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Última fecha de funcionamiento: 2022

Se requiere python 3.8 o superior

Primero debes clonar el repo y entrar en el

git clone https://github.com/Eitol/servel_scraper.gitcd servel_scraper

Luego seteas las dependencias y el PYTHONPATH

pip3 install -r ./requirements.txtexport PYTHONPATH=$(pwd)

Luego debes correr el pipeline de ejemplo que descargará los pdf's y generará los csv's

python3 servel_scraper/main.py

Los PDF y CSV por defecto se descargan en el directorio "out"

Luego puedes crear tu script customizado basandote en el main.pyPor ejemplo el siguiente asume que ya tienes los ficheros descargados en out/pdf,por lo que se comenta PipelineStage.DOWNLOAD_PDFS

fromservel_scraper.servel_pipeline.servel_pipelineimportServelPipeline,PipelineStage# Aqui se descargaran los pdfsDEFAULT_PDF_DOWNLOAD_PATH="../out/pdf"# Aquí se guardarán los csv generadosDEFAULT_GENERATED_CSV_PATH='../out/csv'p=ServelPipeline(DEFAULT_PDF_DOWNLOAD_PATH,DEFAULT_GENERATED_CSV_PATH)p.run_pipeline([# PipelineStage.DOWNLOAD_PDFS,PipelineStage.EXTRACT_CSV_FROM_PDF])

Unos 7 gbs aprox

Unos 346 (Uno por cada código único territorial)

Los ficheros del padrón electoral son públicos y están almacenados en una url como la siguiente

"http://cdn.servel.cl/padron/CODIGO_UNICO_TERRITORIAL.pdf"

Donde CODIGO_UNICO_TERRITORIAL se puede obtener del fichero "data/codigo_de_comunas.csv"

Ejemplo:

http://cdn.servel.cl/padron/A01107.pdf

• La URL cambió ahttps://cdn.servel.cl/padrondefinitivo:Ejemplo:https://cdn.servel.cl/padrondefinitivo/A01107.pdf
• Ya no se incluye el rut de la persona, ni tampoco su sexo.

• La URL cambió ahttps://cdn.servel.cl/padron:Ejemplo:https://cdn.servel.cl/padron/A01107.pdf
• Por alguna razón python no valida el certificado ssl de cdn.servel.cl
• Ahora solo está el nombre y la circunscripción

1: Descarga cada uno de los pdfs

2: Por cada pdf descargado genera un csv con la data como el siguiente:

Para la versión actual (elecciones presidenciales 2021) genera la siguiente

Los nuevos ficheros contienen un texto de fondo que dificulta la extracción del texto utilizando algun OCR o rasterizador pdf.

Entonces se debe recorrer los nodos del documento PDF de la siguiente forma.

Cada página contiene dos streams.

• El primero contiene el fondo molesto repetido muchas veces (Por ejemplo "Region metropolitana")
• El segundo contiene la data de los votantes. (Este es el que se utiliza)

La estructura se aprecia en la siguiente imagen:

El siguiente paso es extraer la data del stream.

Puedes ver un ejemplo del stream en el fichero doc/data_stream_example.txt

Cada fila inicia con el string "1 0 0 1 22"

La estructura se aprecia en la siguiente imagen:

Este repositorio tiene fines puramente académicos.

La utilización de este código y de la data recabada es de responsabilidad exclusiva del usuario.