# Heatmap Tool (Standalone)

Eine Webanwendung zur Visualisierung von Excel-Daten (XLSX) auf einer Deutschlandkarte. Das Tool aggregiert Daten basierend auf Postleitzahlen (PLZ) und stellt sie entweder als Punkte-Cluster oder als Heatmap dar.

## Features

*   **Excel Upload:** Lädt beliebige `.xlsx` Dateien. Erkennt automatisch die PLZ-Spalte (oder fragt nach, wenn unklar).
*   **Datenschutz:** Daten werden nur temporär im RAM des Containers verarbeitet. Keine Datenbank.
*   **Visualisierung:**
    *   **Punkte-Karte:** Kreise pro PLZ, Radius = Anzahl der Einträge. Mit Marker-Clustering beim Herauszoomen.
    *   **Heatmap:** Klassische Dichte-Darstellung.
*   **Interaktive Filter:** Alle anderen Spalten der Excel-Datei werden automatisch zu Filtern (Checkboxen).
*   **Dynamische Tooltips:** Benutzer können per Drag-and-Drop konfigurieren, welche Daten im Tooltip eines Punktes angezeigt werden.

## Installation & Start

Das Projekt ist vollständig in den **GTM-Engine Stack** integriert.

1.  Container starten (im Root-Verzeichnis):
    ```bash
    docker-compose up -d --build heatmap-frontend heatmap-backend
    ```

2.  Anwendung öffnen:
    *   **URL:** `https://<DEINE-IP>:8090/heatmap/` (via Nginx Gateway)
    *   **Login:** Basic Auth (`admin` / `gemini`)

## Architektur

*   **Frontend:** React 19, Vite, Leaflet (`react-leaflet`, `react-leaflet-cluster`, `react-leaflet-heatmap-layer-v3`).
    *   **Interner Port:** 80 (Nginx)
    *   **Routing:** `/heatmap/` (via Gateway)
*   **Backend:** Python FastAPI, Pandas (für Excel-Processing).
    *   **Interner Port:** 8000
*   **Kommunikation:** Nginx (Frontend) leitet `/api/` Anfragen an das Backend weiter.

## Lessons Learned & Known Issues (WICHTIG!)

### 1. Docker Networking & Nginx Proxy
*   **Integration:** Das Tool läuft nun hinter einem zentralen Nginx-Gateway.
*   **Pfad-Anpassung:** `vite.config.ts` nutzt `base: '/heatmap/'`, damit Assets korrekt geladen werden.
*   **API-Routing:** Das Frontend-Nginx (`nginx.conf`) proxied `/api/` an `http://heatmap-backend:8000`. Dies verhindert `405 Method Not Allowed` Fehler bei POST-Requests, die sonst vom statischen Server abgefangen würden.

### 2. React 19 vs. Leaflet Libraries
*   **Problem:** Viele Leaflet-Plugins (wie `react-leaflet-heatmap-layer-v3`) haben veraltete Peer-Dependencies (z.B. React 17), was bei `npm install` zu Fehlern führt.
*   **Lösung:**
    *   Lokal: Installation mit `--legacy-peer-deps`.
    *   **Docker Build:** Im `Dockerfile` des Frontends muss zwingend `RUN npm install --legacy-peer-deps` stehen, sonst schlägt der Build fehl.

### 3. Import/Export Syntax (TypeScript)
*   **Problem:** `Uncaught SyntaxError: The requested module ... does not provide an export named ...`
*   **Ursache:** Beim Importieren von TypeScript-Interfaces (z.B. `TooltipColumn`) in einer `.tsx` Datei wurde das Schlüsselwort `type` vergessen.
*   **Korrekt:** `import type { TooltipColumn } from '../App';`
*   **Falsch:** `import { TooltipColumn } from '../App';` (Führt zu Runtime-Fehlern im Browser, da Vite versucht, es als JS-Code zu kompilieren).

### 4. Endlosschleifen bei Karten-Events (Vorsicht!)
*   **Problem:** Versuch, eine "zoom-adaptive Legende" zu bauen, die den `maxCount` basierend auf dem sichtbaren Ausschnitt neu berechnet.
*   **Fehler:** Ein `useEffect` oder Event-Handler (`useMapEvents`), der den State (`visibleData`) aktualisiert, löst ein Re-Render der Karte aus. Das Re-Render löst erneut das Event aus -> **Endlosschleife / Stack Overflow**.
*   **Status:** Feature wurde reverted. Wenn wir das wieder einbauen, muss der Handler vom Rendering entkoppelt sein (z.B. via `useCallback` oder komplett außerhalb der Render-Logik der Map-Komponente).

### 5. Daten-Normalisierung
*   **Problem:** `KeyError: 'plz'`. Die Excel-Datei hatte "PLZ" (groß), das Backend erwartete "plz" (klein) oder umgekehrt.
*   **Lösung:** Das Backend normalisiert jetzt die Spaltennamen intern, bevor die Daten an das Frontend gesendet werden. Das Frontend verlässt sich strikt auf klein geschrieben `plz`, `lat`, `lon`.