Portal Brasileiro de Dados Abertos

https://dados.gov.br/dados/api/publico

import requests
import pandas as pd
 
BASE_URL = "https://dados.gov.br/dados/api/publico"
 
 
def listar_conjuntos(titulo: str = None, pagina: int = 1, tamanho: int = 20):
    """
    Lista conjuntos de dados do Portal de Dados Abertos.
 
    Args:
        titulo: Termo de busca no título (opcional)
        pagina: Número da página
        tamanho: Quantidade de resultados por página
 
    Returns:
        Lista de conjuntos de dados
    """
    url = f"{BASE_URL}/conjuntos-dados"
    params = {
        "pagina": pagina,
        "tamanhoPagina": tamanho,
    }
    if titulo:
        params["titulo"] = titulo
 
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Buscar conjuntos relacionados a "saúde"
resultado = listar_conjuntos(titulo="saúde")
conjuntos = resultado.get("registros", resultado)
 
if isinstance(conjuntos, list):
    for c in conjuntos[:5]:
        print(f"- {c.get('titulo', 'N/A')}")
        print(f"  Org: {c.get('organizacao', {}).get('nome', 'N/A')}")
        print()

def obter_recursos(conjunto_id: str):
    """
    Obtém os recursos (arquivos, APIs) vinculados a um conjunto de dados.
 
    Args:
        conjunto_id: ID do conjunto de dados
 
    Returns:
        Lista de recursos disponíveis
    """
    url = f"{BASE_URL}/conjuntos-dados/{conjunto_id}/recursos"
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: obter recursos de um conjunto específico
# (substitua pelo ID real obtido na busca anterior)
recursos = obter_recursos("exemplo-id-do-conjunto")
for r in recursos:
    print(f"Título: {r.get('titulo', 'N/A')}")
    print(f"Formato: {r.get('formato', 'N/A')}")
    print(f"URL: {r.get('link', 'N/A')}")
    print()

def baixar_recurso_csv(url_recurso: str) -> pd.DataFrame:
    """
    Faz download de um recurso CSV e retorna como DataFrame.
 
    Args:
        url_recurso: URL direta do arquivo CSV
 
    Returns:
        DataFrame com os dados
    """
    df = pd.read_csv(url_recurso, sep=";", encoding="latin-1")
    return df
 
 
# Exemplo de uso (substitua pela URL real do recurso)
# df = baixar_recurso_csv("https://dados.gov.br/.../arquivo.csv")
# print(df.head())