Automatizando Notificações Desktop em Python com auto-notifier

Quando você trabalha com dois monitores, é comum iniciar um script demorado em um terminal e, logo depois, mudar o foco para outra tarefa. Já me vi várias vezes escrevendo ou navegando em outro monitor enquanto um script estava rodando — e, quando percebi, ele já tinha terminado (ou falhado) há um bom tempo.

auto-notifier foi criado exatamente para esse cenário. Ele envolve sua função ou bloco de código, detecta se tudo terminou bem ou com erro, e envia uma notificação no desktop. Ele utiliza dois conceitos bem conhecidos em Python — decorators e context managers — sem exigir configurações extras.

[ Espaço reservado para imagem da notificação ]
Exemplo: pop-up de notificação após conclusão do script

🚀 Instalação

pip install auto-notifier

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

🧩 Como Funciona

Ambos detectam:

• ✅ Conclusão com sucesso
• ❌ Exceções (com alerta de falha)
• ⏱️ Tempo de execução (internamente medido)

As exceções não são suprimidas — você ainda verá o traceback no terminal.

🧰 Usando o Decorator

from auto_notifier import notify_when_done
import time

@notify_when_done(
    title="Backup concluído",
    message="Backup finalizado com sucesso.",
    error_title="Falha no backup"
)
def executar_backup():
    time.sleep(5)  # simula trabalho
    # raise Exception("Erro no disco")  # testar falha
    return "ok"

executar_backup()

O que acontece:

• Sucesso → Notificação “Backup concluído”
• Erro → Notificação “Falha no backup”, exceção relançada

📓 Usando o Context Manager

from auto_notifier import notify_on_complete
import time

with notify_on_complete(title="Importação finalizada"):
    time.sleep(3)
    print("Importação concluída")

Perfeito para trechos de script ou notebooks.

🎛️ Personalizando Notificações

Exemplo com ícone:

@notify_when_done(
    title="Relatório pronto",
    message="Métricas mensais geradas.",
    icon_path="icons/chart.png"
)
def gerar_relatorio():
    ...

🧠 Decorators e Context Managers

• Decorator: Envolve a função, mede tempo, captura erros e envia notificação
• Context Manager: Usa __enter__ / __exit__ para garantir notificação mesmo com exceções

Sem threads, serviços ou configurações externas — apenas fluxo Python.

🔧 Exemplo Completo (Estilo Pipeline)

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

@notify_when_done(title="Dados limpos", error_title="Erro na limpeza")
def limpar_dados(caminho):
    df = pd.read_csv(caminho)
    time.sleep(4)
    return df.dropna()

with notify_on_complete(title="Pipeline ETL finalizada"):
    limpo = limpar_dados("raw.csv")
    limpo.to_csv("cleaned.csv", index=False)

🧭 Quando Usar

• Scripts longos no terminal
• Processamento de dados / scraping
• Treinamento de modelos
• Backups ou exportações

Ideal para uso local, com notificações do sistema.

🧾 Resumo

auto-notifier adiciona notificações em funções ou blocos de código usando decorators ou context managers. Permite que você se afaste do terminal e ainda saiba exatamente quando algo terminou — ou falhou.

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

Se você inicia scripts e muda para outras tarefas, essa ferramenta evita adivinhações.