Autoparts DB

Sistema completo de gestión de base de datos de vehículos y autopartes con dashboard web, herramientas de web scraping y múltiples interfaces de consulta.

Descripción

Autoparts DB es una solución integral para la gestión de información de vehículos que incluye:

• Base de datos SQLite normalizada con información de marcas, modelos, motores y años
• Dashboard web moderno y responsivo para consultar y explorar datos
• Herramientas de web scraping para recopilar datos de RockAuto.com
• Interfaces de línea de comandos (CLI) y programática
• Scripts de utilidad para gestión y mantenimiento de datos

Estadísticas de la Base de Datos

Elemento	Cantidad
Marcas	12
Modelos	10,923
Motores	10,919
Combinaciones modelo-año-motor	12,075

Tecnologías Utilizadas

Backend

• Python 3 - Lenguaje principal
• SQLite 3 - Base de datos
• Flask 2.3.3 - Framework web
• BeautifulSoup4 - Web scraping
• requests - HTTP client
• lxml - Parser XML/HTML

Frontend

• HTML5 - Estructura
• Bootstrap 5.3.0 - Framework CSS
• JavaScript (ES6+) - Lógica cliente
• Font Awesome 6.0.0 - Iconos

Estructura del Proyecto

Autopartes/
├── vehicle_database/           # Sistema principal de base de datos
│   ├── sql/
│   │   └── schema.sql          # Esquema de la base de datos
│   ├── scripts/
│   │   ├── database_manager.py # Gestión de la BD
│   │   ├── query_interface.py  # Interfaz CLI
│   │   └── csv_importer.py     # Importador CSV
│   ├── data/
│   │   ├── brands.csv          # Datos de marcas
│   │   ├── engines.csv         # Datos de motores
│   │   └── models.csv          # Datos de modelos
│   ├── vehicle_database.db     # Base de datos SQLite
│   └── setup.sh                # Script de inicialización
│
├── dashboard/                   # Interfaz web
│   ├── server.py               # Backend Flask
│   ├── index.html              # Frontend HTML
│   ├── dashboard.js            # Lógica JavaScript
│   └── start_dashboard.sh      # Script de inicio
│
├── console/                     # Consola Pick/VT220
│   ├── main.py                 # Punto de entrada
│   ├── db.py                   # Capa de datos abstracta
│   ├── core/                   # Framework (app, screens, nav, keys)
│   ├── screens/                # 14 pantallas (menú, CRUD, búsqueda)
│   ├── renderers/              # VT220 (curses) y moderno (Rich)
│   ├── utils/                  # Formato y API VIN
│   └── tests/                  # 116 tests
│
├── vehicle_scraper/            # Herramientas de web scraping
│   ├── rockauto_scraper.py     # Scraper RockAuto
│   ├── rockauto_scraper_v2.py  # Scraper mejorado
│   ├── scrape_toyota.py        # Scraper Toyota
│   ├── scrape_nissan_ford_chevrolet.py
│   └── manual_input.py         # Ingreso manual
│
├── add_*.py                    # Scripts para agregar datos
├── remove_*.py                 # Scripts de limpieza
└── QUICK_START.sh              # Guía rápida de inicio

Consola Pick/VT220

Interfaz de terminal inspirada en los sistemas Pick/D3, 100% operada con teclado. Incluye dos modos de visualización:

• VT220 (curses): Terminal clásica verde sobre negro con caracteres de caja
• Modern (Rich): Interfaz moderna con colores y estilos TUI

# Modo clásico VT220
python -m console

# Modo moderno
python -m console --mode modern

Funcionalidades: navegación por vehículo (marca→modelo→año→motor), búsqueda por número de parte, búsqueda full-text, decodificador VIN (NHTSA), catálogo por categorías, comparador OEM vs aftermarket, y administración CRUD completa.

116 tests automatizados. Ver console/README.md para documentación completa.

Instalación

Requisitos Previos

• Python 3.8 o superior
• pip (gestor de paquetes de Python)

Pasos de Instalación

1. Clonar el repositorio

   git clone https://git.consultoria-as.com/[usuario]/Autoparts-DB.git
   cd Autoparts-DB
   

2. Instalar dependencias

   pip install flask requests beautifulsoup4 lxml
   pip install rich   # Opcional: para modo moderno de consola
   

3. Inicializar la base de datos (opcional - ya incluye datos)

   cd vehicle_database
   ./setup.sh
   

Uso

Iniciar el Dashboard Web

cd dashboard
python3 server.py

El dashboard estará disponible en: http://localhost:5000

Iniciar la Consola Pick/VT220

python -m console                # Modo VT220 (clásico)
python -m console --mode modern  # Modo moderno (Rich)

Usar la Interfaz CLI Legacy

cd vehicle_database/scripts
python3 query_interface.py

Ejecutar Web Scraping

cd vehicle_scraper
python3 rockauto_scraper_v2.py

Agregar Datos Manualmente

cd vehicle_scraper
python3 manual_input.py

API REST

El dashboard expone los siguientes endpoints:

Endpoint	Método	Descripción
/api/brands	GET	Obtiene todas las marcas
/api/models?brand=X	GET	Obtiene modelos por marca
/api/years	GET	Obtiene años disponibles
/api/engines	GET	Obtiene motores disponibles
/api/vehicles	GET	Búsqueda con filtros

Ejemplo de Uso

# Obtener todas las marcas
curl http://localhost:5000/api/brands

# Buscar vehículos por marca y año
curl "http://localhost:5000/api/vehicles?brand=Toyota&year=2020"

Esquema de Base de Datos

Tablas

brands

Campo	Tipo	Descripción
id	INTEGER	Clave primaria
name	TEXT	Nombre de la marca
country	TEXT	País de origen
founded_year	INTEGER	Año de fundación

models

Campo	Tipo	Descripción
id	INTEGER	Clave primaria
brand_id	INTEGER	FK a brands
name	TEXT	Nombre del modelo
body_type	TEXT	Tipo de carrocería
generation	TEXT	Generación
production_start_year	INTEGER	Año inicio producción
production_end_year	INTEGER	Año fin producción

engines

Campo	Tipo	Descripción
id	INTEGER	Clave primaria
name	TEXT	Nombre del motor
displacement_cc	INTEGER	Cilindrada en cc
cylinders	INTEGER	Número de cilindros
fuel_type	TEXT	Tipo de combustible
power_hp	INTEGER	Potencia en HP
torque_nm	INTEGER	Torque en Nm
engine_code	TEXT	Código del motor

years

Campo	Tipo	Descripción
id	INTEGER	Clave primaria
year	INTEGER	Año

model_year_engine

Campo	Tipo	Descripción
id	INTEGER	Clave primaria
model_id	INTEGER	FK a models
year_id	INTEGER	FK a years
engine_id	INTEGER	FK a engines
trim_level	TEXT	Nivel de equipamiento
drivetrain	TEXT	Tracción
transmission	TEXT	Transmisión

Diagrama de Relaciones

brands ──┐
         │
         ├──< models ──┐
         │             │
years ───┼─────────────┼──< model_year_engine
         │             │
engines ─┴─────────────┘

Scripts Disponibles

Scripts de Datos

Script	Descripción
add_toyota_data.py	Agrega datos de Toyota
add_honda_data.py	Agrega datos de Honda
add_nissan_data.py	Agrega datos de Nissan
add_ford_data.py	Agrega datos de Ford
add_chevrolet_data.py	Agrega datos de Chevrolet
add_audi_data.py	Agrega datos de Audi
add_acura_data.py	Agrega datos de Acura
...	Y más marcas

Scripts de Mantenimiento

Script	Descripción
remove_brands_and_cleanup.py	Limpia marcas innecesarias
check_and_remove_brands.py	Verifica y elimina marcas

Funcionalidades del Dashboard

Panel de Filtros

• Selección de marca
• Selección de modelo (dinámico según marca)
• Filtro por año
• Filtro por motor

Panel de Resultados

• Visualización en tarjetas
• Información detallada del vehículo
• Especificaciones del motor
• Datos de transmisión y tracción

Características

• Diseño responsivo
• Actualización en tiempo real
• Animaciones y transiciones suaves
• Soporte para múltiples idiomas

Arquitectura del Sistema

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐
│   RockAuto.com  │────>│   Web Scraper    │
└─────────────────┘     └────────┬─────────┘
                                 │
                                 v
┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐
│  Manual Input   │────>│  SQLite Database │
└─────────────────┘     └────────┬─────────┘
                                 │
         ┌───────────────────────┼───────────────────────┐
         │                       │                       │
         v                       v                       v
┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐    ┌──────────────────┐
│   Flask API     │     │  Pick Console    │    │   CSV Importer   │
└────────┬────────┘     │  (VT220/Rich)    │    └──────────────────┘
         │              └──────────────────┘
         v
┌─────────────────┐
│   Web Dashboard │
│  (Browser)      │
└─────────────────┘

Contribuir

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agrega nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
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Licencia

Este proyecto es de uso interno.

Contacto

Para más información, contactar al equipo de desarrollo.

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