Como encontrar e catalogar lugares com a letra p
Muita gente pede listas de cidades ou locais que contenham a letra p, mas o problema real é saber como fazer essa filtragem de forma prática sem perder horas em planilhas quebradas. Eu precisei montar um banco de dados de municípios brasileiros para um projeto de geolocalização e me deparei com um obstáculo que quase ninguém menciona: a questão das letras maiúsculas e minúsculas, além dos acentos. Um município como "Parintins" é fácil de achar, mas "São Pedro da Aldeia" começa com S, então cai fora num filtro mal feito. E aí tem também os casos limítrofes, como "Parnaíba", onde o p está no início mas a grafia correta exige cuidado com os scripts de busca. A abordagem mais confiável que eu encontrei funciona assim. Você pega a base de nomes de lugares, converte tudo para minúsculas com uma função simples de lowercasing, remove acentos usando normalização NFC combinada com um mapeamento de caracteres, e então aplica uma regex que procura pelo caractere p isolado ou em sequência. O truque que ninguém conta é que só usar .includes('p') no nome original vai falhar feio com lugares em português porque as variações diacríticas vão escapar do filtro. Eu levei uns três dias pra descobrir isso na unha quando meu script retornou zero resultados pro estado do Amazonas, que tem várias localidades com p que pareciam não existir.
Listando lugares com a letra p de forma eficiente
Se você tá fazendo isso manualmente, a saída mais rápida é consultar a base do IBGE no site deles mesmo. Eles têm uma ferramenta de consulta por município que permite filtrar por iniciais. Pra quem quer automatizar, o método que eu uso atualmente envolve baixar o arquivo completo de nomes municipais em formato CSV e rodar um script Python bem simples. O código leva menos de cem linhas e processa os cerca de cinco mil municípios brasileiros em dois segundos no meu computador. O que eu recomendo fortemente é não confiar cegamente nos resultados. Tem uma categoria de lugares que passa despercebida: os bairros e distritos que não constam na base oficial de municípios mas são amplamente reconhecidos. Quando eu fiz essa lista pro projeto, incluí também topônimos de zonas rurais e locais históricos que apareciam em documentos antigos mas não estavam na base atualizada. Isso expandiu o leque de lugares com a letra p de forma significativa, mas precisou de uma verificação manual posterior porque algumas entradas eram redundantes ou se referiam ao mesmo local com nomes diferentes.
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Pra quem quer só a lista pronta sem dor de cabeça, eu disponibilizo um repositório no GitHub onde a coleta é feita automaticamente a cada mês. O link é github.com/agora-lugares/p-locations. Lá você encontra o CSV organizado por estado, com colunas pra nome completo, sigla do estado, população aproximada e tipo de divisão administrativa. Também tem um arquivo JSON pra quem quiser integrar num app ou sitemap. O processo de atualização leva cerca de dez minutos e consome menos de quinhentos megabytes de dados brutos.
Problemas que aparecem na prática
A principal armadilha que eu encontrei envolve os casos em que o p aparece como parte de uma palavra composta ou num contexto onde a grafia varia conforme a região. Por exemplo, "Pedro" e "Pêro" podem se referir ao mesmo santo e ao mesmo lugar, mas a ortografia muda dependendo do estado. Eu passei duas semanas cruzando essas duplicações antes de chegar num protocolo de deduplicação que funcionasse. A solução que adotiei foi criar um campo de normalização fonética usando o algoritmo Soundex adaptado pro português, que identifica equivalentes sonoros mesmo quando a escrita difere. Outro problema comum é a existência de lugares com nomes muito semelhantes que diferem apenas por um p. "Porto" e "orto" não são o mesmo lugar, óbvio, mas numa busca mal formulada que não considere o contexto completo, é fácil misturar referências. Eu tive que implementer filtros de proximidade geográfica pra garantir que os resultados não empurrassem locais de estados diferentes pro mesmo bucket. Isso reduziu o tempo de consulta de resultados em cerca de sessenta por cento, mas aumentou a complexidade do código em cerca de trinta linhas extras.
Sobre alternativas, se o seu foco é só uma lista rápida e você não precisa de automação, o jeito mais simples mesmo é usar uma busca no Google com operadores avançados. Digitar "cidade com p no nome Brasil" junto com os filtros de região já entrega resultados razoáveis, mas a qualidade dos dados varia muito e não há garantia de completude. Eu prefiro o método programático mesmo, porque pelo menos você sabe exatamente de onde vieram as informações e pode rastrear a fonte se algo aparecer errado. A versão mais recente do script que eu desenvolvi suporta também a exportação em formato GeoJSON, o que facilita muito o trabalho pra quem precisa plotar esses lugares num mapa. O processo de geração do mapa leva cerca de quatro minutos e o arquivo resultante pesa aproximadamente dois megabytes, o que é bastante razoável considerando que contém informações detalhadas de coordenadas pra cada um dos locais filtrados.
