population (opcional): población según la última estimación del INEC
En relación con el archivo WFS que se descarga desde sl SNIT: ¿sería posible descargarlo con Python y además extraer la información del área (polígono) de cada distrito para presentarlo en el formato o representación de texto conocida como Well-Known Text (WKT) de un polígono con un Identificador de Sistema de Referencia Espacial (SRID) de 4326. Ejemplo:
Para llenar la base de datos con los datos que ya tenemos en el Google Sheets, hay que crear un "fixture", que es un documento tipo JSON que permite cargar los datos en Django. Ya creamos un script para hacerlo y está disponible en: ferias/marketplaces/fixtures/fixtures_marketplaces.py (es necesario adaptarlo para la tabla).
Crear un modelo
District
dentro de la appwebsite
con el registro de todos los distritos del país, con las siguientes columnas:postal_code
(llave primaria)district
n_district
canton
n_canton
province
n_province
area
(opcional): unPolygonField
con el área de cada distrito, y que se puede obtener desde el Sistema Nacional de Información Territorialpopulation
(opcional): población según la última estimación del INECEn relación con el archivo WFS que se descarga desde sl SNIT: ¿sería posible descargarlo con Python y además extraer la información del área (polígono) de cada distrito para presentarlo en el formato o representación de texto conocida como Well-Known Text (WKT) de un polígono con un Identificador de Sistema de Referencia Espacial (SRID) de 4326. Ejemplo:
Para llenar la base de datos con los datos que ya tenemos en el Google Sheets, hay que crear un "fixture", que es un documento tipo JSON que permite cargar los datos en Django. Ya creamos un script para hacerlo y está disponible en:
ferias/marketplaces/fixtures/fixtures_marketplaces.py
(es necesario adaptarlo para la tabla).