"""Encuesta Anual Manufacturera (EAM) — industria, microdatos de establecimientos."""
from __future__ import annotations
from typing import Iterable
from .. import config
from .downloader import EAM_KNOWN_CATALOGS, EAM_TIC_CATALOGS, EAMDownloader
from .indicadores import GLOSARIO, crecimiento, deflactar, panel, participacion, resumen, supervivencia
from .loader import (CORE, ETIQUETAS, SECTORES, VARIABLES_COMUNES, available, find_files, harmonize,
load)
ANIOS_DISPONIBLES = sorted(int(y) for y in EAM_KNOWN_CATALOGS)
[documentos]
def download(
years: Iterable[int] | int | None = None,
root=None,
include_tic: bool = False,
delete_zips: bool = False,
progress=None,
should_stop=None,
) -> None:
"""
Descarga los microdatos de la EAM del ANDA del DANE.
Un archivo por año en ``<carpeta>/datos/<año>/``. Es incremental: los años ya extraídos se saltan.
Parámetros
----------
years
Año o lista de años entre 1992 y 2024. ``None`` descarga toda la serie (unos 330 MB); una lista
vacía, ninguno. Los años que no están en el ANDA se ignoran con un aviso.
root
Carpeta de destino. Por defecto, la de ``dd.get_path("eam")``.
include_tic
Bajar también el módulo de tecnologías de la información (TIC), 2008–2018.
delete_zips
Borrar cada ZIP después de extraerlo.
progress
Función ``progress(fraccion, mensaje)`` que recibe el avance.
should_stop
Función sin argumentos; si devuelve True, la descarga se detiene con ``DownloadCancelled``.
Lanza
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DownloadCancelled
Si ``should_stop()`` devolvió True.
Véase también
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available : Qué años hay en disco.
load : Cargar lo descargado.
Notas
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Cuando el ANDA no publica un CSV para un año, se usa el TXT (2023) o el archivo de Stata (2024).
Ejemplos
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>>> import dane_data as dd
>>> dd.eam.download([2022, 2023, 2024]) # doctest: +SKIP
>>> dd.eam.download() # toda la serie, 1992–2024 # doctest: +SKIP
"""
if isinstance(years, (int, str)):
years = [years]
dl = EAMDownloader(
base_dir=root or config.get_path("eam"),
keep_zips=not delete_zips,
extract_data=True,
include_tic=include_tic,
progress=progress,
should_stop=should_stop,
)
dl.run_pipeline(target_years=years)
__all__ = [
"download", "load", "available", "find_files", "harmonize", "resumen", "participacion",
"crecimiento", "deflactar", "panel", "supervivencia", "GLOSARIO", "ETIQUETAS", "SECTORES",
"CORE", "VARIABLES_COMUNES", "ANIOS_DISPONIBLES",
]
