{"id":25407641,"url":"https://github.com/pcanadas/weather_scraper","last_synced_at":"2026-05-05T12:31:30.583Z","repository":{"id":277145242,"uuid":"931441921","full_name":"pcanadas/weather_scraper","owner":"pcanadas","description":"Este proyecto automatiza la recopilación y el procesamiento de datos meteorológicos históricos y previsionales. Utiliza Selenium para extraer información de sitios web de clima, procesa los datos con Pandas y los almacena en archivos CSV limpios. 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Utiliza Selenium y BeautifulSoup para extraer información de sitios web de clima, procesa los datos con Pandas y los almacena en archivos CSV limpios. Es ideal para análisis climáticos, visualización de datos o integración en otros sistemas.\n\n## Archivos principales\n\n*links_clima.py*\n\nEste archivo genera una lista de enlaces a datos climáticos históricos desde una fuente específica y los guarda en un archivo de texto.\n\n*proceso_clima.py*\n\nEste archivo lee las URLs generadas en links_clima.py, accede a cada una con Selenium, extrae la información relevante sobre el clima con BeautifulSoup y la almacena en formato CSV para su posterior análisis.\n\n*limpieza_clima.py*\n\nEste script se encarga de limpiar y estructurar los datos crudos extraídos con el archivo proceso_clima.py. Realiza las siguientes tareas:\n\n- Separa el título en ciudad y fecha.\n\n- Extrae información de temperatura, precipitación, viento y humedad.\n\n- Genera un DataFrame limpio y lo guarda en limpio/clima_limpio.csv para su análisis posterior.\n\n*links_prevision.py*\n\nEste archivo genera una lista de enlaces a datos de previsión climática desde una fuente específica y los guarda en un archivo de texto.\n\n*proceso_prevision.py*\n\nEste archivo lee las URLs generadas en links_prevision.py, accede a cada una con Selenium, extrae la información relevante sobre el clima con BeautifulSoup y la almacena en formato CSV para su posterior análisis.\n\n*limpieza_prevision.py*\n\nEste script se encarga de limpiar y estructurar los datos crudos extraídos con el archivo proceso_prevision.py. Realiza las siguientes tareas:\n\n- Extrae información de ciudad, fecha de recolección de datos, fecha de la previsión, temperaturas máxima y mínima, clima esperado y viento.\n\n- Genera un DataFrame limpio y lo guarda en limpio/pronostico.csv, incluyendo la fecha de extracción de los datos para su análisis posterior.\n\n## Requisitos\n\n- Python 3\n\n- Selenium\n\n- BeautifulSoup\n\n- Pandas\n\n## Uso\n\nEjecutar los notebooks en el orden indicado para obtener y procesar los datos climáticos.\n\n\n\n\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpcanadas%2Fweather_scraper","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fpcanadas%2Fweather_scraper","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpcanadas%2Fweather_scraper/lists"}