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14 KiB
Python
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from flask import Flask, render_template, request, jsonify, url_for, redirect, session
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|
import pandas as pd
|
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import os
|
|
import logging
|
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import numpy as np
|
|
from datetime import datetime, timedelta
|
|
from dotenv import load_dotenv
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|
import requests
|
|
from collections import defaultdict
|
|
import ipaddress
|
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import csv
|
|
import sqlite3
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from functools import wraps
|
|
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app = Flask(__name__, static_folder='static')
|
|
app.secret_key = os.getenv('SECRET_KEY', 'default-secret-key')
|
|
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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|
logger = logging.getLogger(__name__)
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|
|
# Version der Anwendung
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VERSION = "1.2.13"
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# Pfad zur Datenbank
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DB_FILE = 'data/customers.db'
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# Lade Umgebungsvariablen
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load_dotenv()
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# Statisches Passwort aus der .env Datei
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STATIC_PASSWORD = os.getenv('LOGIN_PASSWORD', 'default-password')
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ALLOWED_IP_RANGES = os.getenv('ALLOWED_IP_RANGES', '').split(',')
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def isIPInSubnet(ip, subnet):
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"""Überprüft, ob eine IP-Adresse in einem Subnetz liegt."""
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try:
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# Teile die IP und das Subnetz in ihre Komponenten
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subnet_ip, bits = subnet.split('/')
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ip_parts = [int(x) for x in ip.split('.')]
|
|
subnet_parts = [int(x) for x in subnet_ip.split('.')]
|
|
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|
# Konvertiere IPs in 32-bit Zahlen
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ip_num = (ip_parts[0] << 24) | (ip_parts[1] << 16) | (ip_parts[2] << 8) | ip_parts[3]
|
|
subnet_num = (subnet_parts[0] << 24) | (subnet_parts[1] << 16) | (subnet_parts[2] << 8) | subnet_parts[3]
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|
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|
# Erstelle die Subnetzmaske
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mask = ~((1 << (32 - int(bits))) - 1)
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# Prüfe, ob die IP im Subnetz liegt
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return (ip_num & mask) == (subnet_num & mask)
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except Exception as e:
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logger.error(f"Fehler bei der IP-Überprüfung: {str(e)}")
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|
return False
|
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|
def get_db_connection():
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|
"""Erstellt eine neue Datenbankverbindung mit Timeout"""
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conn = sqlite3.connect(DB_FILE, timeout=20)
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conn.row_factory = sqlite3.Row
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return conn
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def init_db():
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|
"""Initialisiert die SQLite-Datenbank mit der notwendigen Tabelle."""
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conn = get_db_connection()
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c = conn.cursor()
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|
try:
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# Erstelle die Kunden-Tabelle
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c.execute('''
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|
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
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|
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
|
nummer TEXT,
|
|
name TEXT,
|
|
strasse TEXT,
|
|
plz TEXT,
|
|
ort TEXT,
|
|
telefon TEXT,
|
|
mobil TEXT,
|
|
email TEXT,
|
|
bemerkung TEXT,
|
|
fachrichtung TEXT,
|
|
tag TEXT,
|
|
handy TEXT,
|
|
tele_firma TEXT,
|
|
kontakt1 TEXT,
|
|
kontakt2 TEXT,
|
|
kontakt3 TEXT
|
|
)
|
|
''')
|
|
|
|
# Erstelle Indizes für alle Suchfelder
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|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_nummer ON customers(nummer)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_name ON customers(name)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_strasse ON customers(strasse)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_plz ON customers(plz)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_ort ON customers(ort)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_telefon ON customers(telefon)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_mobil ON customers(mobil)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_email ON customers(email)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_fachrichtung ON customers(fachrichtung)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_tag ON customers(tag)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_handy ON customers(handy)')
|
|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_tele_firma ON customers(tele_firma)')
|
|
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|
# Erstelle einen zusammengesetzten Index für die häufigste Suchkombination
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|
c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_name_ort ON customers(name, ort)')
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|
conn.commit()
|
|
logger.info('Datenbank initialisiert')
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f'Fehler bei der Datenbankinitialisierung: {str(e)}')
|
|
raise
|
|
finally:
|
|
conn.close()
|
|
|
|
def import_csv():
|
|
"""Importiert die CSV-Datei in die Datenbank"""
|
|
conn = None
|
|
try:
|
|
conn = get_db_connection()
|
|
c = conn.cursor()
|
|
|
|
# Lösche bestehende Daten
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c.execute('DELETE FROM customers')
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|
# Importiere MEDISOFT-Daten
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|
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)
|
|
|
|
for _, row in df.iterrows():
|
|
c.execute('''
|
|
INSERT INTO customers (
|
|
name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email,
|
|
fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
|
|
)
|
|
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
|
|
''', (
|
|
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']
|
|
))
|
|
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)
|
|
|
|
for _, row in df_snk.iterrows():
|
|
c.execute('''
|
|
INSERT INTO customers (
|
|
name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email,
|
|
fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
|
|
)
|
|
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
|
|
''', (
|
|
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']
|
|
))
|
|
else:
|
|
logger.warning("MEDICONSULT CSV-Datei nicht gefunden")
|
|
|
|
conn.commit()
|
|
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
|
|
finally:
|
|
if conn:
|
|
conn.close()
|
|
|
|
def clean_dataframe(df):
|
|
"""Konvertiert NaN-Werte in None für JSON-Kompatibilität"""
|
|
return df.replace({np.nan: None})
|
|
|
|
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
|
|
def login():
|
|
# Überprüfe, ob die Client-IP in einem der erlaubten Bereiche liegt
|
|
client_ip = request.headers.get('X-Forwarded-For', request.remote_addr)
|
|
|
|
# Überprüfe, ob die Client-IP in einem der erlaubten Bereichen liegt
|
|
is_allowed = any(isIPInSubnet(client_ip, range.strip()) for range in ALLOWED_IP_RANGES if range.strip())
|
|
|
|
if is_allowed:
|
|
logger.info(f"Client-IP {client_ip} ist in einem erlaubten Bereich, automatischer Login")
|
|
session['logged_in'] = True
|
|
return redirect(url_for('index'))
|
|
|
|
if request.method == 'POST':
|
|
password = request.form.get('password')
|
|
if password == STATIC_PASSWORD:
|
|
session['logged_in'] = True
|
|
logger.info("Erfolgreicher Login")
|
|
return redirect(url_for('index'))
|
|
else:
|
|
logger.warning("Falsches Passwort eingegeben")
|
|
return render_template('login.html', error="Falsches Passwort")
|
|
|
|
logger.info("Zeige Login-Seite")
|
|
return render_template('login.html')
|
|
|
|
@app.route('/')
|
|
def index():
|
|
logger.info(f"Index-Route aufgerufen. Session Status: {session}")
|
|
if not session.get('logged_in'):
|
|
logger.info("Benutzer nicht eingeloggt, Weiterleitung zum Login")
|
|
return redirect(url_for('login'))
|
|
|
|
client_ip = request.headers.get('X-Forwarded-For', request.remote_addr)
|
|
logger.info(f"Client-IP: {client_ip}")
|
|
logger.info(f"Erlaubte IP-Bereiche: {ALLOWED_IP_RANGES}")
|
|
return render_template('index.html', allowed_ip_ranges=','.join(ALLOWED_IP_RANGES), version=VERSION)
|
|
|
|
@app.route('/search', methods=['GET', 'POST'])
|
|
def search():
|
|
if not session.get('logged_in'):
|
|
return jsonify({'error': 'Nicht eingeloggt'}), 401
|
|
|
|
try:
|
|
if request.method == 'POST':
|
|
data = request.get_json()
|
|
search_query = data.get('query', '')
|
|
tag = data.get('tag', 'medisoft')
|
|
else:
|
|
search_query = request.args.get('q', '')
|
|
name = request.args.get('name', '')
|
|
ort = request.args.get('ort', '')
|
|
nummer = request.args.get('nummer', '')
|
|
plz = request.args.get('plz', '')
|
|
fachrichtung = request.args.get('fachrichtung', '')
|
|
tag = request.args.get('tag', 'medisoft')
|
|
|
|
conn = get_db_connection()
|
|
c = conn.cursor()
|
|
|
|
# Baue die SQL-Abfrage
|
|
sql_query = '''
|
|
SELECT
|
|
nummer,
|
|
name,
|
|
strasse,
|
|
plz,
|
|
ort,
|
|
telefon,
|
|
mobil,
|
|
email,
|
|
fachrichtung,
|
|
tag,
|
|
handy,
|
|
tele_firma,
|
|
kontakt1,
|
|
kontakt2,
|
|
kontakt3
|
|
FROM customers
|
|
WHERE 1=1
|
|
'''
|
|
params = []
|
|
|
|
# Füge die Suchbedingungen hinzu
|
|
if search_query:
|
|
# Optimierte Suche mit FTS (Full Text Search)
|
|
sql_query += """
|
|
AND (
|
|
name LIKE ? OR
|
|
nummer LIKE ? OR
|
|
fachrichtung LIKE ? OR
|
|
ort LIKE ? OR
|
|
plz LIKE ? OR
|
|
strasse LIKE ? OR
|
|
telefon LIKE ? OR
|
|
mobil LIKE ? OR
|
|
email LIKE ? OR
|
|
bemerkung LIKE ? OR
|
|
tag LIKE ? OR
|
|
handy LIKE ? OR
|
|
tele_firma LIKE ? OR
|
|
kontakt1 LIKE ? OR
|
|
kontakt2 LIKE ? OR
|
|
kontakt3 LIKE ?
|
|
)
|
|
"""
|
|
search_term = f"%{search_query}%"
|
|
params.extend([search_term] * 16) # 16 Felder für die allgemeine Suche
|
|
|
|
if name:
|
|
sql_query += " AND name LIKE ?"
|
|
params.append(f"%{name}%")
|
|
|
|
if ort:
|
|
sql_query += " AND ort LIKE ?"
|
|
params.append(f"%{ort}%")
|
|
|
|
if nummer:
|
|
sql_query += " AND nummer LIKE ?"
|
|
params.append(f"%{nummer}%")
|
|
|
|
if plz:
|
|
sql_query += " AND plz LIKE ?"
|
|
params.append(f"%{plz}%")
|
|
|
|
if fachrichtung:
|
|
sql_query += " AND fachrichtung LIKE ?"
|
|
params.append(f"%{fachrichtung}%")
|
|
|
|
# Filter nach Tag
|
|
if tag != 'all':
|
|
sql_query += " AND tag = ?"
|
|
params.append(tag)
|
|
|
|
# Füge LIMIT hinzu und optimiere die Sortierung
|
|
sql_query += " ORDER BY name LIMIT 100"
|
|
|
|
# Führe die Abfrage aus
|
|
cursor = conn.cursor()
|
|
cursor.execute(sql_query, params)
|
|
results = cursor.fetchall()
|
|
|
|
formatted_results = []
|
|
for row in results:
|
|
customer = {
|
|
'nummer': row[0],
|
|
'name': row[1],
|
|
'strasse': row[2],
|
|
'plz': row[3],
|
|
'ort': row[4],
|
|
'telefon': row[5],
|
|
'mobil': row[6],
|
|
'email': row[7],
|
|
'fachrichtung': row[8],
|
|
'tag': row[9],
|
|
'handy': row[10],
|
|
'tele_firma': row[11],
|
|
'kontakt1': row[12],
|
|
'kontakt2': row[13],
|
|
'kontakt3': row[14]
|
|
}
|
|
formatted_results.append(customer)
|
|
|
|
conn.close()
|
|
return jsonify(formatted_results)
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Fehler bei der Suche: {str(e)}")
|
|
return jsonify({'error': str(e)}), 500
|
|
|
|
def init_app(app):
|
|
"""Initialisiert die Anwendung mit allen notwendigen Einstellungen."""
|
|
with app.app_context():
|
|
try:
|
|
# Stelle sicher, dass der data-Ordner existiert
|
|
os.makedirs('data', exist_ok=True)
|
|
|
|
# Lösche die alte Datenbank, falls sie existiert
|
|
if os.path.exists(DB_FILE):
|
|
try:
|
|
os.remove(DB_FILE)
|
|
logger.info(f"Alte Datenbank {DB_FILE} 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)}")
|
|
raise
|
|
|
|
# Initialisiere die App
|
|
init_app(app)
|
|
|
|
if __name__ == '__main__':
|
|
app.run(debug=True, port=5001) |