Automatizando Notificaciones de Escritorio en Python con auto-notifier

Cuando trabajas con dos monitores, es fácil iniciar un script largo en una terminal y luego cambiar tu atención a otra tarea. A mí me pasa seguido: lanzo un proceso en Python, me pongo a hacer otra cosa, y cuando regreso… ya había terminado (o fallado) hace rato.

auto-notifier fue creado para ese escenario. Envuelve tu función o bloque de código, detecta si todo terminó bien o con error, y envía una notificación nativa en el escritorio. Usa dos conceptos muy conocidos en Python — decoradores y context managers — sin requerir configuraciones adicionales.

[ Espacio reservado para imagen de la notificación ] Ejemplo: ventana emergente después de finalizar el script

🚀 Instalación

pip install auto-notifier

auto-notifier utiliza notify-py internamente para enviar notificaciones nativas (Windows, macOS, Linux).

🧭 Cómo Funciona

Ambos detectan:

• ✅ Finalización exitosa
• ❌ Excepciones (con alerta de error)
• ⏱️ Tiempo de ejecución registrado

Las excepciones no se ocultan — verás el traceback normalmente en la terminal.

🧩 Uso con Decorator

from auto_notifier import notify_when_done
import time

@notify_when_done(
    title="Backup completado",
    message="La copia de seguridad terminó exitosamente.",
    error_title="Error en el backup"
)
def ejecutar_backup():
    time.sleep(5)  # simula trabajo
    # raise Exception("Error de disco")  # probar fallo
    return "ok"

ejecutar_backup()

Qué ocurre:

• Éxito → Notificación “Backup completado”
• Error → Notificación “Error en el backup”, excepción relanzada

📎 Uso con Context Manager

from auto_notifier import notify_on_complete
import time

with notify_on_complete(title="Importación finalizada"):
    time.sleep(3)
    print("Importación completada")

Ideal para scripts o notebooks con bloques largos.

🎛️ Personalizando la Notificación

Ejemplo con ícono:

@notify_when_done(
    title="Reporte generado",
    message="Métricas mensuales listas.",
    icon_path="icons/chart.png"
)
def generar_reporte():
    ...

🛠 Decorators y Context Managers

• Decorator: Envuelve la función, mide el tiempo, captura errores y envía la notificación
• Context Manager: Usa __enter__ / __exit__ para asegurar la notificación incluso ante excepciones

No hay hilos, servicios ni configuración extra — solo flujo Python.

🔁 Ejemplo Completo (Estilo Pipeline)

from auto_notifier import notify_when_done, notify_on_complete
import pandas as pd
import time

@notify_when_done(title="Datos limpios", error_title="Error en limpieza")
def limpiar_datos(ruta):
    df = pd.read_csv(ruta)
    time.sleep(4)
    return df.dropna()

with notify_on_complete(title="Pipeline ETL finalizado"):
    limpio = limpiar_datos("raw.csv")
    limpio.to_csv("cleaned.csv", index=False)

🧭 Cuándo Usarlo

• Scripts largos en terminal
• Procesamiento de datos / scraping
• Entrenamiento de modelos
• Backups o exportaciones

Pensado para uso local, con notificaciones del sistema.

📌 Resumen

auto-notifier agrega notificaciones a funciones o bloques de código usando decorators o context managers. Te permite alejarte del terminal y aun así saber exactamente cuándo terminó — o falló — un proceso.

PyPI: https://pypi.org/project/auto-notifier/ GitHub: https://github.com/yalmeidarj/auto-notifier

Si ejecutas scripts y cambias de tarea, esta herramienta elimina el “¿ya habrá terminado?”