Deprem uyarılarını kendi sunucumda işlemek için kullandığım küçük araç

Kandilli’nin ve AFAD’ın son deprem listelerini günde birkaç kez elle kontrol etmek yerine, kendi makinemde çalışan küçük bir betikle topluyorum. Ortam: Ubuntu 22.04, Python 3.10, harici bağımlılık yok. Veri hacmi küçük; ayda ~3-5 bin satır, yani SQLite fazlasıyla yeterli. Amaç büyük bir sistem kurmak değil, “son 24 saatte ne oldu, bana yakın mı” sorusuna hızlı cevap vermek.

Önce JSON çıktısını çekip şemayı sabitliyorum; alan adları değişirse betik sessizce boş liste döndürmesin diye zorunlu alanları kontrol ediyorum:

import json, sqlite3, urllib.request, datetime

URL = "https://api.orhanaydogdu.com.tr/deprem/kandilli/live"
REQ = {"date": str, "mag": float, "lat": float, "lng": float, "depth": float}

def fetch():
    with urllib.request.urlopen(URL, timeout=20) as r:
        data = json.load(r)
    rows = []
    for e in data.get("result", []):
        if any(e.get(k) is None for k in REQ):
            continue
        rows.append((e["date"], float(e["mag"]), float(e["lat"]),
                     float(e["lng"]), float(e["depth"])))
    return rows

def store(rows):
    con = sqlite3.connect("deprem.db")
    con.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS q(
        date TEXT PRIMARY KEY, mag REAL, lat REAL, lng REAL, depth REAL)""")
    con.executemany("INSERT OR IGNORE INTO q VALUES (?,?,?,?,?)", rows)
    con.commit()
    return con.total_changes

Kaydettikten sonra konumumu referans alıp kaba bir mesafe filtresi uyguluyorum. Deprem büyüklüğü logaritmik olduğu için “M4 ve üstü, 150 km içinde” gibi tek bir eşik kullanmıyorum; iki eşiği ayrı ayrı tutuyorum:

def yakin(con, lat=41.0, lng=29.0, max_km=150, min_mag=3.5):
    import math
    q = con.execute("SELECT date,mag,lat,lng FROM q").fetchall()
    for d,m,la,lo in q:
        dy = (la-lat)*111
        dx = (lo-lng)*111*math.cos(math.radians(lat))
        km = math.hypot(dx,dy)
        if km <= max_km and m >= min_mag:
            print(f"{d}  M{m}  ~{km:.0f} km")

Neden böyle: API’yi her açılışta çağırmak yerine yerel tabloya yazıyorum, böylece ağ kesildiğinde de geçmişe bakabiliyorum. PRIMARY KEY olarak tarih stringini kullanmak, aynı kaydın iki kez girmesini engelliyor. Mesafeyi düzlemsel yaklaşımla hesaplıyorum; 150 km ölçeğinde hata birkaç km’yi geçmiyor, jeodezik kütüphane kurmaya değmiyor. Alan doğrulamasını da bilerek sert tuttum: eksik alanlı kayıtları atıyorum, çünkü bir kez mag: null yüzünden tüm liste bozulmuştu ve fark etmem bir gün sürmüştü.

Nerede işe yaramıyor: bu betik resmi bir uyarı sistemi değil, sadece listeyi düzenli tutuyor. Şema değişirse fetch boş liste döndürür ve “deprem yok” sanırım; bu yüzden total_changes == 0 durumunu loglamak gerekiyor, bunu eklemedim ve bir kez yanlış rahatladım. Ayrıca “son 24 saat” filtresi saat dilimi kaymasına açık; tarih stringini olduğu gibi saklıyorum, dönüştürme yapmıyorum.

Sizin elinizde benzer bir toplayıcı varsa, şema değişimini nasıl yakalıyorsunuz — alan sayısı mı kontrol ediyorsunuz, yoksa şema sürümü mü tutuyorsunuz?