chore: Release v1.2.21

CHANGELOG.md

@@ -225,3 +225,10 @@ und dieses Projekt adhäriert zu [Semantic Versioning](https://semver.org/lang/d
 - Dunkles Theme für bessere Lesbarkeit bei schlechten Lichtverhältnissen
 - Theme-Switcher im Hamburger-Menü
 - Automatische Speicherung der Theme-Präferenz
+
+## [1.2.21] - 2024-03-24
+### Fixed
+- Verbesserte Datenbankinitialisierung und CSV-Import
+- Korrektur der Suchfunktionalität
+
+## [1.2.20] - 2024-03-24 

README.md

@@ -19,7 +19,7 @@ Eine einfache und effiziente Kundensuche für medisoftware Kunden.
 
 ## Version
 
-Aktuelle Version: 1.2.20
+Aktuelle Version: 1.2.21
 
 ## Installation
 

app.py

@@ -15,8 +15,8 @@ import markdown2
 app = Flask(__name__, static_folder='static')
 app.config['SECRET_KEY'] = os.environ.get('SECRET_KEY', 'dev')
 app.config['ALLOWED_IP_RANGES'] = os.getenv('ALLOWED_IP_RANGES', '192.168.0.0/16,10.0.0.0/8').split(',')
-app.config['VERSION'] = '1.2.20'
+app.config['VERSION'] = '1.2.21'
-app.config['DATABASE'] = os.path.join(app.instance_path, 'customers.db')
+app.config['DATABASE'] = 'data/customers.db'
 app.config['DATABASE_TIMEOUT'] = 20
 app.config['DATABASE_POOL_SIZE'] = 5
 
@@ -51,6 +51,12 @@ def init_db():
         c = conn.cursor()
         
         try:
+            # Prüfe, ob die Tabelle bereits existiert
+            c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='customers'")
+            if c.fetchone() is not None:
+                app.logger.info('Datenbank existiert bereits, überspringe Initialisierung')
+                return
+            
             # Erstelle die Kunden-Tabelle
             c.execute('''
                 CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
@@ -83,11 +89,59 @@ def init_db():
             # Zusammengesetzter Index für die häufigste Suchkombination
             c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_search ON customers(name, ort, fachrichtung, tag)')
             
-            logger.info('Datenbank initialisiert')
+            app.logger.info('Datenbank initialisiert')
+            
+            # Importiere die CSV-Daten
+            import_csv_data('data/medisoft.csv', 'MEDISOFT')
+            import_csv_data('data/mediconsult.csv', 'MEDICONSULT')
+            app.logger.info('CSV-Daten erfolgreich in die Datenbank importiert')
+            
         except Exception as e:
-            logger.error(f'Fehler bei der Datenbankinitialisierung: {str(e)}')
+            app.logger.error(f'Fehler bei der Datenbankinitialisierung: {str(e)}')
             raise
 
+def import_csv_data(file_path, tag):
+    """Importiert die CSV-Datei in die Datenbank."""
+    try:
+        if not os.path.exists(file_path):
+            app.logger.warning(f"CSV-Datei {file_path} nicht gefunden")
+            return
+
+        app.logger.info(f"Importiere {tag}-Daten aus {file_path}...")
+        
+        with get_db() as conn:
+            c = conn.cursor()
+            
+            # Lese die CSV-Datei
+            df = pd.read_csv(file_path, encoding='iso-8859-1')
+            df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('"', '')
+            df = df.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
+            
+            # Filtere Datensätze mit Fachrichtung "intern"
+            df = df[df['Fachrichtung'].str.lower() != 'intern']
+            
+            # Bereite die Daten für den Batch-Insert vor
+            data = [(
+                row['VorNachname'], row['Nummer'], row['Strasse'], row['PLZ'], row['Ort'], 
+                row['Tel'], row['Tel'], row['mail'], row['Fachrichtung'], tag,
+                row['Handy'], row['Tele Firma'], row['Kontakt1'], row['Kontakt2'], row['Kontakt3']
+            ) for _, row in df.iterrows()]
+            
+            # Führe Batch-Insert durch
+            c.executemany('''
+                INSERT INTO customers (
+                    name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
+                    fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
+                )
+                VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+            ''', data)
+            
+            app.logger.info(f"{tag}-Daten erfolgreich importiert")
+            
+    except Exception as e:
+        app.logger.error(f"Fehler beim Importieren der {tag}-Daten: {str(e)}")
+        raise
+
 def isIPInSubnet(ip, subnet):
     """Überprüft, ob eine IP-Adresse in einem Subnetz liegt."""
     try:
@@ -109,76 +163,6 @@ def isIPInSubnet(ip, subnet):
         logger.error(f"Fehler bei der IP-Überprüfung: {str(e)}")
         return False
 
-def import_csv():
-    """Importiert die CSV-Datei in die Datenbank"""
-    try:
-        with get_db() as conn:
-            c = conn.cursor()
-            
-            # Lösche bestehende Daten
-            c.execute('DELETE FROM customers')
-            
-            # Importiere MEDISOFT-Daten
-            if os.path.exists('data/customers.csv'):
-                logger.info("Importiere MEDISOFT-Daten...")
-                df = pd.read_csv('data/customers.csv', encoding='iso-8859-1')
-                df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('"', '')
-                df = df.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
-                
-                # Filtere Datensätze mit Fachrichtung "intern"
-                df = df[df['Fachrichtung'].str.lower() != 'intern']
-                
-                # Bereite die Daten für den Batch-Insert vor
-                data = [(
-                    row['VorNachname'], row['Nummer'], row['Strasse'], row['PLZ'], row['Ort'], 
-                    row['Tel'], row['Tel'], row['mail'], row['Fachrichtung'], 'medisoft',
-                    row['Handy'], row['Tele Firma'], row['Kontakt1'], row['Kontakt2'], row['Kontakt3']
-                ) for _, row in df.iterrows()]
-                
-                # Führe Batch-Insert durch
-                c.executemany('''
-                    INSERT INTO customers (
-                        name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
-                        fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
-                    )
-                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-                ''', data)
-            else:
-                logger.warning("MEDISOFT CSV-Datei nicht gefunden")
-            
-            # Importiere MEDICONSULT-Daten
-            if os.path.exists('data/customers_snk.csv'):
-                logger.info("Importiere MEDICONSULT-Daten...")
-                df_snk = pd.read_csv('data/customers_snk.csv', encoding='iso-8859-1')
-                df_snk.columns = df_snk.columns.str.strip().str.replace('"', '')
-                df_snk = df_snk.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
-                
-                # Filtere Datensätze mit Fachrichtung "intern"
-                df_snk = df_snk[df_snk['Fachrichtung'].str.lower() != 'intern']
-                
-                # Bereite die Daten für den Batch-Insert vor
-                data = [(
-                    row['VorNachname'], row['Nummer'], row['Strasse'], row['PLZ'], row['Ort'], 
-                    row['Tel'], row['Tel'], row['mail'], row['Fachrichtung'], 'mediconsult',
-                    row['Handy'], row['Tele Firma'], row['Kontakt1'], row['Kontakt2'], row['Kontakt3']
-                ) for _, row in df_snk.iterrows()]
-                
-                # Führe Batch-Insert durch
-                c.executemany('''
-                    INSERT INTO customers (
-                        name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
-                        fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
-                    )
-                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-                ''', data)
-            else:
-                logger.warning("MEDICONSULT CSV-Datei nicht gefunden")
-            
-            logger.info("CSV-Daten erfolgreich in die Datenbank importiert")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Fehler beim Importieren der CSV-Datei: {str(e)}")
-        raise
-
 @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
 def login():
     # Überprüfe, ob die Client-IP in einem der erlaubten Bereiche liegt
@@ -422,8 +406,8 @@ def upload():
             customers.save('data/customers.csv')
             
             # Importiere die Daten in die Datenbank
-            import_csv('data/customers_snk.csv', 'snk')
+            import_csv_data('data/customers_snk.csv', 'snk')
-            import_csv('data/customers.csv', 'medisoft')
+            import_csv_data('data/customers.csv', 'medisoft')
             
             return render_template('upload.html', success="Dateien erfolgreich hochgeladen und importiert", version=app.config['VERSION'])
         except Exception as e:
@@ -453,18 +437,8 @@ def init_app(app):
             # Stelle sicher, dass der data-Ordner existiert
             os.makedirs('data', exist_ok=True)
             
-            # Lösche die alte Datenbank, falls sie existiert
-            if os.path.exists(app.config['DATABASE']):
-                try:
-                    os.remove(app.config['DATABASE'])
-                    logger.info(f"Alte Datenbank {app.config['DATABASE']} wurde gelöscht")
-                except Exception as e:
-                    logger.error(f"Fehler beim Löschen der alten Datenbank: {str(e)}")
-            
             # Initialisiere die Datenbank
             init_db()
-            # Importiere die CSV-Daten
-            import_csv()
             logger.info("Anwendung erfolgreich initialisiert")
         except Exception as e:
             logger.error(f"Fehler bei der Initialisierung: {str(e)}")