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╚══════╝╚═════╝     ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ 
                                             

Introducción

Un programa de línea de comandos para preparar y empujar reportes de lectura desde el api de enerBit al MDM.

Se distribuye como un paquete de Python ejecutable.

Como empezar

Instalación

1. Crear un ambiente virtual de Python para aislar la instalación del paquete de otros paquetes.

   python3 -m venv venv
   source ./venv/Scripts/activate

2. Instalar paquete usando pip (asegurarse de tener activo el ambiente virtual).

   python -m pip install enerbitdso

3. Comprobar la instalación con el comando de ayuda

   enerbitdso --help

Uso

El comando es enerbitdso.

Se tiene una ayuda usando la opción --help. Esta explica los sub-comandos y las opciones disponibles de cada uno.

Esta herramienta usa las variables de entorno para configurar su ejecución.

Sub-comandos

enerbitdso usages fetch

Consulta los consumos usando el API para DSO de enerBit para un conjunto de fronteras.

Variables de entorno requeridas

Para ejecutar este sub-comando se requieren tres variables de entorno configuradas con sus respectivos valores.

• ENERBIT_API_BASE_URL: La URL base del API del DSO, su valor debe ser https://dso.enerbit.me/
• ENERBIT_API_USERNAME: El nombre de usuario para autenticarse contra el API, ejemplo: pedro.perez@example.com
• ENERBIT_API_PASSWORD: La contraseña del usuario para autenticarse, ejemplo: mIClaVeSUperseCRETa

Para configurar estas variables de entorno se pueden ejecutar los siguientes comandos en la terminal de PowerShell:

$env:ENERBIT_API_BASE_URL='https://dso.enerbit.me/'
$env:ENERBIT_API_USERNAME='pedro.perez@example.com'
$env:ENERBIT_API_PASSWORD='mIClaVeSUperseCRETa'

Especificación de fronteras a consultar

Las fronteras a consultar se pueden especificar como una lista al final del comando separadas por espacios:

> enerbitdso usages fetch Frt00000 Frt00001

También se puede usar un archivo de texto con un código de frontera por línea usando la opción --frt-file y pasando la ubicación de dicho archivo.

> enerbitdso usages fetch --frt-file "D://Mi CGM/misfronteras.txt"

Donde el archivo D://Mi CGM/misfronteras.txt tiene un contenido así:

Frt00000
Frt00001

También se puede consultar por serial de medidor usando la opción --meter-serial:

> enerbitdso usages fetch --meter-serial "S4AM22060202018" --since 20230401 --until 20230405

Nota: --meter-serial es mutuamente excluyente con los códigos de frontera (--frt-file o argumentos FRTS).

Especificación de intervalo de tiempo para la consulta

El intervalo de tiempo se define a través de los parámetros de tipo fecha --since y --until (desde y hasta, respectivamente). Por defecto, se consultan los 24 periodos del día de ayer.

Para consultar los periodos entre 2023-04-01 a las 09:00 y el 2023-04-05 a las 17:00:

> enerbitdso usages fetch Frt00000 Frt00001 --since 20230401 --until 20230405

Salida tipo CSV

Para que el formato de salida sea CSV (valores separados por coma) se puede usar el parámetro --out-format con el valor csv (por defecto se usa jsonl que es una línea de JSON por cada registro).

> enerbitdso usages fetch Frt00000 Frt00001 --since 20230401 --until 20230405 --out-format csv

Salida a archivo local

Tanto en sistemas Linux, macOS y Windows se puede usar el operador de redirección > para enviar a un archivo la salida de un comando. En este caso el comando seria así:

> enerbitdso usages fetch --frt-file "D://Mi CGM/misfronteras.txt" --since 20230401 --until 20230405 --out-format csv > "D://Mi CGM/mi_archivo_de_salida.csv" 

Opción de ayuda

También tiene opción --help que muestra la ayuda particular de este sub-comando.

> enerbitdso usages fetch --help

 Usage: enerbitdso usages fetch [OPTIONS] [FRTS]...

╭─ Arguments ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│   frts      [FRTS]...  List of frt codes separated by ' ' [default: None]                                         │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Options ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ *  --api-base-url        TEXT               [env var: ENERBIT_API_BASE_URL] [default: None] [required]            │
│ *  --api-username        TEXT               [env var: ENERBIT_API_USERNAME] [default: None] [required]            │
│ *  --api-password        TEXT               [env var: ENERBIT_API_PASSWORD] [default: None] [required]            │
│    --since               [%Y-%m-%d|%Y%m%d]  [default: (yesterday)]                                                │
│    --until               [%Y-%m-%d|%Y%m%d]  [default: (today)]                                                    │
│    --timezone            TEXT               [default: America/Bogota]                                             │
│    --out-format          [csv|jsonl]        Output file format [default: jsonl]                                   │
│    --frt-file            PATH               Path file with one frt code per line [default: None]                  │
│    --connection_timeout  INTEGER RANGE      The timeout used for HTTP connection in seconds[0<=x<=20][default: 10]│
│    --read_timeout        INTEGER RANGE      The timeout used for HTTP requests in seconds[60<=x<=120][default: 60]│
│    --meter-serial        TEXT               Serial del medidor a consultar [default: None]                        │
│    --help                                   Show this message and exit.                                           │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

Librería DSO

Para uso programático, DSOClient es un cliente asíncrono que debe usarse con async with y await.

Uso básico

import asyncio
import datetime as dt
from enerbitdso.enerbit import DSOClient

since = dt.datetime(2023, 4, 1, tzinfo=dt.timezone.utc)
until = dt.datetime(2023, 4, 5, tzinfo=dt.timezone.utc)

async def main():
    async with DSOClient(
        api_base_url="https://dso.enerbit.me",
        api_username="usuario@empresa.com",
        api_password="contraseña",
    ) as client:
        records = await client.fetch_schedule_usage_records_large_interval(
            frt_code="Frt00000", since=since, until=until
        )

asyncio.run(main())

También se puede consultar por serial de medidor:

async def main():
    async with DSOClient(
        api_base_url="https://dso.enerbit.me",
        api_username="usuario@empresa.com",
        api_password="contraseña",
    ) as client:
        records = await client.fetch_schedule_usage_records_large_interval(
            meter_serial="S4AM22060202018", since=since, until=until
        )

Y para consultar perfiles de medición:

async def main():
    async with DSOClient(
        api_base_url="https://dso.enerbit.me",
        api_username="usuario@empresa.com",
        api_password="contraseña",
    ) as client:
        schedule_records = await client.fetch_schedule_measurements_records_large_interval(
            frt_code="Frt00000", since=since, until=until
        )

Parámetros de timeout

Para mejorar la estabilidad en consultas masivas se pueden configurar timeouts personalizados:

async with DSOClient(
    api_base_url="https://dso.enerbit.me",
    api_username="tu_usuario@empresa.com",
    api_password="tu_contraseña",
    connection_timeout=20,  # Timeout de conexión en segundos (0-20, default: 10)
    read_timeout=120        # Timeout de lectura en segundos (60-120, default: 60)
) as client:
    ...

Variables de entorno para credenciales

Una práctica recomendada es usar variables de entorno para las credenciales:

import asyncio
import os
from enerbitdso.enerbit import DSOClient

async def main():
    async with DSOClient(
        api_base_url=os.getenv("DSO_HOST", "https://dso.enerbit.me"),
        api_username=os.getenv("DSO_USERNAME"),
        api_password=os.getenv("DSO_PASSWORD"),
        connection_timeout=20,
        read_timeout=120,
    ) as client:
        ...

asyncio.run(main())

Linux/macOS:

export DSO_HOST="https://dso.enerbit.me"
export DSO_USERNAME="tu_usuario@empresa.com"
export DSO_PASSWORD="tu_contraseña"

Windows:

set DSO_HOST=https://dso.enerbit.me
set DSO_USERNAME=tu_usuario@empresa.com
set DSO_PASSWORD=tu_contraseña

Ejemplos

El repositorio incluye dos archivos de ejemplo para distintos casos de uso.

basic_example.py — Procesamiento secuencial

Para uso simple o pocas fronteras. Procesa cada frontera una por una, lo que lo hace fácil de entender y depurar.

• Sin concurrencia
• Sin reintentos automáticos
• Muestra el progreso cada 500 fronteras
• Genera un archivo Excel con matrices horarias de consumo

Uso:

1. Configurar variables de entorno (como se describe arriba) o editar las constantes DSO_USER, DSO_PASSWORD y DSO_BASE_URL en el script.
2. Crear archivo de fronteras frt_prueba.txt con una frontera por línea.
3. Ejecutar:

   python basic_example.py

concurrent_example.py — Procesamiento concurrente

Para procesamiento masivo (cientos o miles de fronteras). Lanza todas las consultas en paralelo con un límite de concurrencia.

• Usa asyncio.Semaphore(5) para limitar la concurrencia máxima a 5 solicitudes simultáneas
• Reintentos con backoff exponencial (hasta 3 intentos por frontera)
• Monitoreo de progreso cada 500 fronteras
• Genera un archivo Excel con matrices horarias de consumo

Uso:

1. Configurar variables de entorno o editar las constantes en el script.
2. Crear archivo de fronteras frt_prueba.txt con una frontera por línea.
3. Ejecutar:

   python concurrent_example.py

Archivos generados por ambos ejemplos:

• Matrices_YYYYMMDD_HHMM.xlsx — Datos principales organizados por matrices horarias
• fronteras_fallidas_YYYYMMDD_HHMM.txt — Lista de fronteras que no se pudieron procesar

Configuración recomendada para producción:

Para ambientes de producción o consultas masivas, ajusta estos parámetros en el ejemplo:

• semaphore: Límite de conexiones concurrentes. Reduce de 30 a 5-10 para evitar saturar el servidor
• Timeouts: Usa connection_timeout=20 y read_timeout=120 como mínimo
• Intervalos de tiempo: Limita los rangos de fechas para consultas más eficientes

Los archivos *_example.py sirve como base para desarrollar tus propios scripts de procesamiento masivo de datos de enerBit DSO.