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import os
import requests
from math import radians, cos, sin, sqrt, atan2
from dotenv import load_dotenv # Opcional: solo si quieres cargar un archivo .env
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
dotenv_path = os.path.join(base_dir, "api-keys.env")
# Cargar variables de entorno desde un archivo .env (solo en desarrollo)
load_dotenv("api-keys.env")
print("TREFLE_API_KEY:", os.environ.get("TREFLE_API_KEY"))
class AreaDataAggregator:
def __init__(self, generos_interes,
inaturalist_api_base_url="https://api.inaturalist.org/v1",
plantnet_api_base_url="https://api.plantnet.org/v2",
trefle_api_base_url="https://trefle.io/api/v1"):
"""
Inicializa el agregador con la lista de géneros de interés y las URLs base de las APIs.
Se ha reemplazado USDA/GBIF por Trefle, y se obtienen las API keys desde variables de entorno.
"""
self.generos_interes = generos_interes
self.inaturalist_api_base_url = inaturalist_api_base_url
self.plantnet_api_base_url = plantnet_api_base_url
self.trefle_api_base_url = trefle_api_base_url
# Obtener las claves de las variables de entorno; si no están definidas, se usa cadena vacía
self.plantnet_api_key = os.environ.get("PLANTNET_API_KEY", "")
self.trefle_api_key = os.environ.get("TREFLE_API_KEY", "")
self.imagen_generica_cache = {}
@staticmethod
def extraer_genero(nombre_cientifico):
if not nombre_cientifico or nombre_cientifico == "Desconocido":
return "Desconocido"
partes = nombre_cientifico.split()
return partes[0].strip().capitalize() if partes else "Desconocido"
@staticmethod
def es_nombre_cientifico_valido(nombre_cientifico):
return bool(nombre_cientifico and nombre_cientifico != "Desconocido")
def obtener_imagen_generica(self, genero):
if genero in self.imagen_generica_cache:
return self.imagen_generica_cache[genero]
headers = {'User-Agent': 'TuApp/1.0'}
try:
response = requests.get(
f"{self.inaturalist_api_base_url}/taxa",
params={"q": genero, "per_page": 1},
headers=headers,
timeout=10
)
if response.ok:
resultados = response.json().get("results", [])
if resultados:
default_photo = resultados[0].get("default_photo")
if default_photo:
imagen_url = (default_photo.get("medium_url") or
default_photo.get("square_url") or
"https://via.placeholder.com/100?text=No+Image")
self.imagen_generica_cache[genero] = imagen_url
return imagen_url
except Exception as e:
print(f"Error obteniendo imagen para {genero}: {e}")
default_img = "https://via.placeholder.com/100?text=No+Image"
self.imagen_generica_cache[genero] = default_img
return default_img
def procesar_inaturalist(self, swlat, swlng, nelat, nelng):
plantas = []
headers = {'User-Agent': 'TuApp/1.0'}
for genero in self.generos_interes:
params = {
"taxon_name": genero,
"per_page": 50,
"swlat": swlat,
"swlng": swlng,
"nelat": nelat,
"nelng": nelng,
"fields": "taxon,observed_on,description,identifications_count,quality_grade,latitude,longitude,location",
"iconic_taxa[]": "Plantae", # Filtra solo observaciones de plantas
"order": "desc", # Ordena resultados (más recientes primero)
"order_by": "created_at"
}
try:
response = requests.get(
f"{self.inaturalist_api_base_url}/observations",
params=params,
headers=headers,
timeout=15
)
response.raise_for_status()
resultados = response.json().get("results", [])
print(f"Observaciones para '{genero}' en iNaturalist: {len(resultados)}")
for obs in resultados:
# Verificar que el objeto 'taxon' exista y que iconic_taxon_name esté definido y sea 'Plantae'
taxon = obs.get("taxon", {})
if not taxon:
continue
if taxon.get("iconic_taxon_name", "").lower() != "plantae":
continue
nombre_cientifico = taxon.get("name", "Desconocido")
if not self.es_nombre_cientifico_valido(nombre_cientifico):
continue
planta_lat = obs.get("latitude")
planta_lng = obs.get("longitude")
if planta_lat is None or planta_lng is None:
loc = obs.get("location", "")
if loc and "," in loc:
try:
planta_lat, planta_lng = map(float, loc.split(","))
except ValueError:
planta_lat, planta_lng = None, None
# Solo incluir observaciones con coordenadas válidas
if planta_lat is None or planta_lng is None or (planta_lat == 0 and planta_lng == 0):
print(f"Coordenadas no válidas para {nombre_cientifico}, saltando observación")
continue
plantas.append({
"nombre_cientifico": nombre_cientifico,
"genero": self.extraer_genero(nombre_cientifico),
"latitud": planta_lat,
"longitud": planta_lng,
"distancia": "N/A",
"fecha_observacion": obs.get("observed_on", "Fecha desconocida"),
"identificaciones": obs.get("identifications_count", 0),
"calidad": obs.get("quality_grade", "Desconocido"),
"descripcion": obs.get("description", "Sin descripción"),
"imagen_generica": self.obtener_imagen_generica(self.extraer_genero(nombre_cientifico)),
"fuente": "iNaturalist"
})
except Exception as e:
print(f"Error en iNaturalist para {genero}: {e}")
return plantas
def procesar_trefle(self, swlat, swlng, nelat, nelng):
"""
Consulta la API de Trefle para obtener información de plantas.
Como Trefle no permite búsqueda por coordenadas, se realiza una búsqueda
por cada género de interés. Los campos de latitud y longitud se asignan como 'Desconocida'.
"""
generos_no_soportados = {"Alga", "Hongo", "Líquen", "Briófito", "Pteridófito"}
plantas = []
headers = {'User-Agent': 'TuApp/1.0'}
for genero in self.generos_interes:
if genero in generos_no_soportados:
print(f"El género '{genero}' no es compatible con Trefle. Se omite la consulta.")
continue
params = {
"q": genero,
"token": self.trefle_api_key,
"limit": 50
}
try:
url = f"{self.trefle_api_base_url}/plants/search"
print(f"\nBuscando en Trefle para el género: {genero}")
print(f"URL: {url}")
print(f"Parámetros: {params}")
response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=15)
print(f"Status code: {response.status_code}")
if response.status_code != 200:
print(f"Error en la respuesta de Trefle para {genero}")
continue
data = response.json()
plant_list = data.get("data", [])
print(f"Número de resultados para {genero}: {len(plant_list)}")
if plant_list:
print(f"Ejemplo del primer resultado: {plant_list[0]}")
for planta_data in plant_list:
nombre_cientifico = planta_data.get("scientific_name")
if not self.es_nombre_cientifico_valido(nombre_cientifico):
print(f"Nombre científico no válido: {nombre_cientifico}")
continue
common_name = planta_data.get("common_name", "Sin nombre común")
family = planta_data.get("family", "Sin familia")
descripcion = f"Nombre común: {common_name}. Familia: {family}."
planta = {
"nombre_cientifico": nombre_cientifico.strip(),
"genero": self.extraer_genero(nombre_cientifico),
"latitud": "Desconocida",
"longitud": "Desconocida",
"distancia": "N/A",
"fecha_observacion": "No disponible",
"identificaciones": 1,
"calidad": "Datos oficiales Trefle",
"descripcion": descripcion,
"imagen_generica": planta_data.get("image_url") or self.obtener_imagen_generica(self.extraer_genero(nombre_cientifico)),
"fuente": "Trefle"
}
plantas.append(planta)
print(f"Planta agregada: {planta}")
except Exception as e:
print(f"Error en Trefle para {genero}: {e}")
print(f"Total de plantas procesadas en Trefle: {len(plantas)}")
return plantas
def procesar_plantnet(self, swlat, swlng, nelat, nelng):
plantas = []
headers = {'User-Agent': 'TuApp/1.0'}
for genero in self.generos_interes:
params = {
"taxon_name": genero,
"per_page": 50,
"swlat": swlat,
"swlng": swlng,
"nelat": nelat,
"nelng": nelng,
"api-key": self.plantnet_api_key
}
try:
response = requests.get(
f"{self.plantnet_api_base_url}/observations",
params=params,
headers=headers,
timeout=15
)
response.raise_for_status()
resultados = response.json().get("results", [])
print(f"Observaciones para '{genero}' en PlantNet: {len(resultados)}")
for obs in resultados:
taxon = obs.get("taxon", {})
nombre_cientifico = taxon.get("name", "Desconocido")
if not self.es_nombre_cientifico_valido(nombre_cientifico):
continue
planta_lat = obs.get("latitude")
planta_lng = obs.get("longitude")
if planta_lat is None or planta_lng is None:
loc = obs.get("location", "")
if loc and "," in loc:
try:
planta_lat, planta_lng = map(float, loc.split(","))
except ValueError:
planta_lat, planta_lng = None, None
plantas.append({
"nombre_cientifico": nombre_cientifico,
"genero": self.extraer_genero(nombre_cientifico),
"latitud": planta_lat or "Desconocida",
"longitud": planta_lng or "Desconocida",
"distancia": "N/A",
"fecha_observacion": obs.get("observed_on", "Fecha desconocida"),
"identificaciones": obs.get("identifications_count", 0),
"calidad": obs.get("quality_grade", "Desconocido"),
"descripcion": obs.get("description", "Sin descripción"),
"imagen_generica": self.obtener_imagen_generica(self.extraer_genero(nombre_cientifico)),
"fuente": "PlantNet"
})
except Exception as e:
print(f"Error en PlantNet para {genero}: {e}")
return plantas
def agregar_resultados(self, resultados_listas):
resultados_combinados = []
vistas = set()
for fuente in resultados_listas:
for planta in fuente:
clave = (planta["nombre_cientifico"], planta["latitud"], planta["longitud"])
if clave not in vistas:
vistas.add(clave)
resultados_combinados.append(planta)
return resultados_combinados
def obtener_datos_area(self, swlat, swlng, nelat, nelng, fuente):
if fuente == "inaturalist":
resultados = self.procesar_inaturalist(swlat, swlng, nelat, nelng)
elif fuente == "plantnet":
resultados = self.procesar_plantnet(swlat, swlng, nelat, nelng)
elif fuente == "trefle":
resultados = self.procesar_trefle(swlat, swlng, nelat, nelng)
else:
resultados = []
resultados.sort(key=lambda x: x.get("identificaciones", 0), reverse=True)
return resultados