--- name: overpass_nearby_pois kind: function lang: py domain: infra version: "1.0.0" purity: impure signature: "overpass_nearby_pois(lat: float, lon: float, radius_m: int = 500, categories: list[str] | None = None) -> list[dict]" description: "Consulta la Overpass API (OpenStreetMap) para obtener POIs cercanos a una coordenada. Soporta 16 categorias mapeadas a tags OSM (amenity, tourism, historic, leisure, shop). Sin dependencias externas, solo stdlib." tags: [osm, openstreetmap, overpass, poi, geolocation, nearby, geocoding, infra, http, stdlib] uses_functions: [] uses_types: [] returns: [] returns_optional: false error_type: "error_go_core" imports: ["json", "urllib.error", "urllib.parse", "urllib.request"] params: - name: lat desc: "latitud del punto central de busqueda (grados decimales, -90 a 90)" - name: lon desc: "longitud del punto central de busqueda (grados decimales, -180 a 180)" - name: radius_m desc: "radio de busqueda en metros alrededor del punto central (defecto 500)" - name: categories desc: "lista de categorias a buscar entre: restaurant, cafe, bar, museum, monument, park, library, theatre, cinema, gallery, historic, tourism, shop, hotel, pharmacy, hospital. Si es None, usa todas las categorias comunes excepto hotel, pharmacy, hospital" output: "lista de dicts con campos id (int), lat (float), lon (float), name (str), category (str) y tags (dict con todos los tags OSM del nodo)" tested: false tests: [] test_file_path: "" file_path: "python/functions/infra/overpass_nearby_pois.py" --- ## Ejemplo ```python from infra.overpass_nearby_pois import overpass_nearby_pois # POIs en el centro de Madrid (radio 300m) pois = overpass_nearby_pois(40.4168, -3.7038, radius_m=300, categories=["museum", "monument"]) # [{"id": 123, "lat": 40.417, "lon": -3.704, "name": "Museo del Prado", "category": "museum", "tags": {...}}, ...] # Todos los tipos comunes en radio 500m (defecto) all_pois = overpass_nearby_pois(48.8566, 2.3522) # Bares y restaurantes cerca de la Sagrada Familia food = overpass_nearby_pois(41.4036, 2.1744, radius_m=200, categories=["restaurant", "cafe", "bar"]) ``` ## Mapeo de categorias a tags OSM | Categoria | Tag OSM | |-------------|----------------------| | restaurant | amenity=restaurant | | cafe | amenity=cafe | | bar | amenity=bar | | museum | tourism=museum | | monument | historic=monument | | park | leisure=park | | library | amenity=library | | theatre | amenity=theatre | | cinema | amenity=cinema | | gallery | tourism=gallery | | historic | historic=* | | tourism | tourism=* | | shop | shop=* | | hotel | tourism=hotel | | pharmacy | amenity=pharmacy | | hospital | amenity=hospital | ## Notas Solo usa stdlib (urllib.request, urllib.parse, json). Sin dependencias externas. La query Overpass QL usa union de nodos `(node[...]; node[...];)` con `out body` para obtener coordenadas y tags completos. El endpoint publico `https://overpass-api.de/api/interpreter` tiene rate limits informales — para uso intensivo considerar un servidor Overpass propio o la instancia de kumi.systems. El campo `category` refleja la primera coincidencia en el diccionario interno `_CATEGORY_TAGS`, que sigue el orden de insercion de Python 3.7+. Si un nodo tiene multiples tags relevantes (ej: un bar que tambien es restaurante), la categoria asignada sera la primera que matchee. Timeout hardcodeado a 10 segundos tanto en la directiva Overpass QL `[timeout:10]` como en `urlopen(timeout=10)`.