Este proyecto es una prueba de concepto para una página web de eventos en Madrid, M Enjoy, que incorpora un algoritmo de recomendación específico impulsado por inteligencia artificial. El proyecto consta de tres componentes principales:

• Utiliza APIs y scraping web para recopilar datos de eventos
• Procesa y categoriza datos utilizando inteligencia artificial basada en Python
• La categorización se realiza mediante técnicas de aprendizaje automático
• El código de esta parte se encuentra en el directorio src/etl

• Gestiona los datos estructurados de eventos
• Se utiliza MongoDB como solución de base de datos
• Los datos se almacenan y recuperan para el uso de la aplicación
• El código relacionado con la base de datos se encuentra en el directorio src/database

• Aplicación frontend utilizando Python y Flask
• Interactúa con los datos procesados en la base de datos
• Proporciona una interfaz de usuario para interactuar con el sistema de recomendación
• El código de la aplicación se encuentra en el directorio src/app

• El proyecto emplea un sistema de herramientas compartidas para acceder a funcionalidades externas
• Estas herramientas están escritas en Python y se almacenan en el directorio src/tools

• El primer paso, necesario para el correcto funcionamiento del programa es añadir claves de APIs correspondientes a los servicios de AEMET en el archivo meteorology.py (tools), y de Google Maps en list_page.html y event_detail, además de como variable global MAPS_API_KEY en el enviroment.
• Cada componente se ejecuta en un contenedor Docker separado
• Utiliza Docker Compose dentro del directorio docker o ejecuta el script execute.sh para iniciar todos los componentes simultáneamente
• Nota: La ejecución del proceso ETL lleva mucho tiempo (varias horas, dependiendo del sistema)
• Como prueba de concepto, el proceso ETL está diseñado para ejecutarse solo una vez, verificando si la base de datos existe; si está presente, no volverá a ejecutar el ETL
• Para volver a ejecutar el ETL, ejecuta docker rm docker-mongo-1 y reinicia la aplicación

• Debido al largo tiempo de ejecución del proceso ETL, se recomienda ejecutarlo con moderación
• Para reiniciar todo el proceso, elimina el contenedor Docker de MongoDB docker rm docker-mongo-1 y reinicia la aplicación