# agrobr

> Dados agrícolas brasileiros em uma linha de código

[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/agrobr)](https://pypi.org/project/agrobr/)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/agrobr)](https://pepy.tech/project/agrobr)
[![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/agrobr)](https://pypi.org/project/agrobr/)
[![Tests](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/tests.yml)
[![Daily Health Check](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/health_check.yml/badge.svg)](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/health_check.yml)
[![Docs](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/docs.yml/badge.svg)](https://www.agrobr.dev/docs/)
[![Python 3.11+](https://img.shields.io/badge/python-3.11+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![Code style: ruff](https://img.shields.io/badge/code%20style-ruff-000000.svg)](https://github.com/astral-sh/ruff)
[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/bruno-portfolio/agrobr/blob/main/examples/agrobr_demo.ipynb)

Infraestrutura Python para dados agrícolas brasileiros com camada semântica sobre **25 fontes públicas**: CEPEA, CONAB, IBGE, NASA POWER, BCB/SICOR, ComexStat, ANDA, ABIOVE, USDA PSD, IMEA, DERAL, INMET, Notícias Agrícolas, Queimadas/INPE, Desmatamento PRODES/DETER, MapBiomas, CONAB Progresso, B3 Futuros Agro, CONAB CEASA/PROHORT, UN Comtrade, ANTAQ, ANP Diesel, MAPA PSR, ANTT Pedágio e SICAR.

**v0.12.0** — 4366+ testes, 84% cobertura, 25/25 fontes com golden tests (21 com dados reais), retry centralizado em 25/25 clients.

## Demo
![Animation](https://github.com/user-attachments/assets/40e1341e-f47b-4eb5-b18e-55b49c63ee97)

## Instalação

```bash
pip install agrobr
```

Com extras opcionais:
```bash
pip install agrobr[pdf]             # pdfplumber para ANDA (fertilizantes)
pip install agrobr[polars]          # Suporte a Polars
pip install agrobr[browser]         # Playwright (opcional, para fontes com JS)
pip install agrobr[bigquery]        # Base dos Dados (fallback BCB/SICOR)
pip install agrobr[geo]             # GeoPandas (geometria PRODES + DETER + SICAR)
pip install agrobr[all]             # Tudo incluído
```

## Uso Rápido

### CEPEA - Indicadores de Preços

```python
import asyncio
from agrobr import cepea

async def main():
    # Série histórica de soja
    df = await cepea.indicador('soja', inicio='2024-01-01')
    print(df.head())

    # Último valor disponível
    ultimo = await cepea.ultimo('soja')
    print(f"Soja: R$ {ultimo.valor}/sc em {ultimo.data}")

    # Produtos disponíveis
    print(await cepea.produtos())  # ['soja', 'milho', 'boi_gordo', 'cafe', ...]

asyncio.run(main())
```

### CONAB - Safras e Balanço

```python
from agrobr import conab

async def main():
    # Dados de safra por UF
    df = await conab.safras('soja', safra='2024/25')
    print(df[['uf', 'area_plantada', 'producao', 'produtividade']])

    # Balanço oferta/demanda
    balanco = await conab.balanco('soja')
    print(balanco)

    # Total Brasil
    brasil = await conab.brasil_total()
    print(brasil)
```

### IBGE - PAM, LSPA, PPM, Abate, PEVS, Leite, PIB e Censo Agro

```python
from agrobr import ibge

async def main():
    # PAM - Produção Agrícola Municipal (anual)
    df = await ibge.pam('soja', ano=2023, nivel='uf')
    print(df[['localidade', 'area_plantada', 'producao']])

    # LSPA - Levantamento Sistemático (mensal)
    df = await ibge.lspa('soja', ano=2024, mes=6)
    print(df)

    # PPM - Pesquisa da Pecuária Municipal (anual)
    df = await ibge.ppm('bovino', ano=2023, nivel='uf')
    print(df[['localidade', 'especie', 'valor', 'unidade']])

    # Produção de origem animal
    df = await ibge.ppm('leite', ano=2023)

    # Abate Trimestral — bovino, suíno, frango
    df = await ibge.abate('bovino', trimestre='202303')
    df = await ibge.abate('frango', trimestre='202303', uf='PR')

    # PAM por município (filtrando UF para reduzir volume)
    df = await ibge.pam('cafe', ano=2023, nivel='municipio', uf='PA')

    # Censo Agropecuário 1995/2006/2017 — 10 temas
    df = await ibge.censo_agro('efetivo_rebanho')
    df = await ibge.censo_agro('uso_terra', uf='MT')
    df = await ibge.censo_agro('lavoura_temporaria', nivel='municipio', uf='PR')

    # Manejo de solo e irrigação (2006 + 2017)
    df = await ibge.censo_agro('preparo_solo', ano=2017, uf='SP')
    df = await ibge.censo_agro('irrigacao')  # ambos os anos
    df = await ibge.censo_agro('adubacao', ano=2006)

    # Censo Agropecuário 1995/96 — temas legados (FTP)
    df = await ibge.censo_agro_legado('tecnologia')
    df = await ibge.censo_agro_legado('pessoal_ocupado', uf='SP')

    # Censo Agropecuário — série histórica 1920-2006 (9 temas, até UF)
    df = await ibge.censo_agro_historico('estabelecimentos_area')
    df = await ibge.censo_agro_historico('efetivo_animais', uf='SP')
    df = await ibge.censo_agro_historico('uso_terra', nivel='brasil')

    # Censo Agropecuário 1985 — dados municipais (53 temas, 22 UFs, OCR de PDFs)
    df = await ibge.censo_agro_municipal_1985('propriedade_terras', uf='SP')
    df = await ibge.censo_agro_municipal_1985('bovinos', nivel='municipio')

    # Múltiplos anos
    df = await ibge.pam('milho', ano=[2020, 2021, 2022, 2023])

    # PEVS — Silvicultura (eucalipto, pinus, carvão)
    df = await ibge.silvicultura('madeira_tora', ano=2023)
    df = await ibge.silvicultura('eucalipto', variavel='area')  # área plantada

    # PEVS — Extração vegetal (açaí, castanha, erva-mate)
    df = await ibge.extracao_vegetal('acai', ano=2023, nivel='uf')

    # Leite trimestral (aquisição + industrialização + preço)
    df = await ibge.leite_trimestral(trimestre='202303', uf='MG')

    # PIB Agropecuário trimestral
    df = await ibge.pib_agro(trimestre='202501', setor='agropecuaria')
```

### Datasets - Camada Semântica

Peça o que quer, fonte é detalhe interno:

```python
from agrobr import datasets

async def main():
    # Preço diário (CEPEA com fallback automático)
    df = await datasets.preco_diario("soja")

    # Produção anual (IBGE PAM → CONAB)
    df = await datasets.producao_anual("soja", ano=2023)

    # Estimativa de safra corrente (CONAB → IBGE LSPA)
    df = await datasets.estimativa_safra("soja", safra="2024/25")

    # Balanço oferta/demanda (CONAB)
    df = await datasets.balanco("soja")

    # Crédito rural (BCB/SICOR com fallback BigQuery)
    df = await datasets.credito_rural("soja", safra="2024/25")

    # Exportações (ComexStat → ABIOVE)
    df = await datasets.exportacao("soja", ano=2024)

    # Fertilizantes (ANDA)
    df = await datasets.fertilizante(ano=2024, uf="MT")

    # Custos de produção (CONAB)
    df = await datasets.custo_producao("soja", uf="MT", safra="2024/25")

    # Com metadados de proveniência
    df, meta = await datasets.preco_diario("soja", return_meta=True)
    print(meta.source, meta.contract_version)

    # Pecuária municipal (IBGE PPM)
    df = await datasets.pecuaria_municipal("bovino", ano=2023)

    # Censo Agropecuário 1995/2006/2017 (IBGE Censo Agro — 10 temas)
    df = await datasets.censo_agropecuario("efetivo_rebanho")
    df = await datasets.censo_agropecuario("preparo_solo")

    # Cadastro Ambiental Rural (SICAR)
    df = await datasets.cadastro_rural("DF")
    df = await datasets.cadastro_rural("MT", municipio="Sorriso", status="AT")

    # SICAR com geometria (requer pip install agrobr[geo])
    gdf = await agrobr.alt.sicar.imoveis_geo("DF")

    # Silvicultura (IBGE PEVS)
    df = await datasets.silvicultura("madeira_tora", ano=2023)

    # Extrativismo vegetal (IBGE PEVS)
    df = await datasets.extrativismo_vegetal("acai", ano=2023)

    # Leite industrial (IBGE Leite Trimestral)
    df = await datasets.leite_industrial(trimestre="202303")

    # Listar datasets disponíveis
    print(datasets.list_datasets())
    # ['abate_trimestral', 'balanco', 'cadastro_rural', 'censo_agropecuario',
    #  'censo_agropecuario_historico', 'censo_agropecuario_municipal_1985',
    #  'credito_rural', 'custo_producao', 'estimativa_safra', 'exportacao',
    #  'extrativismo_vegetal', 'fertilizante', 'leite_industrial',
    #  'pecuaria_municipal', 'preco_diario', 'producao_anual', 'silvicultura']
```

### Modo Determinístico (Reprodutibilidade)

```python
from agrobr import datasets

async with datasets.deterministic("2025-12-31"):
    # Todas as consultas filtram data <= snapshot
    # Usa apenas cache local (sem rede)
    df = await datasets.preco_diario("soja")
```

### Novas Fontes v0.7.0+

```python
from agrobr import nasa_power, bcb, comexstat, anda

async def main():
    # NASA POWER — climatologia por ponto ou UF (v0.7.1)
    df = await nasa_power.clima_ponto(-12.6, -56.1, "2024-01-01", "2024-12-31")
    df = await nasa_power.clima_uf("MT", ano=2024)

    # BCB/SICOR — crédito rural
    df = await bcb.credito_rural(produto="soja", safra="2024/25")

    # BCB/SICOR — filtrar por programa
    df = await bcb.credito_rural(produto="soja", safra="2024/25", programa="Pronamp")

    # BCB/SICOR — agregar por programa
    df = await bcb.credito_rural(produto="soja", safra="2024/25", agregacao="programa")

    # ComexStat — exportações mensais
    df = await comexstat.exportacao("soja", ano=2024, agregacao="mensal")

    # ANDA — entregas de fertilizantes (requer pip install agrobr[pdf])
    df = await anda.entregas(ano=2024, uf="MT")

    # CONAB — custos de produção
    from agrobr import conab
    df = await conab.custo_producao(cultura="soja", uf="MT", safra="2024/25")
```

### Novas Fontes v0.8.0

```python
from agrobr import abiove, usda, imea, deral, conab

async def main():
    # ABIOVE — exportação do complexo soja
    df = await abiove.exportacao(ano=2024, produto="grao")

    # USDA PSD — estimativas internacionais (requer API key gratuita)
    df = await usda.psd("soja", country="BR", market_year=2024)

    # IMEA — cotações e indicadores Mato Grosso
    df = await imea.cotacoes("soja", safra="24/25")

    # DERAL — condição das lavouras Paraná
    df = await deral.condicao_lavouras("soja")

    # CONAB — série histórica de safras (2010+)
    df = await conab.serie_historica("soja", inicio=2020, fim=2025, uf="MT")
```

### INMET — Token de Autenticação

A API de dados observacionais do INMET requer token. Configure via variável de ambiente:

```bash
export AGROBR_INMET_TOKEN="seu-token-aqui"
```

Sem o token, requisições de dados retornam HTTP 204 (sem conteúdo). A listagem de estações funciona sem token. Para dados climáticos sem token, use [NASA POWER](#novas-fontes-v070) como alternativa.

### Queimadas/INPE — Focos de Calor (v0.10.0)

```python
from agrobr import queimadas

async def main():
    # Focos de calor em setembro/2024
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9)

    # Filtrar por UF e bioma
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, uf="MT", bioma="Amazonia")

    # Dia especifico
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, dia=15)

    # Com metadados
    df, meta = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, return_meta=True)
```

### Desmatamento PRODES/DETER (v0.10.0)

```python
from agrobr import desmatamento

async def main():
    # PRODES — desmatamento anual consolidado (Cerrado)
    df = await desmatamento.prodes(bioma="Cerrado", ano=2022, uf="MT")

    # PRODES com geometria (requer pip install agrobr[geo])
    gdf = await desmatamento.prodes_geo(bioma="Cerrado", ano=2022, uf="MT")

    # DETER — alertas em tempo real (Amazônia)
    df = await desmatamento.deter(
        bioma="Amazônia", uf="PA",
        data_inicio="2024-01-01", data_fim="2024-06-30",
    )

    # Filtrar por classe de alerta
    df = await desmatamento.deter(bioma="Amazônia", classe="DESMATAMENTO_CR")

    # DETER com geometria (requer pip install agrobr[geo])
    gdf = await desmatamento.deter_geo(
        bioma="Amazônia", uf="PA",
        data_inicio="2024-01-01", data_fim="2024-06-30",
    )

    # Com metadados
    df, meta = await desmatamento.prodes(bioma="Cerrado", ano=2022, return_meta=True)
```

### B3 Futuros Agro (v0.10.0)

```python
from agrobr import b3
from datetime import date

async def main():
    # Ajustes diarios de futuros agricolas
    df = await b3.ajustes(data="13/02/2025")

    # Filtrar por contrato
    df = await b3.ajustes(data="13/02/2025", contrato="boi")

    # Serie historica de ajustes
    df = await b3.historico(contrato="boi", inicio=date(2025, 2, 10), fim=date(2025, 2, 14))

    # Posicoes em aberto (open interest)
    df = await b3.posicoes_abertas(data=date(2025, 12, 19))

    # Filtrar OI por contrato e tipo (futuro/opcao)
    df = await b3.posicoes_abertas(data=date(2025, 12, 19), contrato="boi", tipo="futuro")

    # Serie historica de OI
    df = await b3.oi_historico(contrato="boi", inicio=date(2025, 12, 15), fim=date(2025, 12, 19))

    # Listar contratos disponiveis
    print(b3.contratos())  # ['boi', 'cafe_arabica', 'cafe_conillon', 'etanol', 'milho', 'soja_cross', 'soja_fob']

    # Com metadados
    df, meta = await b3.ajustes(data="13/02/2025", return_meta=True)
```

### CONAB Progresso de Safra (v0.10.0)

```python
from agrobr import conab

async def main():
    # Progresso semanal de plantio/colheita
    df = await conab.progresso_safra()

    # Filtrar por cultura, estado e operação
    df = await conab.progresso_safra(cultura="Soja", estado="MT", operacao="Colheita")

    # Semana específica
    df = await conab.progresso_safra(semana_url="https://www.gov.br/conab/.../acompanhamento-...")

    # Listar semanas disponíveis
    semanas = await conab.semanas_disponiveis()
```

### CONAB CEASA/PROHORT — Precos Atacado Hortifruti (v0.10.0)

```python
from agrobr import conab

async def main():
    # Precos diarios de 48 produtos em 43 CEASAs
    df = await conab.ceasa_precos()

    # Filtrar por produto e/ou CEASA
    df = await conab.ceasa_precos(produto="tomate", ceasa="SAO PAULO")

    # Dimensoes
    produtos = conab.ceasa_produtos()      # 48 produtos
    ceasas = conab.lista_ceasas()          # 43 CEASAs com UF
    cats = conab.ceasa_categorias()        # FRUTAS/HORTALICAS
```

### Modo Síncrono

```python
from agrobr.sync import cepea, conab, ibge, datasets, nasa_power, bcb, comexstat
from agrobr.sync import abiove, usda, imea, deral, queimadas, desmatamento, b3
from agrobr.sync import mapbiomas
from agrobr.sync import alt

# Mesmo API, sem async/await
df = cepea.indicador('soja', inicio='2024-01-01')
safras = conab.safras('milho')
pam = ibge.pam('soja', ano=2023)
df = datasets.preco_diario('soja')
clima = nasa_power.clima_uf('MT', ano=2024)
credito = bcb.credito_rural(produto='soja', safra='2024/25')
exportacao = comexstat.exportacao('soja', ano=2024)

# v0.8.0
df = abiove.exportacao(ano=2024)
df = usda.psd('soja', market_year=2024)
df = imea.cotacoes('soja')
df = deral.condicao_lavouras('soja')
df = conab.serie_historica('soja', inicio=2020)

# v0.10.0
df = queimadas.focos(ano=2024, mes=9)
df = desmatamento.prodes(bioma="Cerrado", ano=2022)
gdf = desmatamento.prodes_geo(bioma="Cerrado", ano=2022, uf="MT")
gdf = desmatamento.deter_geo(bioma="Amazônia", uf="PA", data_inicio="2024-01-01")
df = b3.ajustes(data="13/02/2025")
df = b3.posicoes_abertas(data="2025-12-19", contrato="boi")
df = mapbiomas.cobertura(uf="MT", ano=2022)
df = mapbiomas.cobertura(nivel="municipio", estado="PA", municipio="Belém", ano=2020)

# IBGE PEVS, Leite, PIB
df = ibge.silvicultura('madeira_tora', ano=2023)
df = ibge.extracao_vegetal('acai', ano=2023)
df = ibge.leite_trimestral(trimestre='202303')
df = ibge.pib_agro(trimestre='202501')

# SICAR — Cadastro Ambiental Rural
df = alt.sicar.imoveis("DF")
df = alt.sicar.resumo("MT", municipio="Sorriso")
```

### Suporte Polars

```python
# Retorna polars.DataFrame em vez de pandas
df = await cepea.indicador('soja', as_polars=True)
df = await conab.safras('milho', as_polars=True)
df = await ibge.pam('soja', ano=2023, as_polars=True)
```

### CLI

```bash
# CEPEA
agrobr cepea indicador soja --ultimo
agrobr cepea indicador milho --inicio 2024-01-01 --formato csv

# CONAB
agrobr conab safras soja --safra 2024/25
agrobr conab balanco milho

# IBGE
agrobr ibge pam soja --ano 2023 --nivel uf
agrobr ibge lspa milho --ano 2024 --mes 6

# Health check & diagnóstico
agrobr health --all
agrobr doctor --verbose
agrobr config show
```

## Status das Fontes

| Fonte | Status |
|-------|--------|
| CEPEA | [![Health](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/health_check.yml/badge.svg)](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/health_check.yml) |
| Testes | [![Tests](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/tests.yml) |
| Integração | [![Integration](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/integration_tests.yml/badge.svg)](https://github.com/bruno-portfolio/agrobr/actions/workflows/integration_tests.yml) |

O agrobr monitora automaticamente a disponibilidade das fontes.
Use `agrobr health --all` para verificar localmente.

## Datasets Disponíveis

| Dataset | Descrição | Fontes |
|---------|-----------|--------|
| `preco_diario` | Preços diários spot | CEPEA → cache |
| `producao_anual` | Produção anual consolidada | IBGE PAM → CONAB |
| `estimativa_safra` | Estimativas safra corrente | CONAB → IBGE LSPA |
| `balanco` | Oferta/demanda | CONAB |
| `credito_rural` | Crédito rural por cultura (programa, seguro, modalidade) | BCB/SICOR → BigQuery |
| `exportacao` | Exportações agrícolas | ComexStat → ABIOVE |
| `fertilizante` | Entregas de fertilizantes | ANDA |
| `custo_producao` | Custos de produção | CONAB |
| `abate_trimestral` | Abate de bovinos, suínos e frangos por UF | IBGE Abate |
| `cadastro_rural` | Cadastro Ambiental Rural (imóveis rurais por UF) | SICAR/GeoServer WFS |
| `pecuaria_municipal` | Pecuária municipal (rebanhos e produção animal) | IBGE PPM |
| `censo_agropecuario` | Censo Agropecuário 1995/2006/2017 (10 temas: rebanho, uso terra, lavouras, manejo solo, irrigação) | IBGE Censo Agro |
| `censo_agropecuario_legado` | Censo 1995/96 — 6 temas legados (FTP) | IBGE FTP |
| `censo_agropecuario_historico` | Série histórica Censo Agropecuário 1920-2006 (9 temas, até UF) | IBGE SIDRA |
| `censo_agropecuario_municipal_1985` | Censo 1985 municipal — 53 temas via OCR (22 UFs) | IBGE PDFs |
| `silvicultura` | Producao silvicultural (eucalipto, pinus, carvao vegetal, madeira) | IBGE PEVS |
| `extrativismo_vegetal` | Producao extrativista vegetal (acai, castanha, erva-mate) | IBGE PEVS |
| `leite_industrial` | Aquisicao e industrializacao trimestral de leite por UF | IBGE Leite |

## Fontes Suportadas

| Fonte | Dados | Golden Test | Status |
|-------|-------|:-----------:|--------|
| CEPEA | Indicadores de preços (20 produtos) | ✅ | Funcional |
| CONAB | Safras, balanço, custos, série histórica | ✅ | Funcional |
| IBGE | PAM, LSPA, PPM, Abate, PEVS, Leite, PIB, Censo Agro | ✅ | Funcional |
| NASA POWER | Climatologia diária/mensal (grid 0.5°) | ✅ | Funcional |
| BCB/SICOR | Crédito rural por cultura + dimensões SICOR (+ fallback BigQuery) | ✅¹ | Funcional |
| ComexStat | Exportações por NCM/UF | ✅¹ | Funcional |
| ANDA | Entregas de fertilizantes | ✅ | Funcional |
| ABIOVE | Exportação complexo soja (volume/receita) | ✅ | Funcional |
| USDA PSD | Estimativas internacionais (produção/oferta/demanda) | ✅¹ | Funcional |
| IMEA | Cotações e indicadores Mato Grosso | ✅ | Funcional |
| DERAL | Condição das lavouras Paraná | ✅ | Funcional |
| INMET | Meteorologia (600+ estações) | ✅¹ | Requer token (`AGROBR_INMET_TOKEN`) |
| Notícias Agrícolas | Cotações (fallback CEPEA) | ✅¹ | Funcional |
| Queimadas/INPE | Focos de calor por satelite (6 biomas, 13 satelites) | ✅ | Funcional |
| Desmatamento PRODES/DETER | Desmatamento consolidado + alertas (TerraBrasilis WFS) | ✅ | Funcional |
| MapBiomas | Cobertura e uso da terra (1985-presente), nivel estado e municipio | ✅ | Funcional |
| CONAB Progresso | Progresso semanal de plantio/colheita por cultura e UF | ✅ | Funcional |
| B3 Futuros Agro | Ajustes diarios + posicoes em aberto (7 contratos agro) | ✅ | Funcional |
| CONAB CEASA/PROHORT | Precos atacado hortifruti (48 produtos, 43 CEASAs) | ✅ | Funcional |
| UN Comtrade | Comercio bilateral + trade mirror (~200 paises, HS codes) | ✅¹ | Funcional |
| ANTAQ | Movimentacao portuaria de carga (granel, geral, conteiner) | ✅ | Funcional |
| ANP Diesel | Precos revenda + volumes diesel por UF/municipio | ✅ | Funcional |
| MAPA PSR | Apolices e sinistros seguro rural (2006+, 27 UFs) | ✅ | Funcional |
| ANTT Pedagio | Fluxo de veiculos em pracas de pedagio (2010+, 200+ pracas) | ✅ | Funcional |
| SICAR | Cadastro Ambiental Rural — imoveis rurais por UF (7.4M+ registros, WFS) | ✅ | Funcional |

> ¹ Golden test com dados sintéticos — `needs_real_data` para validação com API real.

## Contratos & Schemas

Cada dataset tem um contrato formal com validação automática. Schemas JSON gerados em `agrobr/schemas/`:

```python
from agrobr.contracts import get_contract, list_contracts, validate_dataset

# Listar contratos registrados
list_contracts()
# ['abate_trimestral', 'ajuste_diario', 'balanco', 'censo_agropecuario',
#  'comercio_bilateral', 'conab_progresso', 'credito_rural', 'custo_producao',
#  'desmatamento_deter', 'desmatamento_prodes', 'estimativa_safra', 'exportacao',
#  'extrativismo_vegetal', 'fertilizante', 'focos_queimadas', 'leite_industrial',
#  'mapbiomas_cobertura', 'mapbiomas_transicao',
#  'anp_diesel_precos', 'anp_diesel_vendas', 'antt_pedagio_fluxo',
#  'antt_pedagio_pracas', 'mapa_psr_sinistros',
#  'censo_agropecuario_historico', 'censo_agropecuario_municipal_1985',
#  'mapa_psr_apolices', 'movimentacao_portuaria',
#  'pecuaria_municipal', 'posicoes_abertas', 'preco_atacado', 'preco_diario',
#  'producao_anual', 'sicar_imoveis', 'silvicultura', 'trade_mirror']

# Inspecionar contrato
contract = get_contract("preco_diario")
print(contract.primary_key)   # ['data', 'produto']
print(contract.to_json())     # Schema JSON completo

# Validação explícita (automática em todo fetch)
validate_dataset(df, "preco_diario")  # raises ContractViolationError
```

Garantias globais: nomes estáveis (só adicionam), tipos só alargam (int→float ok, float→int nunca), datas ISO-8601, breaking changes só em major version. Veja [docs/contracts/](https://www.agrobr.dev/docs/contracts/) para detalhes por dataset.

## Normalização Transversal

Funções para padronizar dados entre fontes:

```python
from agrobr.normalize import (
    normalizar_cultura, municipio_para_ibge, normalizar_uf, normalizar_safra,
)

normalizar_cultura("Soja em Grão")    # "soja"
normalizar_cultura("milho 2ª safra")  # "milho_2"
normalizar_cultura("coffee")          # "cafe"

municipio_para_ibge("Sorriso", "MT")  # 5107925
municipio_para_ibge("SAO PAULO", "SP")  # 3550308

normalizar_uf("São Paulo")            # "SP"
normalizar_safra("24/25")             # "2024/25"
```

5571 municípios IBGE, 35 culturas canônicas, 27 UFs. Dados de municípios via API IBGE Localidades (livre para uso).

## Diferenciais

- **25/25 fontes com golden tests** — validação automatizada contra dados de referência
- **Resiliência HTTP completa** — retry centralizado em 25/25 clients, 429 handling, Retry-After
- **4089+ testes, 84% cobertura** — benchmarks de escalabilidade (memory, volume, cache, async)
- **Thread-safe cache** — DuckDB store com locking para uso em MCP servers e multi-thread
- **Camada semântica** — datasets padronizados com fallback automático
- **Contratos formais** — schema versionado com validação automática, primary keys e constraints
- **Schemas JSON** — contratos exportados como JSON em `agrobr/schemas/`
- **Normalização transversal** — municípios IBGE, culturas, UFs, safras padronizados
- **Modo determinístico** — reprodutibilidade total para papers/auditorias
- **Async-first** para pipelines de alta performance
- **Cache inteligente** com DuckDB (analytics nativo + histórico permanente)
- **Suporte pandas + polars**
- **Validação** — Pydantic v2 + sanity checks estatísticos + fingerprinting de layout
- **Alertas multi-canal** (Slack, Discord, Email)
- **CLI completo** para debug e automação

## Como Funciona

O agrobr mantém um cache local em DuckDB que acumula dados ao longo do tempo:

```
Dia 1:   Coleta 10 dias de dados → salva no DuckDB
Dia 30:  30 dias de histórico acumulado
Dia 365: 1 ano completo de dados locais
```

Consultas a períodos antigos são instantâneas (cache). Apenas dados recentes precisam de request HTTP.

## Manter Dados Atualizados

Integre com Airflow, Prefect ou Dagster usando a API sync:

```python
# Airflow task
@task
def extract_soja():
    from agrobr.sync import datasets
    df = datasets.preco_diario("soja")
    df.to_parquet("/data/soja.parquet")
```

Veja o [guia completo de pipelines](https://www.agrobr.dev/docs/advanced/pipelines/) e o [guia de ergonomia async](https://www.agrobr.dev/docs/guides/async/).

## Documentação

 [Documentação completa](https://www.agrobr.dev/docs/)

- [Guia Rápido](https://www.agrobr.dev/docs/quickstart/)
- [Datasets](https://www.agrobr.dev/docs/contracts/) — Contratos e garantias
- [Fontes](https://www.agrobr.dev/docs/sources/) — 25 fontes documentadas
- [API Reference](https://www.agrobr.dev/docs/api/cepea/)
- [Resiliência](https://www.agrobr.dev/docs/advanced/resilience/)
- [Portabilidade](https://www.agrobr.dev/docs/porting/) — Guia para portar o agrobr para R, Julia ou outras linguagens

## Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Veja [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para detalhes.

## Licenças dos Dados

> **Importante:** O agrobr é licenciado sob MIT, mas os **dados** acessados
> pertencem às suas respectivas fontes e possuem licenças próprias.
> Dados CEPEA/ESALQ, por exemplo, são CC BY-NC 4.0 (uso comercial requer
> autorização). Consulte **[docs/licenses.md](docs/licenses.md)** para a tabela
> completa de fontes, licenças e classificações.

## Licença

MIT - veja [LICENSE](LICENSE) para detalhes.
