Baloto Analysis

Proyecto integral para la recolección, almacenamiento y visualización de resultados del sorteo Baloto en Colombia. Combina un motor de extracción de datos (Scraper) y un dashboard interactivo (Web).

Estructura del Proyecto

El repositorio está organizado de la siguiente manera:

• /scraper: Script de automatización en Python que extrae datos de baloto.com y los sincroniza con Supabase.
• /web: Aplicación moderna en SvelteKit para la visualización y análisis de los datos.

1. Scraper (Backend)

El scraper utiliza Selenium para la navegación web y Pandas para el procesamiento de los datos antes de enviarlos a la base de datos de Supabase.

Requisitos previos

• Python 3.10+
• Google Chrome instalado (o el navegador compatible con Selenium que prefieras).
• Base de datos en Supabase (Nombre sugerido: baloto-analysis).

Instalación y Configuración

1. Navega a la carpeta del scraper:

   cd scraper
   

2. Instala las dependencias necesarias:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Configura las variables de entorno en un archivo .env dentro de /scraper:

   # Database
   user=tu_usuario
   password=tu_password
   host=tu_host_supabase
   port=5432
   dbname=baloto-analysis

   # Seed
   RESULTS_CSV_PATH=ruta/a/tu/archivo_semilla.csv

Ejecución

Para iniciar el proceso de scraping, ejecuta el módulo principal:

python -m app.main

2. Web (Frontend)

Interfaz de usuario desarrollada con SvelteKit.

Requisitos previos

• Node.js (LTS recomendado).
• Gestor de paquetes pnpm.

Instalación y Configuración

1. Navega a la carpeta del scraper:

   cd web 
   

2. Instala las dependencias necesarias:

   pnpm install
   

3. Configura las variables de entorno en un archivo .env dentro de /web:

   PUBLIC_SUPABASE_URL=tu_url_de_supabase
   PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=tu_llave_anon_de_supabase
   

Ejecución

Para iniciar el proceso, ejecuta el siguiente comando:

pnpm dev