medi-customers/README.md

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:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate     # Windows
   

3. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Anwendung starten:

   python app.py
   

Docker-Container

1. Docker installieren
2. Container mit Docker Compose starten:

   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:

   curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt"
   

2. Suche nach Ort:

   curl "http://localhost:5001/search?ort=Berlin"
   

3. Suche nach Kundennummer:

   curl "http://localhost:5001/search?kundennummer=12345"
   

4. Suche nach Fachrichtung:

   curl "http://localhost:5001/search?fachrichtung=Allgemeinmedizin"
   

5. Kombinierte Suche:

   curl "http://localhost:5001/search?name=Schmidt&ort=Berlin&fachrichtung=Allgemeinmedizin"
   

6. Allgemeine Suche:

   curl "http://localhost:5001/search?q=Schmidt"
   

Beispiel-Response

[
  {
    "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:

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

# 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:

   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)