Si alguna vez has usado dispositivos ESPHome dentro de Home Assistant probablemente te hayas topado con la misma frustración que tuve yo: a veces los valores no se actualizan cuando esperas. Puede ser un sensor que informa de forma esporádica o el estado de un relé que parece desincronizado. Empecé a profundizar en la domótica y me fascinó explorar tanto el software como el hardware. Para el hardware escogí placas ESP32 con ESPHome porque son económicas, potentes y muy flexibles para proyectos DIY. Sin embargo, quería ver las actualizaciones crudas directamente desde mis dispositivos ESP sin depender solo de Home Assistant, así que construí un pequeño registrador en Python que se conecta a los dispositivos, escucha actualizaciones y guarda todo en archivos CSV diarios. Ha sido clave para depurar y mantener un historial fiable.
Por qué no usar solo los registros de Home Assistant: Home Assistant es fantástico para automatizaciones y paneles, y su integraciòn de ESPHome es excelente, pero no está pensado para ofrecer un registro bruto por dispositivo de forma absoluta. El historial interno se optimiza para las vistas y paneles de Home Assistant, poda entradas antiguas y no siempre captura cada cambio de estado. Con sensores que despiertan en deep sleep es difícil saber si el sensor no envió datos o si Home Assistant no llegó a registrar ese evento. Exportar datos a CSV desde Home Assistant puede ser engorroso si lo único que quieres es abrirlos en Excel, Pandas o Grafana. Quería una grabadora tipo caja negra que capturara cada actualización con sellos de tiempo y la guardara en CSV, y para eso la API nativa de ESPHome es perfecta.
La API nativa de ESPHome expone un puerto TCP por defecto en 6053. Es el mismo mecanismo que usa Home Assistant tras bambalinas. Con Python y la librería aioesphomeapi se puede autenticar, descubrir el dispositivo y recibir actualizaciones en streaming. Eso nos da acceso directo a sensores, switches, sensores binarios y servicios del dispositivo. En lugar de depender de lo que Home Assistant decida almacenar, obtenemos el registro primario de la fuente, incluyendo las actualizaciones esporádicas de dispositivos en deep sleep.
Conceptualmente el flujo es sencillo: conectar al dispositivo por IP, autenticar, listar entidades para mapear ids a nombres legibles, suscribirse a las actualizaciones de estado y escribir cada evento en una fila CSV con sello de tiempo ISO 8601, id de entidad, nombre amigable y valor. Para evitar archivos inmensos se rota por días, creando un CSV por fecha con cabeceras. Esta aproximación ofrece un historial por dispositivo fácil de archivar y de procesar con herramientas como Pandas o Power BI.
Detalles prácticos a tener en cuenta: manejar reconexiones automáticas cuando la red falla, ignorar valores vacíos o NaN, registrar la hora local o UTC según tu preferencia, y crear carpetas por dispositivo para tener logs ordenados por habitación o por función. Para dispositivos con deep sleep es vital que el registrador esté siempre disponible; cuando el dispositivo despierta y se conecta envía su paquete y el logger lo registra en el archivo correspondiente en ese instante.
Escalar a múltiples dispositivos es natural usando asyncio. Cada instancia del logger corre en su propia tarea, conecta a su ESPHome y escribe en su carpeta respectiva como logs/living_room, logs/bedroom o logs/kitchen. Esta estructura facilita analizar tendencias por sala, comparar sensores y detectar patrones de fallo en dispositivos concretos.
Ejemplo de estructura de archivo CSV: cada fila contiene sello de tiempo ISO 8601, id de entidad, nombre amigable y valor. Con esos CSV diarios es trivial importar datos a Pandas, combinarlos entre dispositivos y alimentar visualizaciones en Grafana o en Power BI para cuadros de mando avanzados.
Qué aprendí con el proyecto: Home Assistant es la inteligencia del hogar, pero a veces los datos crudos de dispositivo son la verdad absoluta para depurar. La API de ESPHome junto con Python y aioesphomeapi hacen que recibir datos en tiempo real sea sencillo. Y mantener logs diarios en CSV es una solución duradera y compatible con muchas herramientas de análisis.
Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones a medida para empresas que necesitan integrar IoT, automatización y análisis avanzado. Nos dedicamos a crear software a medida y aplicaciones a medida que conectan sensores y dispositivos con plataformas de inteligencia empresarial. Si buscas un socio para desarrollar un sistema de registro y análisis a medida para tus dispositivos ESPHome, podemos diseñar la solución, implementarla y desplegarla en la nube con buenas prácticas de ciberseguridad y escalabilidad. Descubre nuestra experiencia en desarrollo de aplicaciones y software a medida en servicios de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma.
Además ofrecemos servicios de inteligencia artificial para empresas y agentes IA que pueden automatizar el análisis de registros, detectar anomalías en tiempos reales y generar alertas inteligentes. Si quieres aplicar modelos de machine learning a tus CSV de sensores para anticipar fallos o optimizar consumo energético, te apoyamos con soluciones de IA para empresas y despliegue de modelos. Más información sobre nuestras capacidades de IA en servicios de inteligencia artificial.
También integramos buenas prácticas de ciberseguridad y pentesting en los proyectos IoT para minimizar vectores de ataque, y ofrecemos servicios cloud AWS y Azure para alojar tus registros, pipelines de datos y paneles de negocio. Podemos ayudar a diseñar una arquitectura que incluya ingestión segura, almacenamiento escalable y conectores a herramientas de Business Intelligence y Power BI para reportes corporativos. Palabras clave relevantes que definimos en nuestras soluciones: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.
Si quieres empezar con un registrador propio, puedo ayudarte a definir la arquitectura básica: elección de IP o mDNS para tus ESP, uso de aioesphomeapi para la conexión, esquema de CSV por día y por dispositivo, y estrategias de archivado y compresión. También ofrecemos servicios para convertir esos CSV en pipelines automáticos que alimenten modelos de IA o paneles en Power BI para que tus datos se conviertan en decisiones.
En resumen, crear un logger en Python que hable con la API nativa de ESPHome y registre en CSV diarios es una solución práctica para tener un historial fiel y utilizable de todos tus dispositivos. Para proyectos a medida, integración con la nube o aplicar inteligencia artificial sobre esos datos, Q2BSTUDIO puede acompañarte desde la arquitectura hasta el despliegue y el mantenimiento.
¿Quieres que te ayudemos a diseñar e implementar un sistema de registro y análisis para tus dispositivos ESPHome y transformar esos datos en valor para tu negocio Contacta con nosotros y te mostraremos cómo integrar logs, seguridad, servicios cloud y modelos de IA para obtener información accionable.