Proyecto de Web Scraping y API de Google Maps

Descripción General

Este proyecto realiza web scraping del sitio web Portal Inmobiliario para extraer datos de propiedades en arriendo en Viña del Mar, Valparaíso. Posteriormente, se utilizan las APIs de Google Geocoding y Google Places para obtener coordenadas y lugares cercanos a cada propiedad.

Funcionalidades Principales

• Web Scraping con Selenium:
  • Automatización de la búsqueda de propiedades según filtros específicos (tipo de contrato, tipo de inmueble y ubicación).
  • Extracción de información clave como título, precio, enlace y dirección.
• Obtención de Coordenadas:
  • Uso de la API de Geocoding para convertir direcciones de las propiedades en coordenadas (latitud y longitud).
• Lugares Cercanos con API de Places:
  • Identificación de lugares cercanos a cada propiedad (restaurantes, supermercados, hospitales, entre otros).
• Almacenamiento en Base de Datos SQLite:
  • Creación de una base de datos local con tablas para inmuebles y lugares cercanos.
  • Consultas SQL para analizar precios promedio y características de lugares cercanos.

Requisitos

• Python 3.7+
• Google Chrome
• Controlador de ChromeDriver (compatible con la versión del navegador)
• Dependencias de Python:
  • Selenium
  • Pandas
  • Requests
  • SQLite3

Instalación y Configuración

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/tu_usuario/tu_repositorio.git

2. Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. Instalar las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

4. Configurar las credenciales de la API de Google:
   • Crear una clave de API en Google Cloud Console.
   • Habilitar Geocoding API y Places API.
   • Reemplazar TU_API_KEY_AQUI en el código con tu clave de API.

Ejecución del Proyecto

1. Ejecutar el script principal:

   python web_scraping_inmuebles.py

2. El resultado se guardará en:
   • inmuebles.csv: Datos de las propiedades.
   • lugares_cercanos.csv: Lugares cercanos a las propiedades.
   • Base de datos inmuebles.db con tablas de inmuebles y lugares cercanos.

Consultas SQL Implementadas

1. Promedio de precios de propiedades en Viña del Mar:

   SELECT AVG(CAST(Precio AS FLOAT))
   FROM inmuebles
   WHERE Direccion LIKE '%viña del mar%';

2. Promedio de calificación de lugares cercanos con rating mayor o igual a 4:

   SELECT AVG(Rating)
   FROM lugares_cercanos
   WHERE Rating >= 4;

Estructura del Proyecto

/tu_repositorio
│
├── web_scraping_inmuebles.py    # Script principal de scraping y API
├── inmuebles.csv                # Archivo CSV con propiedades
├── lugares_cercanos.csv         # Archivo CSV con lugares cercanos
├── inmuebles.db                 # Base de datos SQLite
└── README.md                    # Documentación del proyecto

Notas

• La extracción de datos y precisión de la API dependen de la disponibilidad de información en el portal y la base de datos de Google Maps.
• Asegúrate de no exceder los límites de solicitudes gratuitas de la API de Google.