Cómo utilizar Inteligencia Artificial para descubrir historias en un dataset de Kaggle: México en el Mundial 2026
Bienvenid@ a Programación para Todos, un espacio personal donde documento aprendizajes técnicos, ideas y procesos de programación que he querido probar y entender por cuenta propia. Los casos y ejemplos que comparto no tienen referencia a mi trabajo, sino que son ejercicios, pruebas y escenarios recreados a partir de inquietudes técnicas personales. Este blog funciona como un compendio personal de conocimiento: código, ideas y reflexiones que decido compartir.
Si estás buscando una forma sencilla de visualizar resultados de Fórmula 1 en una página web, en este artículo te mostraré cómo construir un dashboard interactivo utilizando HTML, CSS, JavaScript y la API-FORMULA-1 de API-SPORTS.
El resultado es una aplicación web que permite consultar el ranking de pilotos y equipos por temporada, mostrando los datos obtenidos en tiempo real desde una API REST.
La aplicación permite:
Seleccionar una temporada entre 2019 y 2026.
Consultar la clasificación de pilotos.
Consultar la clasificación de constructores.
Visualizar los puntos acumulados por cada piloto y equipo.
Mostrar imágenes de pilotos y logotipos de escuderías.
Toda la información se obtiene dinámicamente desde la API-FORMULA-1, evitando la necesidad de almacenar datos localmente.
Para este proyecto se utiliza la API-FORMULA-1 de API-SPORTS disponible a través de RapidAPI.
La documentación oficial puede consultarse en:
https://rapidapi.com/api-sports/api/API-FORMULA-1
Los endpoints utilizados son:
https://api-formula-1.p.rapidapi.com/rankings/drivers?season=2025
https://api-formula-1.p.rapidapi.com/rankings/teams?season=2025
Estos endpoints devuelven la clasificación oficial de cada temporada en formato JSON.
El dashboard fue desarrollado utilizando:
HTML5 para la estructura de la página.
CSS3 para el diseño visual.
JavaScript para la lógica de la aplicación.
Fetch API para realizar las consultas HTTP.
API-FORMULA-1 para obtener los datos deportivos.
La función principal del dashboard es:
async function fetchRankings()
Esta función se ejecuta cuando el usuario selecciona una temporada y presiona el botón "Ver Ranking".
Su objetivo es:
Obtener la temporada seleccionada.
Construir las URLs de consulta.
Realizar las peticiones HTTP a la API.
Procesar las respuestas JSON.
Mostrar los resultados en pantalla.
const season = document.getElementById('season').value;
Este código obtiene el valor seleccionado por el usuario en el menú desplegable.
const driversUrl = `https://api-formula-1.p.rapidapi.com/rankings/drivers?season=${season}`;
const teamsUrl = `https://api-formula-1.p.rapidapi.com/rankings/teams?season=${season}`;
Las URLs se generan dinámicamente utilizando la temporada seleccionada.
Para obtener la clasificación de pilotos se utiliza la función fetch:
const driversResponse = await fetch(driversUrl, {
method: "GET",
headers: {
'x-rapidapi-key': 'TU_API_KEY',
'x-rapidapi-host': 'api-formula-1.p.rapidapi.com'
}
});
La respuesta recibida se convierte posteriormente a formato JSON:
const driversData = await driversResponse.json();
El mismo procedimiento se utiliza para consultar la clasificación de equipos.
Una vez obtenidos los datos, se utilizan dos funciones independientes:
mostrarRankingDrivers(driversData);
mostrarRankingTeams(teamsData);
Estas funciones recorren la respuesta JSON utilizando:
data.response.forEach(...)
Por cada elemento encontrado se crea dinámicamente un bloque HTML que muestra:
Posición.
Nombre del piloto o equipo.
Puntos acumulados.
Imagen o logotipo.
Utilizar una API REST ofrece varias ventajas:
Datos actualizados automáticamente.
Menor mantenimiento.
Escalabilidad.
Fácil integración con otros proyectos.
Posibilidad de consultar temporadas históricas.
Este dashboard demuestra cómo consumir datos deportivos en tiempo real utilizando JavaScript y la API-FORMULA-1 de API-SPORTS.
Con pocas líneas de código es posible crear aplicaciones interactivas capaces de visualizar estadísticas, clasificaciones y resultados históricos de Fórmula 1. Además, este mismo enfoque puede utilizarse para desarrollar dashboards más avanzados, aplicaciones deportivas o proyectos de análisis de datos.
Comentarios
Publicar un comentario
Dejanos tus dudas y comentarios