pygooglechart y tus ciudades en 11870.com

Luis Peralta

El tener una API en 11870.com permite, entre otras cosas, el prototipado rápido de chorradas varias sin mucho esfuerzo. Así que hoy me ha dado por probar un poco otra API: Google Chart API (API de gráficas de Google) y que menos que explotar algún dato de los que hay en 11870.com. Ya se sabe, una imagen vale más que mil palabras, así que me he decidido a pintar las ciudades donde tengo sitios guardados.

Podría haber manejado a pelo la API de Google pero, puestos a probar, me he tirado a Python Google Chart que ofrece una interfaz para Python bastante cómoda. Lo primero que ha habido que hacer es descargar la lista de mis sitios:

    import httplib2
    import feedparser
    
    def get_oos_entries(slug):
        user = "luis@XXXXXXX"
        key = "XXXXXXX"
        base_url = OOSURL + "/sites/" + slug
        
        entries = []
        
        h = httplib2.Http()
        h.add_credentials(user, key)
        next_url = [base_url]
    
        while len(next_url) == 1:
            base_url = next_url[0]
            r, c = h.request(base_url)
            feed = feedparser.parse(c)
            entries.extend(feed.entries)
            next_url = [i.href for i in feed.feed.links if i.rel == 'next']
            
        return entries

La lógica puede parecer un poco difusa, pero es simplemente porque el feed de resultados de nuestros sitios está paginado y los necesitamos todos. El cómo conseguir la key está documentado en 11870.com API authentication. Una vez con los sitios, tenemos que saber cuántos sitios hay por cada localidad o área geográfica:

    from operator import itemgetter
    from itertools import groupby
    
    def do_chart_input(entries, field, other_threshold=None):
        f = itemgetter(field)
        lentries = [entry for entry in entries if entry.get(field, None)]
        sorted_entries = sorted(lentries, key=f)
        res = {}
        others = 0
        for k, g in groupby(sorted_entries, f):
            num = len(map(f, g))
            if other_threshold is not None and num / float(len(lentries)) < other_threshold:
                others += num 
            else:
                key = k + u' (' + str(num) + ')'
                res[key] = num
        
        if other_threshold is not None:
            res['Otros (' + str(others) + ')'] = others
            
        return res

A este método se le pasan las entries obtenidas con get_oos_entries, el campo sobre el que realizar la agrupación y si queremos que aquellas agrupaciones que no superen un cierto umbral se agrupen bajo un Otros. En el caso de mis ciudades, hay un montón de ellas donde sólo tengo un sitio, por lo que la gráfica salía muy muy fea si no aplicaba el filtro con umbral. El parámetro field sirve para determinar sobre qué elemento de cada entrada realizamos la agrupación y así conseguimos que el método sea lo suficientemente genérico como para calcular los datos sobre cualquier tipo de área (país, ciudad, barrio, etc…). El cuerpo principal de nuestro programita sería tal que así:

    if __name__ == '__main__':
        entries = get_oos_entries('peralta')
        res = do_chart_input(entries, 'oos_locality', 0.03)
        chart = PieChart2D(600,375)
        chart.add_data(res.values())
        chart.set_pie_labels([i.encode('utf-8') for i in res.keys()])
        chart.set_title('mis ciudades en 11870.com')
        chart.download("/tmp/x.png")

Y el resultado:

Si quisiéramos pintar los barrios de manu, modificariamos el cuerpo principal tal que:

    entries = get_oos_entries('manueltxo')
        res = do_chart_input(entries, 'oos_subdependentlocality', 0.03)

Y el resultado:

De aquí a hacer una interfaz web para mostrar estas imágenes a partir de cualquier usuario hay 15 minutos, pero se queda como ejercicio ;)