majorsilence-reporting

Instalación

Instala desde PyPI (se requiere Python 3.10+):

# PyPI
pip install majorsilence-reporting

# O de forma editable desde el código fuente
pip install -e .

Sin dependencias en tiempo de ejecución — usa solo la biblioteca estándar de Python (subprocess, ctypes, tempfile).

Modos de integración

Hay tres clases disponibles según cómo despliegues el motor de informes:

Report — subproceso (dotnet)

from majorsilence_reporting import Report

rpt = Report(
    report_path  = '/path/to/report.rdl',
    rdl_cmd_path = '/path/to/RdlCmd.dll',
)
rpt.set_connection_string('Data Source=/path/to/data.db')
rpt.set_parameter('StartDate', '2026-01-01')

# Guardar en un archivo
rpt.export('pdf', '/tmp/output.pdf')

# O bien obtener los bytes en memoria (por ejemplo para una respuesta de Flask)
data = rpt.export_to_memory('pdf')
return Response(data, mimetype='application/pdf')

ReportAot — binario AOT

Misma API que Report, pero apunta a un binario autocontenido en lugar de a una DLL. No se necesita runtime de .NET en el servidor.

from majorsilence_reporting import ReportAot

rpt = ReportAot(
    report_path  = '/path/to/report.rdl',
    rdl_cmd_path = '/path/to/RdlCmd',   # binario autocontenido, sin extensión .dll
)
rpt.set_connection_string('Data Source=/path/to/data.db')
data = rpt.export_to_memory('xlsx')

# ReportAot también admite xlsx_table, tifb y mht
data = rpt.export_to_memory('xlsx_table')

report_native — FFI en proceso

El modo nativo carga librdlnative.so directamente en el proceso de Python mediante ctypes. No se genera ningún proceso hijo, lo que lo convierte en la opción de menor latencia. También admite renderizado en memoria real — los bytes del informe se devuelven directamente desde el búfer nativo sin escribir un archivo temporal.

from majorsilence_reporting.report_native import load_library, Report

# Llamar una vez al iniciar el proceso. Carga librdlnative.so y todas las bibliotecas asociadas.
lib = load_library('/path/to/librdlnative.so')

rpt = Report(lib, report_path='/path/to/report.rdl')
rpt.set_connection_string('Data Source=/path/to/data.db')

# Devuelve los bytes directamente desde el búfer nativo — no se escribe ningún archivo temporal
data = rpt.export_to_memory('pdf')

# Pasar a Django / FastAPI / Flask como respuesta binaria
return Response(data, media_type='application/pdf')

API principal

Las tres clases comparten la misma interfaz:

Conjuntos de datos en memoria

report_native.Report permite suministrar datos completamente en memoria mediante add_data() — sin necesidad de conexión a una base de datos. Pasa un nombre de conjunto de datos y una lista de diccionarios donde cada valor es una cadena.

from majorsilence_reporting.report_native import load_library, Report

lib = load_library('/path/to/librdlnative.so')
rpt = Report(lib, report_path='/path/to/report.rdl')

rpt.add_data('SalesData', [
    {'Product': 'PDF Library Pro',  'Revenue': '1200.00', 'Units': '3'},
    {'Product': 'Report Designer',   'Revenue': '250.00',  'Units': '1'},
    {'Product': 'Support (12 mo.)',  'Revenue': '500.00',  'Units': '1'},
])

data = rpt.export_to_memory('pdf')

Formatos de exportación