Client tool for AEMET API

Client tool to get data and metadata from AEMET and convert json to tibble.

Usage

get_data_aemet(apidest, verbose = FALSE)

get_metadata_aemet(apidest, verbose = FALSE)

Source

https://opendata.aemet.es/dist/index.html.

Arguments

apidest: Character string as destination URL. See https://opendata.aemet.es/dist/index.html.
verbose: Logical TRUE/FALSE. Provides information about the flow of information between the client and server.

Value

A tibble (if possible) or the results of the query as provided by httr2::resp_body_raw() or httr2::resp_body_string().

Examples

# Run this example only if AEMET_API_KEY is detected

url <- "/api/valores/climatologicos/inventarioestaciones/todasestaciones"

get_data_aemet(url)
#> # A tibble: 947 × 7
#>    latitud provincia     altitud indicativo nombre             indsinop longitud
#>    <chr>   <chr>         <chr>   <chr>      <chr>              <chr>    <chr>   
#>  1 394924N ILLES BALEARS 490     B013X      ESCORCA, LLUC      "08304"  025309E 
#>  2 394744N ILLES BALEARS 5       B051A      SÓLLER, PUERTO     "08316"  024129E 
#>  3 394121N ILLES BALEARS 60      B087X      BANYALBUFAR        ""       023046E 
#>  4 393446N ILLES BALEARS 52      B103B      ANDRATX - SANT ELM ""       022208E 
#>  5 393305N ILLES BALEARS 50      B158X      CALVIÀ, ES CAPDEL… ""       022759E 
#>  6 393315N ILLES BALEARS 3       B228       PALMA, PUERTO      "08301"  023731E 
#>  7 393832N ILLES BALEARS 95      B236C      PALMA, UNIVERSITAT ""       023838E 
#>  8 394406N ILLES BALEARS 1030    B248       SIERRA DE ALFABIA… "08303"  024247E 
#>  9 393621N BALEARES      47      B275E      SON BONET, AEROPU… "08302"  024224E 
#> 10 393339N BALEARES      5       B278       PALMA DE MALLORCA… "08306"  024412E 
#> # ℹ 937 more rows


# Metadata

get_metadata_aemet(url)
#> # A tibble: 7 × 7
#>   unidad_generadora         periodicidad descripcion formato copyright notaLegal
#>   <chr>                     <chr>        <chr>       <chr>   <chr>     <chr>    
#> 1 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 2 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 3 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 4 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 5 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 6 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> 7 Servicio del Banco de Da… 1 vez al día Inventario… applic… © AEMET.… https://…
#> # ℹ 1 more variable: campos <df[,4]>

# We can get data from any API endpoint

# Plain text

plain <- get_data_aemet("/api/prediccion/nacional/hoy")
#> 
#> Results are MIME type: text/plain
#> Returning data as string

cat(plain)
#> AGENCIA ESTATAL DE METEOROLOGÍA


#> PREDICCIÓN GENERAL PARA ESPAÑA 


#> DÍA 08 DE ENERO DE 2025 A LAS 08:20 HORA OFICIAL


#> PREDICCIÓN VÁLIDA PARA EL MIÉRCOLES 8


#> 


#> A.- FENÓMENOS SIGNIFICATIVOS


#> Precipitaciones en el cuadrante noroeste, que puede ser


#> persistentes, localmente muy fuertes y con posibilidad de


#> tormentas en el oeste de Galicia, y solo persistentes en el oeste


#> del sistema Central y norte de la Ibérica. Intervalos de viento


#> fuerte y/o rachas muy fuertes en el cuadrante noroeste peninsular,


#> Cantábrico, Pirineos occidentales, interior de Girona y montañas


#> del este. Probables nieblas en el este del sistema Central e


#> Ibérico.


#> 


#> B.- PREDICCIÓN


#> Este día llegará un frente frío atlántico al oeste de la


#> Península y dejará cielos nubosos o cubiertos con


#> precipitaciones en la mayor parte del territorio. Éstas se


#> prevén más abundantes en el cuadrante noroeste, pudiendo llegar


#> a persistentes en el oeste del sistema Central y norte del sistema


#> Ibérico, y especialmente en el oeste de Galicia, donde pueden ser


#> muy fuertes e ir acompañadas de tormentas. Contrariamente, es


#> poco probable que acaben alcanzando a la fachada oriental


#> peninsular y a Baleares, donde predominarán los intervalos de


#> nubes altas. Se prevén en forma de nieve en el Pirineo, siendo


#> posibles en otras montañas de la mitad norte, a una cota entre


#> 1600 y 2000 metros. Nieblas en zonas del interior, más probables


#> en la meseta Sur y este del sistema Central y sistema Ibérico.


#> Tiempo estable en Canarias, con predominio de cielos poco nubosos


#> o despejados.


#> 


#> Las temperaturas aumentarán en la mayor parte de la Península y


#> Baleares, más acusadamente las máximas en el este peninsular y


#> las mínimas en el norte y noroeste, pudiendo llegar a ascensos


#> notables. En Canarias, temperaturas máximas con pocos cambios y


#> mínimas en ligero descenso. Las heladas se limitarán a Pirineos,


#> aunque son posibles en otros puntos de montaña o de ambas


#> mesetas.


#> 


#> Soplarán vientos del sur y suroeste en la Península y Baleares,


#> con intervalos de fuerte y/o rachas muy fuertes en el cuadrante


#> noroeste, Cantábrico, Pirineos orientales, interior de Girona y


#> montañas del este. Vientos flojos con predominio de la componente


#> este en Canarias.


#> 



# An image

image <- get_data_aemet("/api/mapasygraficos/analisis")
#> 
#> Results are MIME type: image/gif
#> Returning raw data

# Write and read
tmp <- tempfile(fileext = ".gif")

writeBin(image, tmp)

gganimate::gif_file(tmp)
#> Error in shell.exec(url): file association for 'C:\Users\RUNNER~1\AppData\Local\Temp\RtmpSI5ox0\file1d0c599d51e8.gif' not available or invalid

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Arguments

Value

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