Rasante

¿Merece la pena salir a fotografiar? Previsión para fotografía de paisaje y nocturna en toda España: cada día, para unos 1500 spots, una nota de 0 a 10 de amanecer, atardecer, noche y Vía Láctea, niebla o mar de nubes y salida o puesta de la luna, con el desglose de qué suma y qué resta. Además, unas 8400 rutas de senderismo con distancia, desnivel, tiempo estimado, perfil y GPX, un calendario de qué fotografiar en cada época (floraciones, otoño, berrea, aves, nieve, lunas, meteoros, Vía Láctea, eclipses, auroras), la climatología de cada zona, alineaciones de sol y luna con el relieve y un planificador de viajes día a día.

Web: https://photo-recommender.vercel.app · Proyecto personal, sin fines comerciales. Solo datos abiertos y gratuitos, sin claves de API, y sin IA ni LLM.

                ┌─────────────── GitHub Actions ────────────────┐
  Open-Meteo ──►│ python -m rasante prevision   2 veces al día  │──► informe.json ┐
  Commons, OSM,─►│ python -m rasante spots       mensual         │──► spots.geojson├─► release «datos»
  Wikidata      │                                               │                 │   + commit de
  OSM (PBF),   ─►│ python -m rasante rutas       mensual         │──► rutas.json   ┘   version.json
  FEDME, MAPA   └───────────────────────────────────────────────┘                          │
                                                                                          ▼
                             Vercel: Next.js descarga los datos al construir y publica la web

Qué hay en el repositorio

Ruta	Qué es
rasante/	Pipeline de datos en Python (paquete): previsión y notas, descubrimiento de spots, rutas, validación, avisos
src/	Web Next.js 16: app/ (rutas), features/{spots,rutas}, ui/, lib/, estilos/
tests/	Tests del pipeline (pytest, sin red: respuestas reales grabadas en tests/fixtures)
e2e/	Pruebas de la web en móvil y escritorio (Playwright)
.github/workflows/	Datos, descubrimiento, rutas, validación y pruebas
docs/	Arquitectura, modelos de puntuación, operación, desarrollo y registro de decisiones
mis_spots.csv	Tus spots propios (opcional): se evalúan junto a los descubiertos

Empezar

Requisitos: Python 3.12+ y Node 20+.

make instalar        # entorno de Python (.venv) con el paquete y las herramientas, y dependencias de la web
make check           # lint, formato, tipos y tests de Python y de la web
make web             # descarga los datos publicados, construye la web y la sirve en http://localhost:3000

Sin make: pip install -e ".[dev]", npm ci, npm run build && npm start. Todas las órdenes, en docs/desarrollo.md.

El pipeline

python -m rasante --help
python -m rasante prevision --mis-spots mis_spots.csv      # → public/datos/informe.json
python -m rasante spots --total 300 --por-provincia 4      # descubrimiento (horas: mejor en Actions)
python -m rasante rutas --pbf spain-latest.osm.pbf         # extracto de OSM de Geofabrik
python -m rasante eventos                                  # → public/datos/eventos.json
python -m rasante validar                                  # validación histórica de las notas
python -m rasante avisos --prueba                          # resumen de Telegram sin enviarlo

Documentación

• Arquitectura: flujo de datos, paquetes, estrategia de renderizado y límites de los servicios gratuitos.
• Modelos de puntuación: cómo se calcula cada nota y cómo se ha validado.
• Operación: workflows, calendario, lanzamientos manuales, secretos y qué hacer si algo falla.
• Desarrollo: entorno, órdenes, convenciones y pruebas.
• Hoja de ruta: hacia un planificador de viajes de fotografía y senderismo.
• Registro de decisiones y encargo original.

Fuentes y licencias

Previsión de Open-Meteo (CC BY 4.0), con CAMS (Copernicus) para aerosoles · mapas, nombres y rutas © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · senderos homologados FEDME (CC BY 4.0) y Caminos Naturales © Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, vía IGN · fotos de Wikimedia Commons, con autor y licencia de cada una · lugares de Wikidata (CC0) · contaminación lumínica del World Atlas of Artificial Night Sky Brightness 2025 (D. Lorenz) · relieve con las teselas Terrarium (Mapzen, AWS Open Data) · países vecinos de Natural Earth (dominio público).