# medisoftware Kundensuche

Eine Flask-basierte Webanwendung zur Suche in Kundendaten aus einer CSV-Datei.

## Features

- Live-Suche während der Eingabe
- Spezifische Suchfelder für:
  - Kundennummer
  - Name (Vor- und Nachname)
  - Fachrichtung
  - Ort
- Allgemeine Suche über alle Felder
- Klickbare Links für:
  - Telefonnummern (tel:)
  - E-Mail-Adressen (mailto:)
  - Adressen (Google Maps)
  - Kundennummern (KKBefe-System)
- Teilen-Funktion für einzelne Suchergebnisse
- Responsive Design mit Bootstrap
- Docker-Container-Unterstützung

## Technische Details

### Technologie-Stack

- **Backend**: Python 3.11 mit Flask
- **Frontend**: HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap 5
- **Datenverarbeitung**: pandas, numpy
- **Container**: Docker

### Projektstruktur

```
medi-customers/
├── app.py              # Flask-Anwendung
├── templates/          # HTML-Templates
│   └── index.html     # Hauptseite
├── spezexpo.csv       # Kundendaten
├── requirements.txt   # Python-Abhängigkeiten
├── Dockerfile        # Docker-Konfiguration
├── docker-compose.yml # Docker Compose Konfiguration
└── .dockerignore     # Docker-Ignore-Datei
```

### Datenformat

Die Anwendung erwartet eine CSV-Datei (`spezexpo.csv`) mit folgenden Spalten:
- Nummer (Kundennummer)
- Vorname
- Nachname
- Fachrichtung
- Strasse
- PLZ
- Ort
- Tel
- mail

## Installation

### Lokale Entwicklung

1. Python 3.11 installieren
2. Virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren:
   ```bash
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate     # Windows
   ```
3. Abhängigkeiten installieren:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```
4. Anwendung starten:
   ```bash
   python app.py
   ```

### Docker-Container

1. Docker installieren
2. Container mit Docker Compose starten:
   ```bash
   docker-compose up --build
   ```
   Die Anwendung ist dann unter `http://localhost:5001` erreichbar.

## API-Endpunkte

### GET /
- Rendert die Hauptseite

### GET /search
- Sucht nach Kunden basierend auf verschiedenen Parametern
- Parameter:
  - `name`: Suche nach Vor- oder Nachname
  - `ort`: Suche nach Ort
  - `kundennummer`: Suche nach Kundennummer
  - `fachrichtung`: Suche nach Fachrichtung
  - `q`: Allgemeine Suche über alle Felder
- Returns: JSON-Array mit gefundenen Kunden

#### API-Beispiele

1. Suche nach Namen:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt"
   ```

2. Suche nach Ort:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?ort=Berlin"
   ```

3. Suche nach Kundennummer:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?kundennummer=12345"
   ```

4. Suche nach Fachrichtung:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Allgemeinmedizin"
   ```

5. Kombinierte Suche:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt&ort=Berlin&fachrichtung=Allgemeinmedizin"
   ```

6. Allgemeine Suche:
   ```bash
   curl "http://localhost:5001/search?q=Schmidt"
   ```

#### Beispiel-Response
```json
[
  {
    "Nummer": "12345",
    "Vorname": "Max",
    "Nachname": "Schmidt",
    "Fachrichtung": "Allgemeinmedizin",
    "Strasse": "Hauptstraße 1",
    "PLZ": "10115",
    "Ort": "Berlin",
    "Tel": "030-123456",
    "mail": "max.schmidt@example.com"
  }
]
```

## Frontend-Funktionen

### Suchfunktion
- Live-Suche mit 300ms Debounce
- Spezifische Suchfelder für präzise Suche
- Allgemeine Suche für breite Suche
- Kombinierbare Suchkriterien
- Trefferzähler für jedes Suchfeld

### Link-Generierung
- `createPhoneLink()`: Erstellt tel:-Links mit führender 0
- `createEmailLink()`: Erstellt mailto:-Links
- `createAddressLink()`: Erstellt Google Maps-Links
- `createCustomerLink()`: Erstellt KKBefe-System-Links

### Teilen-Funktion
- Individueller Teilen-Button für jedes Suchergebnis
- Kopiert einen direkten Link zum spezifischen Kunden
- Visuelles Feedback beim Kopieren

## Fehlerbehandlung

- Logging für Backend-Fehler
- Benutzerfreundliche Fehlermeldungen im Frontend
- Graceful Degradation bei fehlenden Daten

## Entwicklung

### Debug-Modus
Die Anwendung läuft standardmäßig im Debug-Modus:
```bash
python app.py
```

### Logging
- Backend-Logs werden mit Python's logging-Modul erstellt
- Log-Level: DEBUG
- Logs werden in der Konsole ausgegeben

## Wartung

### Container-Verwaltung
```bash
# Container stoppen
docker-compose down

# Container starten
docker-compose up

# Container im Hintergrund starten
docker-compose up -d

# Container-Logs anzeigen
docker-compose logs -f
```

### Datenaktualisierung
1. CSV-Datei aktualisieren
2. Container neu bauen und starten:
   ```bash
   docker-compose down
   docker-compose up --build
   ```

## Sicherheit

- Alle externen Links öffnen sich in neuen Tabs
- Sicherheitsattribute für externe Links (noopener, noreferrer)
- Input-Validierung im Backend
- Fehlerbehandlung für ungültige Daten

## Browser-Kompatibilität

Die Anwendung wurde getestet mit:
- Chrome (neueste Version)
- Firefox (neueste Version)
- Edge (neueste Version)
- Safari (neueste Version)