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17 Commits
Author | SHA1 | Date | |
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6cfc2e0162 | |||
bbcd04fd21 | |||
89a5152ada | |||
e6f43ca10a | |||
da3ef358d2 | |||
d77ee8ef04 | |||
cbc95c0d29 | |||
3639344a13 | |||
84ba72ab72 | |||
2f4671cbc4 | |||
df87868ab5 | |||
d1c4f6a1d0 | |||
88d33b1a30 | |||
0e9a1156e2 | |||
cdf0bc31d9 | |||
f1c2e9227e | |||
a5383ccce8 |
41
CHANGELOG.md
Normal file
41
CHANGELOG.md
Normal file
@@ -0,0 +1,41 @@
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# Changelog
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Alle wichtigen Änderungen an diesem Projekt werden in dieser Datei dokumentiert.
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Das Format basiert auf [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.0.0/),
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und dieses Projekt adhäriert zu [Semantic Versioning](https://semver.org/lang/de/).
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## [1.0.6] - 2024-03-17
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### Geändert
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- Verbesserte Suchfunktion: Kombinierte Suche über mehrere Felder möglich
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- Dokumentation: Beispiele für kombinierte Suche hinzugefügt
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## [1.0.5] - 2024-03-17
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### Geändert
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- Verbesserte Suchfunktion: Ergebnisliste wird gelöscht, wenn alle Suchfelder leer sind
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## [1.0.4] - 2024-03-17
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### Geändert
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- Verbesserte Adressanzeige: Location-Icon neben der Adresse
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- Entfernung des Google Maps Links aus dem Adresstext
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## [1.0.3] - 2024-03-17
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### Geändert
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- Hervorhebung der Suchbegriffe in den Ergebnissen
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- Verbesserte Benutzeroberfläche
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## [1.0.2] - 2024-03-17
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### Geändert
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- Entfernung der Wetterinformationen
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- Optimierung der Suchfunktion
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## [1.0.1] - 2024-03-17
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### Hinzugefügt
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- Wetterinformationen für Kundensitz
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- Caching für Wetterdaten
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## [1.0.0] - 2024-03-17
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### Hinzugefügt
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- Erste Version der Kundensuche
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|
- Grundlegende Suchfunktionen
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- Responsive Design
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274
README.md
274
README.md
@@ -1,229 +1,99 @@
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# medisoftware Kundensuche
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# medisoftware Kundensuche
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Eine Flask-basierte Webanwendung zur Suche in Kundendaten aus einer CSV-Datei.
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Eine webbasierte Kundensuche für medisoftware mit erweiterten Suchfunktionen.
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## Features
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## Features
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- Live-Suche während der Eingabe
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- Schnelle und präzise Kundensuche
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- Spezifische Suchfelder für:
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- Mehrere Suchfelder für gezielte Suche:
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- Kundennummer
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- Name (Vor- und Nachname)
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- Name (Vor- und Nachname)
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- Fachrichtung
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- Ort
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- Ort
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- Kundennummer
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- Fachrichtung
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- Telefon
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- Allgemeine Suche über alle Felder
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- Allgemeine Suche über alle Felder
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- Klickbare Links für:
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- Kombinierte Suche über mehrere Felder
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- Telefonnummern (tel:)
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- Hervorhebung der Suchbegriffe in den Ergebnissen
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- E-Mail-Adressen (mailto:)
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- Direkte Links zu:
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- Adressen (Google Maps)
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- medisoftware Kundenkartei (Kundennummer)
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- Kundennummern (KKBefe-System)
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- Google Maps (Adresse)
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- Teilen-Funktion für einzelne Suchergebnisse
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- Telefon (Klick zum Anrufen)
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- Responsive Design mit Bootstrap
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- E-Mail (Klick zum Mailen)
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- Docker-Container-Unterstützung
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- Responsive Design für alle Geräte
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- Automatische Aktualisierung der Ergebnisse
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## Technische Details
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- Leere Ergebnisliste bei leeren Suchfeldern
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### Technologie-Stack
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- **Backend**: Python 3.11 mit Flask
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- **Frontend**: HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap 5
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- **Datenverarbeitung**: pandas, numpy
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- **Container**: Docker
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### Projektstruktur
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```
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medi-customers/
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├── app.py # Flask-Anwendung
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├── templates/ # HTML-Templates
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│ └── index.html # Hauptseite
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├── spezexpo.csv # Kundendaten
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├── requirements.txt # Python-Abhängigkeiten
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├── Dockerfile # Docker-Konfiguration
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├── docker-compose.yml # Docker Compose Konfiguration
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└── .dockerignore # Docker-Ignore-Datei
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```
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### Datenformat
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Die Anwendung erwartet eine CSV-Datei (`spezexpo.csv`) mit folgenden Spalten:
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- Nummer (Kundennummer)
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- Vorname
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- Nachname
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- Fachrichtung
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- Strasse
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- PLZ
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- Ort
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- Tel
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- mail
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||||||
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||||||
## Installation
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## Installation
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### Lokale Entwicklung
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1. Repository klonen:
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```bash
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1. Python 3.11 installieren
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git clone https://gitea.elpatron.me/elpatron/medi-customers.git
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2. Virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren:
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cd medi-customers
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```bash
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate # Linux/Mac
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venv\Scripts\activate # Windows
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```
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||||||
3. Abhängigkeiten installieren:
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```bash
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||||||
pip install -r requirements.txt
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||||||
```
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4. Anwendung starten:
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```bash
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python app.py
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```
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||||||
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### Docker-Container
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||||||
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1. Docker installieren
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2. Container mit Docker Compose starten:
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```bash
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||||||
docker-compose up --build
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||||||
```
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Die Anwendung ist dann unter `http://localhost:5001` erreichbar.
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## API-Endpunkte
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### GET /
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- Rendert die Hauptseite
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### GET /search
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- Sucht nach Kunden basierend auf verschiedenen Parametern
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- Parameter:
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- `name`: Suche nach Vor- oder Nachname
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- `ort`: Suche nach Ort
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- `kundennummer`: Suche nach Kundennummer
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||||||
- `fachrichtung`: Suche nach Fachrichtung
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||||||
- `q`: Allgemeine Suche über alle Felder
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- Returns: JSON-Array mit gefundenen Kunden
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#### API-Beispiele
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1. Suche nach Namen:
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```bash
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curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt"
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```
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||||||
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||||||
2. Suche nach Ort:
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||||||
```bash
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||||||
curl "http://localhost:5001/search?ort=Berlin"
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||||||
```
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||||||
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||||||
3. Suche nach Kundennummer:
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```bash
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||||||
curl "http://localhost:5001/search?kundennummer=12345"
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||||||
```
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||||||
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||||||
4. Suche nach Fachrichtung:
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||||||
```bash
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||||||
curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Allgemeinmedizin"
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||||||
```
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||||||
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||||||
5. Kombinierte Suche:
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||||||
```bash
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||||||
curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt&ort=Berlin&fachrichtung=Allgemeinmedizin"
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||||||
```
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||||||
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||||||
6. Allgemeine Suche:
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```bash
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curl "http://localhost:5001/search?q=Schmidt"
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||||||
```
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||||||
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||||||
#### Beispiel-Response
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||||||
```json
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[
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||||||
{
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||||||
"Nummer": "12345",
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||||||
"Vorname": "Max",
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|
||||||
"Nachname": "Schmidt",
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||||||
"Fachrichtung": "Allgemeinmedizin",
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||||||
"Strasse": "Hauptstraße 1",
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|
||||||
"PLZ": "10115",
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||||||
"Ort": "Berlin",
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|
||||||
"Tel": "030-123456",
|
|
||||||
"mail": "max.schmidt@example.com"
|
|
||||||
}
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|
||||||
]
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||||||
```
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```
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||||||
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||||||
## Frontend-Funktionen
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2. Docker Container starten:
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```bash
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||||||
|
docker-compose up -d
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
### Suchfunktion
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3. Die Anwendung ist unter `http://localhost:5001` erreichbar.
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||||||
- Live-Suche mit 300ms Debounce
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||||||
- Spezifische Suchfelder für präzise Suche
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||||||
- Allgemeine Suche für breite Suche
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||||||
- Kombinierbare Suchkriterien
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||||||
- Trefferzähler für jedes Suchfeld
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||||||
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||||||
### Link-Generierung
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- `createPhoneLink()`: Erstellt tel:-Links mit führender 0
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||||||
- `createEmailLink()`: Erstellt mailto:-Links
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||||||
- `createAddressLink()`: Erstellt Google Maps-Links
|
|
||||||
- `createCustomerLink()`: Erstellt KKBefe-System-Links
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||||||
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||||||
### Teilen-Funktion
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||||||
- Individueller Teilen-Button für jedes Suchergebnis
|
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||||||
- Kopiert einen direkten Link zum spezifischen Kunden
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|
||||||
- Visuelles Feedback beim Kopieren
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||||||
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||||||
## Fehlerbehandlung
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- Logging für Backend-Fehler
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||||||
- Benutzerfreundliche Fehlermeldungen im Frontend
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||||||
- Graceful Degradation bei fehlenden Daten
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||||||
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||||||
## Entwicklung
|
## Entwicklung
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||||||
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### Debug-Modus
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- Python 3.11
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Die Anwendung läuft standardmäßig im Debug-Modus:
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- Flask
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|
- Docker
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|
- Bootstrap 5
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||||||
|
- Font Awesome
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## Lizenz
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||||||
|
Alle Rechte vorbehalten. © 2025 medisoftware
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||||||
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## API-Beispiele
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||||||
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### Suche nach Name
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||||||
```bash
|
```bash
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||||||
python app.py
|
curl "http://localhost:5001/search?name=Mustermann"
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
### Logging
|
### Suche nach Ort
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||||||
- Backend-Logs werden mit Python's logging-Modul erstellt
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||||||
- Log-Level: DEBUG
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||||||
- Logs werden in der Konsole ausgegeben
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||||||
|
|
||||||
## Wartung
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||||||
|
|
||||||
### Container-Verwaltung
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||||||
```bash
|
```bash
|
||||||
# Container stoppen
|
curl "http://localhost:5001/search?ort=Berlin"
|
||||||
docker-compose down
|
|
||||||
|
|
||||||
# Container starten
|
|
||||||
docker-compose up
|
|
||||||
|
|
||||||
# Container im Hintergrund starten
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||||||
docker-compose up -d
|
|
||||||
|
|
||||||
# Container-Logs anzeigen
|
|
||||||
docker-compose logs -f
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
### Datenaktualisierung
|
### Suche nach Kundennummer
|
||||||
1. CSV-Datei aktualisieren
|
```bash
|
||||||
2. Container neu bauen und starten:
|
curl "http://localhost:5001/search?kundennummer=12345"
|
||||||
```bash
|
```
|
||||||
docker-compose down
|
|
||||||
docker-compose up --build
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
## Sicherheit
|
### Suche nach Fachrichtung
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||||||
|
```bash
|
||||||
|
curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Zahnarzt"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
- Alle externen Links öffnen sich in neuen Tabs
|
### Suche nach Telefon
|
||||||
- Sicherheitsattribute für externe Links (noopener, noreferrer)
|
```bash
|
||||||
- Input-Validierung im Backend
|
curl "http://localhost:5001/search?telefon=030"
|
||||||
- Fehlerbehandlung für ungültige Daten
|
```
|
||||||
|
|
||||||
## Browser-Kompatibilität
|
### Allgemeine Suche
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
curl "http://localhost:5001/search?q=Suchbegriff"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
Die Anwendung wurde getestet mit:
|
### Kombinierte Suche
|
||||||
- Chrome (neueste Version)
|
```bash
|
||||||
- Firefox (neueste Version)
|
# Suche nach Fachrichtung und Ort
|
||||||
- Edge (neueste Version)
|
curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Zahnarzt&ort=Berlin"
|
||||||
- Safari (neueste Version)
|
|
||||||
|
# Suche nach Name und Telefon
|
||||||
|
curl "http://localhost:5001/search?name=Mustermann&telefon=030"
|
||||||
|
|
||||||
|
# Suche nach mehreren Kriterien
|
||||||
|
curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Zahnarzt&ort=Berlin&name=Schmidt"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
## Version
|
||||||
|
|
||||||
|
Aktuelle Version: [1.0.5](CHANGELOG.md#105---2024-03-17)
|
86
app.py
86
app.py
@@ -3,18 +3,24 @@ import pandas as pd
|
|||||||
import os
|
import os
|
||||||
import logging
|
import logging
|
||||||
import numpy as np
|
import numpy as np
|
||||||
from datetime import datetime
|
from datetime import datetime, timedelta
|
||||||
|
from dotenv import load_dotenv
|
||||||
|
import requests
|
||||||
|
from collections import defaultdict
|
||||||
|
|
||||||
app = Flask(__name__, static_folder='static')
|
app = Flask(__name__, static_folder='static')
|
||||||
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
|
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
|
||||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
# Version der Anwendung
|
# Version der Anwendung
|
||||||
VERSION = "1.0.1"
|
VERSION = "1.0.6"
|
||||||
|
|
||||||
# Pfad zur CSV-Datei
|
# Pfad zur CSV-Datei
|
||||||
CSV_FILE = "data/customers.csv"
|
CSV_FILE = "data/customers.csv"
|
||||||
|
|
||||||
|
# Lade Umgebungsvariablen
|
||||||
|
load_dotenv()
|
||||||
|
|
||||||
def clean_dataframe(df):
|
def clean_dataframe(df):
|
||||||
"""Konvertiert NaN-Werte in None für JSON-Kompatibilität"""
|
"""Konvertiert NaN-Werte in None für JSON-Kompatibilität"""
|
||||||
return df.replace({np.nan: None})
|
return df.replace({np.nan: None})
|
||||||
@@ -27,7 +33,14 @@ def load_data():
|
|||||||
logger.error(f"CSV-Datei '{CSV_FILE}' nicht gefunden!")
|
logger.error(f"CSV-Datei '{CSV_FILE}' nicht gefunden!")
|
||||||
return None
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
df = pd.read_csv(CSV_FILE, encoding='utf-8')
|
# Lade CSV mit Komma als Trennzeichen
|
||||||
|
df = pd.read_csv(CSV_FILE, sep=',', encoding='utf-8', quotechar='"')
|
||||||
|
# Entferne Anführungszeichen aus den Spaltennamen
|
||||||
|
df.columns = df.columns.str.strip('"')
|
||||||
|
# Entferne Anführungszeichen aus den Werten
|
||||||
|
for col in df.columns:
|
||||||
|
if df[col].dtype == 'object':
|
||||||
|
df[col] = df[col].str.strip('"')
|
||||||
df = clean_dataframe(df)
|
df = clean_dataframe(df)
|
||||||
logger.info(f"CSV-Datei erfolgreich geladen. {len(df)} Einträge gefunden.")
|
logger.info(f"CSV-Datei erfolgreich geladen. {len(df)} Einträge gefunden.")
|
||||||
return df
|
return df
|
||||||
@@ -55,10 +68,12 @@ def search():
|
|||||||
telefon = request.args.get('telefon', '').strip()
|
telefon = request.args.get('telefon', '').strip()
|
||||||
query = request.args.get('q', '').strip()
|
query = request.args.get('q', '').strip()
|
||||||
|
|
||||||
# Wenn keine spezifischen Suchkriterien angegeben sind, aber eine allgemeine Suche
|
# Initialisiere die Maske für die Filterung
|
||||||
if not any([name, ort, kundennummer, fachrichtung, telefon]) and query:
|
mask = pd.Series(True, index=df.index)
|
||||||
# Suche in allen relevanten Feldern
|
|
||||||
mask = (
|
# Wenn eine allgemeine Suche angegeben ist
|
||||||
|
if query:
|
||||||
|
query_mask = (
|
||||||
df['Vorname'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
df['Vorname'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
||||||
df['Nachname'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
df['Nachname'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
||||||
df['Ort'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
df['Ort'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
||||||
@@ -66,39 +81,42 @@ def search():
|
|||||||
df['Fachrichtung'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
df['Fachrichtung'].str.contains(query, case=False, na=False) |
|
||||||
df['Tel'].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)
|
df['Tel'].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)
|
||||||
)
|
)
|
||||||
else:
|
mask &= query_mask
|
||||||
# Spezifische Suche
|
|
||||||
mask = pd.Series(True, index=df.index)
|
# Spezifische Suchkriterien anwenden
|
||||||
|
if name:
|
||||||
if name:
|
name_mask = (
|
||||||
name_mask = (
|
df['Vorname'].str.contains(name, case=False, na=False) |
|
||||||
df['Vorname'].str.contains(name, case=False, na=False) |
|
df['Nachname'].str.contains(name, case=False, na=False)
|
||||||
df['Nachname'].str.contains(name, case=False, na=False)
|
)
|
||||||
)
|
mask &= name_mask
|
||||||
mask &= name_mask
|
|
||||||
|
if ort:
|
||||||
if ort:
|
ort_mask = df['Ort'].str.contains(ort, case=False, na=False)
|
||||||
ort_mask = df['Ort'].str.contains(ort, case=False, na=False)
|
mask &= ort_mask
|
||||||
mask &= ort_mask
|
|
||||||
|
if kundennummer:
|
||||||
if kundennummer:
|
kundennummer_mask = df['Nummer'].astype(str).str.contains(kundennummer, case=False, na=False)
|
||||||
kundennummer_mask = df['Nummer'].astype(str).str.contains(kundennummer, case=False, na=False)
|
mask &= kundennummer_mask
|
||||||
mask &= kundennummer_mask
|
|
||||||
|
if fachrichtung:
|
||||||
if fachrichtung:
|
fachrichtung_mask = df['Fachrichtung'].str.contains(fachrichtung, case=False, na=False)
|
||||||
fachrichtung_mask = df['Fachrichtung'].str.contains(fachrichtung, case=False, na=False)
|
mask &= fachrichtung_mask
|
||||||
mask &= fachrichtung_mask
|
|
||||||
|
|
||||||
if telefon:
|
if telefon:
|
||||||
telefon_mask = df['Tel'].astype(str).str.contains(telefon, case=False, na=False)
|
telefon_mask = df['Tel'].astype(str).str.contains(telefon, case=False, na=False)
|
||||||
mask &= telefon_mask
|
mask &= telefon_mask
|
||||||
|
|
||||||
results = df[mask].to_dict('records')
|
results = df[mask].to_dict('records')
|
||||||
logger.info(f"{len(results)} Ergebnisse gefunden")
|
logger.info(f"{len(results)} Ergebnisse gefunden")
|
||||||
return jsonify(results)
|
|
||||||
|
return jsonify({
|
||||||
|
'results': results,
|
||||||
|
'total': len(results)
|
||||||
|
})
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
logger.error(f"Fehler bei der Suche: {str(e)}")
|
logger.error(f"Fehler bei der Suche: {str(e)}")
|
||||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
if __name__ == '__main__':
|
||||||
app.run(debug=True)
|
app.run(debug=True, port=5001)
|
@@ -1,4 +1,5 @@
|
|||||||
flask==3.0.2
|
flask==3.0.2
|
||||||
pandas==2.2.1
|
pandas==2.2.1
|
||||||
numpy==1.26.4
|
numpy==1.26.4
|
||||||
python-dotenv==1.0.1
|
python-dotenv==1.0.1
|
||||||
|
requests==2.32.3
|
@@ -234,10 +234,7 @@
|
|||||||
|
|
||||||
function createCustomerLink(customerNumber) {
|
function createCustomerLink(customerNumber) {
|
||||||
if (!customerNumber) return 'N/A';
|
if (!customerNumber) return 'N/A';
|
||||||
return `<a href="medisw:openkkbefe/P${customerNumber}?NetGrp=4"
|
return `<a href="medisw:openkkbefe/P${customerNumber}?NetGrp=4" class="customer-link">${customerNumber}</a>`;
|
||||||
class="customer-link" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
|
|
||||||
${customerNumber}
|
|
||||||
</a>`;
|
|
||||||
}
|
}
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||||||
|
|
||||||
function showCopyFeedback() {
|
function showCopyFeedback() {
|
||||||
@@ -300,52 +297,46 @@
|
|||||||
if (query) params.append('q', query);
|
if (query) params.append('q', query);
|
||||||
|
|
||||||
fetch(`/search?${params.toString()}`)
|
fetch(`/search?${params.toString()}`)
|
||||||
.then(response => {
|
.then(response => response.json())
|
||||||
if (!response.ok) {
|
|
||||||
return response.json().then(data => {
|
|
||||||
throw new Error(data.error || 'Ein Fehler ist aufgetreten');
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return response.json();
|
|
||||||
})
|
|
||||||
.then(data => {
|
.then(data => {
|
||||||
const resultsDiv = document.getElementById('results');
|
if (data.error) {
|
||||||
resultsDiv.innerHTML = '';
|
showError(data.error);
|
||||||
|
|
||||||
if (data.length === 0) {
|
|
||||||
resultsDiv.innerHTML = '<div class="alert alert-info">Keine Ergebnisse gefunden.</div>';
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||||||
lastResults = [];
|
|
||||||
updateResultCounts();
|
|
||||||
return;
|
return;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
data.forEach(customer => {
|
const resultsContainer = document.getElementById('results');
|
||||||
const card = document.createElement('div');
|
resultsContainer.innerHTML = '';
|
||||||
card.className = 'card result-card';
|
|
||||||
card.innerHTML = `
|
if (data.results && data.results.length > 0) {
|
||||||
<div class="card-body">
|
data.results.forEach(customer => {
|
||||||
<h5 class="card-title">
|
const card = document.createElement('div');
|
||||||
${customer.Vorname} ${customer.Nachname}
|
card.className = 'card mb-3';
|
||||||
<span class="customer-number ms-2">(Kunde: ${createCustomerLink(customer.Nummer)})</span>
|
const customerLink = createCustomerLink(customer.Nummer);
|
||||||
</h5>
|
console.log('Customer:', customer); // Debug-Ausgabe
|
||||||
<p class="card-text">
|
console.log('Customer link:', customerLink); // Debug-Ausgabe
|
||||||
<strong>Fachrichtung:</strong> ${customer.Fachrichtung || 'N/A'}<br>
|
card.innerHTML = `
|
||||||
<strong>Adresse:</strong> ${createAddressLink(customer.Strasse, customer.PLZ, customer.Ort)}<br>
|
<div class="card-body">
|
||||||
<strong>Telefon:</strong> ${createPhoneLink(customer.Tel)}<br>
|
<h5 class="card-title">${customer.Vorname} ${customer.Nachname}</h5>
|
||||||
<strong>E-Mail:</strong> ${createEmailLink(customer.mail)}
|
<p class="card-text">
|
||||||
</p>
|
<strong>Kundennummer:</strong> ${customerLink}<br>
|
||||||
<div class="card-actions">
|
<strong>Fachrichtung:</strong> ${customer.Fachrichtung || 'N/A'}<br>
|
||||||
<button class="btn btn-outline-primary share-button" onclick="copyCustomerLink('${customer.Nummer}')">
|
<strong>Adresse:</strong> ${createAddressLink(customer.Strasse, customer.PLZ, customer.Ort)}<br>
|
||||||
🔗 Teilen
|
<strong>Telefon:</strong> ${createPhoneLink(customer.Tel)}<br>
|
||||||
</button>
|
<strong>E-Mail:</strong> ${createEmailLink(customer.mail)}
|
||||||
|
</p>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
`;
|
||||||
`;
|
resultsContainer.appendChild(card);
|
||||||
resultsDiv.appendChild(card);
|
});
|
||||||
});
|
|
||||||
|
// Zeige die Anzahl der Treffer an
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||||||
lastResults = data;
|
const totalResults = document.getElementById('total-results');
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||||||
updateResultCounts();
|
if (totalResults) {
|
||||||
|
totalResults.textContent = `${data.total} Treffer gefunden`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
resultsContainer.innerHTML = '<div class="alert alert-info">Keine Ergebnisse gefunden.</div>';
|
||||||
|
}
|
||||||
})
|
})
|
||||||
.catch(error => {
|
.catch(error => {
|
||||||
console.error('Fehler:', error);
|
console.error('Fehler:', error);
|
||||||
|
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