agrobr — Dados agrícolas brasileiros em uma linha de código
Description: Infraestrutura Python para dados agrícolas brasileiros. 13 fontes públicas — CEPEA, CONAB, IBGE, NASA POWER, BCB/SICOR, ComexStat, ANDA, ABIOVE, USDA, IMEA, DERAL — uma API, fallback automático, cache DuckDB.

Python · Open Source · PyPI

# Dados agrícolas brasileiros em uma linha de código

CEPEA, CONAB, IBGE, NASA POWER, USDA, IMEA e mais 7 fontes — 13 origens, uma API unificada com fallback automático, cache inteligente e contratos versionados.

$ pip install agrobr ⎘

Camada Semântica

## Peça o que quer.
A fonte é detalhe interno.

Datasets abstraem múltiplas fontes com fallback automático. Quando CEPEA retorna 403, o agrobr busca Notícias Agrícolas. Quando o servidor cai, serve do cache.

preco_diario
Preços spot de 20 commodities agrícolas
CEPEA → NA → cache
producao_anual
Produção consolidada por UF e município
IBGE PAM → CONAB
estimativa_safra
Estimativas da safra corrente
CONAB → IBGE LSPA
balanco
Oferta e demanda por cultura
CONAB
credito_rural
Crédito rural por cultura e UF
BCB/SICOR → BigQuery
exportacao
Exportações agrícolas por NCM
ComexStat → ABIOVE
fertilizante
Entregas de fertilizantes por UF
ANDA
custo_producao
Custos de produção por hectare
CONAB
`from agrobr import datasets # Uma linha. Fallback automático. Cache DuckDB. df = await datasets.preco_diario("soja") df = await datasets.producao_anual("soja", ano=2023) df = await datasets.estimativa_safra("soja", safra="2024/25") df = await datasets.credito_rural("soja", safra="2024/25") df = await datasets.exportacao("soja", ano=2024)`

Infraestrutura

## Construído para produção,
não para demo.

⟳

### Fallback em Cascata

Fonte primária falha → tenta secundária → serve do cache. Transparente.

⛁

### Cache DuckDB

Histórico permanente local. Sem re-download. Séries temporais acumuladas.

◈

### Contratos Versionados

Schema garantido por dataset. Breaking changes só em major. Semver.

↯

### Async-first

httpx nativo com sync wrapper. Funciona em Jupyter, FastAPI e Airflow.

✓

### Validação Pydantic v2

Modelos tipados. Sanity checks estatísticos. Fingerprinting de layout.

◎

### Modo Determinístico

Reprodutibilidade total via contextvars. Para papers e auditorias.

Fontes de dados

## Treze origens. Uma API.

Cada fonte tem seu próprio parser com versionamento, fingerprinting e tratamento de encoding. Você só vê o DataFrame.

CEPEA/ESALQ
20 indicadores
Soja, milho, boi, café, algodão, trigo, arroz, açúcar, etanol, frango, suíno, leite, laranja
CONAB
Safras + Balanço + Custos + Série
Estimativas mensais, oferta e demanda, custos, série histórica 2010+
IBGE/SIDRA
PAM + LSPA
Produção anual municipal e estimativas mensais por UF
NASA POWER
7 parâmetros diários
Climatologia via satélite: temperatura, precipitação, radiação, umidade, vento
BCB/SICOR
Crédito rural
Financiamentos por cultura e UF, com fallback BigQuery
ComexStat
Exportações
Comércio exterior agrícola por NCM, UF e período
ANDA
Fertilizantes
Entregas de fertilizantes por UF e produto
ABIOVE
Complexo soja
Exportação mensal de grão, farelo, óleo e milho
USDA PSD
Estimativas globais
Produção, oferta e demanda internacional por commodity
IMEA
Mato Grosso
Cotações diárias e indicadores de 6 cadeias produtivas
DERAL
Lavouras PR
Condição semanal, progresso de plantio e colheita
INMET
600+ estações
Meteorologia por estação (API instável — usar NASA POWER)
Not. Agrícolas
Fallback CEPEA
Cotações agrícolas como fonte secundária de preços

Começar

## pip install agrobr

MIT License. 949 testes. 13 fontes. 8 datasets. Documentação completa.

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