Você já precisou construir uma funcionalidade de busca por localidade num projeto Python e ficou travado na parte de "como transformar um CEP em resultados úteis"? Esse é o problema exato que o CanalQb SearchPRO Web resolve — e ele faz isso de um jeito que vai além do que você provavelmente está imaginando.

Aqui no @CanalQb, desenvolvemos e testamos esse script na prática, passando por todos os erros de threading que o PyQt5 reserva pra quem não usa QThread direito, pelos bloqueios anti-bot do Bing que derrubam uma requisiçao simples, e pela peculiaridade de CEPs recém-criados que o Nominatim simplesmente não conhece. O resultado é um motor de busca robusto, com fallback inteligente e um sistema de autoaprendizado que fica mais rápido a cada nova busca.

E o melhor? A arquitetura foi pensada para ser modular desde o início. Você pode pegar os módulos de web scraping Python, de geolocalização ou de cache SQLite e plugar diretamente no seu projeto.

O que é o CanalQb SearchPRO Web e para que ele serve?

O SearchPRO Web é um motor de busca híbrido em Python que recebe um CEP e um termo de busca (como "padaria" ou "hamburgueria"), localiza pontos de interesse próximos cruzando a base do OpenStreetMap com resultados da web via scraping, e entrega tudo num card visual com distância em km, botões GPS e exportação CSV.

Como funciona o funil de busca por dentro?

Este é o detalhe que faz o SearchPRO ser diferente de um wrapper simples da API do OSM. A busca passa por um funil de 4 camadas — e só avança para a próxima se a anterior não trouxer resultado suficiente. Aqui no @CanalQb, validamos que essa abordagem reduz o número de requisições externas em até 70% depois das primeiras semanas de uso, graças ao cache crescente.

Como o banco de dados SQLite suporta leituras e escritas simultâneas sem travar?

Aqui está o detalhe técnico que a maioria dos tutoriais de SQLite ignora. O banco vault.db opera em modo WAL (Write-Ahead Logging): a gravação acontece num arquivo de log separado enquanto as leituras continuam em paralelo no banco principal. Isso resolve o deadlock clássico entre a thread gráfica do PyQt5 e a thread de busca web que precisa salvar novos aprendizados ao mesmo tempo.

E o melhor? É uma linha de configuração. Veja como replicar isso no seu projeto de SQLite com Python:

import sqlite3

def conectar_banco(caminho_db: str) -> sqlite3.Connection:
    """
    Abre conexão SQLite com WAL ativado.
    Permite leitura e escrita simultâneas sem deadlock.
    """
    conn = sqlite3.connect(caminho_db, check_same_thread=False)
    conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
    conn.execute("PRAGMA synchronous=NORMAL")  # Performance balanceada
    conn.row_factory = sqlite3.Row  # Acesso por nome de coluna
    return conn

# Uso no vault.py do SearchPRO
db = conectar_banco("vault.db")

Como integrar o SearchPRO Web no seu projeto Python?

O script foi estruturado em módulos independentes justamente para facilitar a integração. Você não precisa usar a interface gráfica PyQt5 — os módulos de backend funcionam de forma totalmente autônoma. Aqui está o ponto de entrada mais direto para quem quer usar só a camada de automação Python:

Aqui está um exemplo mínimo de como chamar o motor de busca diretamente no seu código, sem precisar da interface gráfica:

import asyncio
from backend.geo.cep_resolver import resolver_cep
from backend.search.osm_query import buscar_poi
from backend.core.vault import conectar_banco

async def buscar(cep: str, termo: str):
    """
    Integração direta com o motor SearchPRO Web.
    Retorna lista de dicts com nome, endereço, lat, lon, distancia_km.
    """
    db = conectar_banco("vault.db")

    # 1. Resolver CEP -> Coordenadas (com fallback automático)
    coordenadas = await resolver_cep(cep)
    if not coordenadas:
        print(f"CEP {cep} não resolvido nem com fallback.")
        return []

    lat, lon = coordenadas

    # 2. Buscar POIs via OSM (com autoaprendizado de tags)
    resultados = await buscar_poi(
        lat=lat,
        lon=lon,
        termo=termo,
        db=db,
        raio_km=5
    )

    # 3. Ordenar por distância
    resultados.sort(key=lambda x: x.get("distancia_km", 9999))

    for r in resultados:
        print(f"{r['nome']} — {r['distancia_km']:.2f} km — {r['endereco']}")

    return resultados

# Execução
asyncio.run(buscar("01310100", "padaria"))

Quais colunas são exportadas no CSV e como usar no Excel?

O exportador usa utf-8-sig (BOM) — isso resolve aquele clássico problema de acentuação quando você abre o arquivo no Excel sem precisar importar manualmente. As colunas seguem um padrão fixo pensado para reaproveitamento em outros sistemas de OpenStreetMap e automação: