Générez des rapports PDF et Excel avec Python

Nous y sommes ! En 6 articles, vous avez appris à dompter le chaos des fichiers, à nettoyer des signaux bruités, à automatiser des calculs complexes et à créer des cockpits interactifs. Mais pour votre client, votre manager ou votre équipe, le travail n’existe que s’il est livrable.

Cette dernière étape est celle de la valorisation. Nous allons apprendre à générer automatiquement deux types de rapports qui vont clore votre boucle d’automatisation et marquer votre différence.

Image montrant la génération d'un rapport pdf de manière automatique à partir de données brutes et d'un traitement de données

La Synthèse « Master » : La vue d’hélicoptère

Le premier livrable est un fichier Ex c el (ou CSV) consolidé. Comme nous l’avons vu dans l’article sur l’agrégation de données , ce n’est plus un tableur où l’on travaille, mais un tableau de bord que l’on consulte.

Chaque ligne est un essai, chaque colonne est un indicateur clé ( $P_{max}$ , $T_{moyenne}$ , Statut). C’est le document que vous joignez à votre email pour dire : « Voici le résumé des 150 essais de la nuit, l’anomalie est à la ligne 42. »

Le Rapport PDF : Le document immuable

Le PDF est le standard de l’industrie. Il est professionnel, non modifiable et facile à archiver.

Grâce à des bibliothèques comme FPDF ou ReportLab, votre pipeline de l’article précédent peut maintenant, à chaque itération, « imprimer » une fiche de test par moteur.

Le header : Votre logo et les métadonnées (Date, Opérateur, ID Moteur).
Le corps : Un tableau des résultats clés.
Le visuel : Une capture de votre graphique Plotly (exportée en image).

Le résultat : Vous ne passez plus 15 minutes à mettre en page un rapport sur Word. Vous en générez 100 en 10 secondes, tous parfaitement identiques.

Le Code du « Chef d’orchestre »

import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path

import plotly.graph_objects as go

from fpdf import FPDF
from pypdf import PdfWriter

# 1. On définit les chemins
dossier_entree = Path('data/')
dossier_sortie = Path('output/')

# On s'assure que le dossier de sortie existe, sinon on le crée
dossier_sortie.mkdir(exist_ok=True)

# 2. On scanne tous les fichiers CSV
fichiers = list(dossier_entree.glob('*.csv'))
synthese_globale = []

for fichier in fichiers:
    # --- ÉTAPE A : Le nom ---
    # .stem permet de récupérer "Essai_01" à partir de "data/Essai_01.csv"
    nom_essai = fichier.stem
   
    # --- ÉTAPE B : Le traitement (Nos Jours précédents) ---
    df = pd.read_csv(fichier)
    # On appelle notre fonction de nettoyage (voir article dédié)
    df = nettoyer_et_calculer(df) # Ta fonction personnalisée
     
   
    # --- ÉTAPE C : L'exportation vers 'output' ---
    # C'est ici qu'on utilise le dossier de sortie !
    chemin_rapport = dossier_sortie / f"Rapport_{nom_essai}.html"
   
    # On appelle notre fonction de visualisation (voir article dédié)
    fig_a_exporter = creer_graphique_plotly(df, nom_essai, chemin_rapport)

    # --- ÉTAPE D : Création du rapport PDF ---
    p_max_val = round(df['Puissance'].max(), 2)
    stats = {'P_Max': p_max_val}

    chemin_img = dossier_sortie / f"{nom_essai}.png"
    fig_a_exporter.write_image(str(chemin_img)) # Nécessite kaleido

    generer_pdf_essai(nom_essai, stats, chemin_img, dossier_sortie)

def fusionner_rapports(dossier_pdf, nom_final):
    fusionneur = PdfWriter()
   
    # On récupère tous les PDF du dossier de sortie
    liste_pdf = sorted(list(dossier_pdf.glob('Rapport_*.pdf')))
   
    for pdf in liste_pdf:
        fusionneur.append(str(pdf))
        print(f"   ➕ Ajout de {pdf.name} au rapport global")

    # Enregistrement du fichier final
    chemin_final = dossier_pdf / f"{nom_final}.pdf"
    fusionneur.write(str(chemin_final))
    fusionneur.close()
   
    print(f"✅ Rapport consolidé créé : {nom_final}.pdf")

fusionner_rapports(dossier_sortie, "Rapport_Complet_Campagne_Essais")

Notez la puissance de cette structure : que vous ayez 3 ou 300 fichiers, l’effort pour vous reste le même. Vous venez de déléguer 100 % de la mise en page et du calcul à Python. Votre seule tâche ? Ouvrir le fichier « Rapport_Complet_Campagne_Essais.pdf » et prendre des décisions techniques.

Rapport_Complet_Campagne_Essais-1

Conclusion : De l’Ingénieur à l’Architecte de données

En 7 jours, vous avez accompli ce que 90% des ingénieurs ne font jamais : vous avez délégué la répétition à la machine pour protéger votre temps de cerveau.

Vous ne subissez plus le volume, vous le pilotez.
Vous ne rédigez plus de rapports, vous validez les diagnostics.
Vous avez transformé des gigaoctets de bruit en une signature visuelle et un document officiel.

Mais ne vous y trompez pas : ce PDF consolidé n’est pas une fin en soi. C’est notre nouveau standard.

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Si vous voulez passer à la vitesse supérieure sans repartir de zéro, j’ai condensé toute cette méthodologie dans un guide unique.

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🧠 L’étape d’après : Arrêtez de stocker, commencez à centraliser

Votre usine à PDF tourne à plein régime. C’est une victoire. Mais dans 6 mois, quand vous aurez 2 000 rapports éparpillés dans vos dossiers, une nouvelle question se posera :

« Comment comparer les performances du moteur A testé aujourd’hui avec le moteur B testé il y a deux ans ? »

Si votre réponse est d’ouvrir 2 000 PDF, vous êtes à nouveau dans l’artisanat. Pour devenir un véritable Architecte de l’Intelligence, vous devez briser la « prison du fichier ».

La suite logique ? Les Bases de Données (SQL). C’est le passage du stockage mort (le fichier) au stockage vivant (la donnée interrogeable). Imaginez poser une question à l’ensemble de vos essais passés et obtenir la réponse en 0,2 seconde.

C’est là que commence la vraie maîtrise. Mais pour aujourd’hui, savourez votre victoire : vos rapports sont prêts, et ils ont de la gueule.

De Facto.

De la donnée brute au document officiel