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Desde la iniciativa Código para el Desarrollo (C4D) escribimos de manera recurrente, en Abierto al Público, sobre las nuevas herramientas de código que se publican en nuestro catálogo y que son de libre acceso. Por regla general, en nuestros artículos sobre estas herramientas resaltamos sus beneficios y recorremos sus características más notables. En esta ocasión, inauguramos en este artículo una serie de entradas que comparten guías puntuales, paso por paso, para la implementación y uso de las herramientas disponibles en el repositorio de C4D.
Sobre UrbanPy
UrbanPy es un proyecto open source para automatizar la extracción, medición y visualización de métricas de accesibilidad urbana, es parte de nuestro Open Urban Planning Toolbox que a su vez es una caja de herramientas que ofrece un conjunto de implementaciones de código abierto para respaldar cada paso del proceso de la planificación urbana. Aunque ya hemos escrito sobre esta librería, en este artículo describimos paso a paso la instalación de UrbanPy para posteriormente compartir un Video Workshop que nos explicará cómo sacar el mayor provecho de esta herramienta.
Sobre Google Colab
Colaboratory, también conocido por su abreviación “Colab”, es un producto de Google Research que permite a cualquier usuario escribir y ejecutar código arbitrario de Python desde el navegador. Es especialmente adecuado para tareas de aprendizaje automático, análisis de datos y educación. Desde un punto de vista más técnico, Colab es un servicio de cuaderno alojado de Jupyter que no requiere configuración y que ofrece acceso sin coste adicional a recursos informáticos, como GPUs. Puedes informarte sobre este producto aquí.
Paso 1: Acceder y configurar
Inicia sesión en Colab de forma gratuita utilizando tu cuenta de Gmail
Deberás copiar el colab de nuestro ejercicio en tu Google Drive, para que se quede guardado en tu cuenta, haciendo clic en el botón ¨Copiar en Drive¨, esto hará que puedas acceder a una copia del ejercicio en tu drive personal cuando tú lo decidas y/o requieras.
Ahora debes conectar el colab a la GPU. Para esto basta con hacer clic en el botón “Conectar” y se te asignará una GPU para que puedas procesar las tareas de cada célula del ejercicio en colab.
Una vez que estés conectado el botón se verá así:
Paso 2: Ejecutando las células del ejercicio en colab: Instalando UrbanPy
Instalamos UrbanPy haciendo click en la primer célula
Los estados de la célula se ven así:
- Célula por ejecutar
- Célula o tarea ejecutada sin errores, sí colab encuentra errores se verá de color rojo.
En el caso de esta primera célula, la documentación nos dice que cuando finalice su ejecución reiniciemos el runtime para que UrbanPy pueda ser instalado correctamente en el servidor. Ahora es necesario dar clic al botón “RESTART RUNTIME”
Esperamos que termine de reiniciar y volvemos a ejecutar la célula de instalación de UrbanPy
El paso a continuación consiste en activar las librerías en la siguiente célula
¡Listo! Si llegaste hasta aquí significa que instalaste nuestra librería UrbanPy correctamente.
Paso 3: Comencemos con el análisis
Te compartimos nuestro más reciente workshop de C4D que se presenta como un tutorial para utilizar al máximo la herramienta que acabas de instalar. Utilizando el ejemplo específico de la ciudad de Buenos Aires, Argentina, en este taller de UrbanPy aprenderás cómo:
- Obtener fronteras geográficas de cualquier ciudad
- Estimar poblaciones totales
- Ubicar sitios de interés
- Calcular tiempos de viajes a través del sistema local de calles
- Producir índices de accesibilidad
¿A qué conclusiones llegaste después de tú análisis? ¿Cómo aplicarás los resultados derivados de UrbanPy? Cuéntanos sobre tu experiencia y comparte cómo crees que este tipo de tecnologías ayuden al desarrollo de tu ciudad.
Por Jesenia Rodríguez de Código para el Desarrollo.
Leonardo Perez Hurtado Dice
Saludos desde Colombia.
Muchas gracias por esta herramienta urbanpy.
La estoy explorando y aprendiendo a manejar. Por ahora estoy siguiendo un vídeo tutorial “Code4Dev: Aprende a implementar la herramienta Urbanpy – 2022”.
Se me ha ocurrido poder crear una serie de mapas interactivos de mi ciudad (Palmira, Valle del Cauca, Colombia) que muestren este tipo de información combinada con alguna otra data que entrega la ciudad como los “accidentes de transito” o “violencia intrafamiliar”. Es una de esas ideas espontaneas y que no sé donde terminará. sin embargo, me parece que urbanpy es una buena herramienta que puede combinar con lo que estoy intentando actualmente que es manipular y agregarle valor a la información abierta de la ciudad.
Todo esto lo hago de forma autodidacta y solo como ejercicio académico personal para seguir aprendiendo python, con la esperanza de “sacarla del estadio” un día de estos. Cualquier ayuda es bienvenida.
Muchas felicidades y de nuevo, muchas gracias por este paquete de python.
Att: Leonardo Perez Hurtado