Weather Scraper

Este proyecto automatiza la recopilación y el procesamiento de datos meteorológicos históricos y previsionales. 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.

Archivos principales

links_clima.py

Este archivo genera una lista de enlaces a datos climáticos históricos desde una fuente específica y los guarda en un archivo de texto.

proceso_clima.py

Este 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.

limpieza_clima.py

Este script se encarga de limpiar y estructurar los datos crudos extraídos con el archivo proceso_clima.py. Realiza las siguientes tareas:

• Separa el título en ciudad y fecha.

• Extrae información de temperatura, precipitación, viento y humedad.

• Genera un DataFrame limpio y lo guarda en limpio/clima_limpio.csv para su análisis posterior.

links_prevision.py

Este archivo genera una lista de enlaces a datos de previsión climática desde una fuente específica y los guarda en un archivo de texto.

proceso_prevision.py

Este 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.

limpieza_prevision.py

Este script se encarga de limpiar y estructurar los datos crudos extraídos con el archivo proceso_prevision.py. Realiza las siguientes tareas:

• Extrae información de ciudad, fecha de recolección de datos, fecha de la previsión, temperaturas máxima y mínima, clima esperado y viento.

• Genera un DataFrame limpio y lo guarda en limpio/pronostico.csv, incluyendo la fecha de extracción de los datos para su análisis posterior.

Requisitos

• Python 3

• Selenium

• BeautifulSoup

• Pandas

Uso

Ejecutar los notebooks en el orden indicado para obtener y procesar los datos climáticos.