Este proyecto explora las API del proyecto de calidad del aire [CanAir.io](https://canair.io/) También se le dice simplemente Canario (por aquello del ave que ayudaba a determinar la calidad del ahora de las minas).

La intensión es tomar los datos de Canario y desplegarlos en una aplicación web, a través de la funcionalidad que nos dan paquetes como [TiddlyWikiPharo](https://code.sustrato.red/Offray/TiddlyWikiPharo/).

!!! tip Si bien esta narrativa de datos muestra cómo tomar los datos de Canario y proveerlos como una SPA (Single Page Application) portable e interactiva, para usar el mapa interactivo que resulta de ella no hace falta entender la narrativa de datos. Basta con visitar

# Prerrequisitos

Para seguir esta narrativa de datos se requiere: * Familiaridad con [Pharo](https://pharo.org/), [Glamorous Toolkit](https://gtoolkit.com/) (o GToolkit) y la consola de comandos o terminal. * Tener instalados los [paquetes de Grafoscopio](https://mutabit.com/repos.fossil/mutabit/doc/tip/wiki/es/grafoscopio--2ogic.md.html), en particular MiniDocs y TiddlyWikiPharo. En caso de requerir ayuda con algo de esto, te recomendamos visitar la comunidad de [Grafoscopio](https://mutabit.com/grafoscopio/), en particular su [canal de Telegram](https://t.me/grafoscopio) o su lista de correo ([históricos](https://lists.riseup.net/www/arc/grafoscopio) e [inscripción](https://lists.riseup.net/www/subscribe/grafoscopio)).

# Cartografiando los datos de Canario

Canario tiene dos APIs para sus estaciones de calidad del aire, un [API para estaciones móviles](https://canair.io/docs/mobile_api_en.html) y un [API para las estaciones fijas](https://canair.io/docs/fixed_stations_api_en.html). Empecemos por explorar la primera.

Estos datos muestran las 3287 pistas de datos móviles, cada uno con un identificador único y el tamaño de la pista (1), es decir la cantidad de puntos de datos que hacen parte de la misma (2) (ver figura anterior).

Si queremos saber los detalles de una pista en particular, digamos la segunda, podemos hacer:

Los datos de esta ruta específica, incluyen los últimos datos datos capturados por el sensor (1) y un listado de los 310 puntos que la constituyen (2), con las mediciones en ellos.

Descarguemos una semilla del wiki y enriquescamosla para que soporte datos cartográficos:

Tomemos el primer dato de la ruta y convirtámoslo en un Tiddler, que es la unidad de información y funcionalidad de TiddlyWiki. Para ello, empecemos definiendo el tiddler que va a llamar a todos los puntos de una ruta:

Y ahora, creemos cada uno de los puntos de información dentro de dicha ruta:

Exportemos cada uno de los elementos de esta ruta wiki como archivo JSON, de modo que podamos arrastrarlo al wiki que hemos creado.