed ({0}) {1}'.format(f.getcode(), url))
root = ET.fromstring(f.read())
return PrediccionMunicipio(root)
La interfaz puede ser tan simple como se desee. En nuestro caso vamos a usar las capacidades interactivas de IPython Notebook.
from IPython.html.widgets import interact
provincias = [''] + sorted(_leerCodigosProvincias().keys())
formatos = ['', 'png', 'pdf']
aemet = PrediccionAEMET()
@interact(provincia=provincias, formato=formatos)
def datos_AEMET(provincia, formato):
if not provincia: return
tmax, municipios = aemet.maxTemperatura(provincia)
print u'La máxima temperatura para los próximos días es de {0}ºC y se espera en:'.format(tmax)
for nombre,fecha in municipios:
print u' - {0} el día {1}'.format(nombre, fecha)
if not formato: return
print
for nombre in set([m[0] for m in municipios]):
aemet.graficaSensacionTermica(nombre, formato)
La máxima temperatura para los próximos días es de 37.0ºC y se espera en:
- Alameda de la Sagra el día 2016-07-10
- Alcañizo el día 2016-07-10
- Azután el día 2016-07-10
- Añover de Tajo el día 2016-07-10
- Barcience el día 2016-07-10
- Bargas el día 2016-07-10
- Borox el día 2016-07-10
- Cabañas de la Sagra el día 2016-07-10
- Calera y Chozas el día 2016-07-10
- Camarenilla el día 2016-07-10
- Carriches el día 2016-07-10
- Cebolla el día 2016-07-10
- Ciruelos el día 2016-07-10
- Cobeja el día 2016-07-10
- El Puente del Arzobispo el día 2016-07-10
- Erustes el día 2016-07-10
- Esquivias el día 2016-07-10
- Huerta de Valdecarábanos el día 2016-07-10
- Las Ventas de San Julián el día 2016-07-10
- Magán el día 2016-07-10
- Malpica de Tajo el día 2016-07-10
- Mocejón el día 2016-07-10
- Navalmoralejo el día 2016-07-10
- Numancia de la Sagra el día 2016-07-10
- Olías del Rey el día 2016-07-10
- Ontígola el día 2016-07-10
- Oropesa el día 2016-07-10
- Pantoja el día 2016-07-10
- Rielves el día 2016-07-10
- Seseña el día 2016-07-10
- Toledo el día 2016-07-10
- Torralba de Oropesa el día 2016-07-10
- Valdeverdeja el día 2016-07-10
- Villaluenga de la Sagra el día 2016-07-10
- Villamiel de Toledo el día 2016-07-10
- Villamuelas el día 2016-07-10
- Villaseca de la Sagra el día 2016-07-10
- Villasequilla el día 2016-07-10
- Yeles el día 2016-07-10
- Yepes el día 2016-07-10
- Yuncler el día 2016-07-10
- Yunclillos el día 2016-07-10
Almacenado archivo Torralba de Oropesa_2016-07-04.png
Almacenado archivo Toledo_2016-07-04.png
Almacenado archivo Pantoja_2016-07-04.png
Almacenado archivo Bargas_2016-07-04.png
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Almacenado archivo Ontígola_2016-07-04.png
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Almacenado archivo Esquivias_2016-07-04.png
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