# 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 dockerisiert.

1.  In das Verzeichnis wechseln:
    ```bash
    cd heatmap-tool
    ```

2.  Container starten (im Hintergrund):
    ```bash
    docker-compose up --build -d
    ```

3.  Anwendung öffnen:
    *   Browser: `http://<DEINE-IP>:5173` (Frontend)
    *   Die API läuft intern auf Port 8000, ist aber von außen auf Port `8002` gemappt (wird aber durch den Vite-Proxy auf 5173 getunnelt).

4.  Stoppen:
    ```bash
    docker-compose down
    ```

## Architektur

*   **Frontend:** React 19, Vite, Leaflet (`react-leaflet`, `react-leaflet-cluster`, `react-leaflet-heatmap-layer-v3`).
*   **Backend:** Python FastAPI, Pandas (für Excel-Processing).
*   **Kommunikation:** Das Frontend nutzt einen Proxy (`vite.config.ts`), um Anfragen an `/api` an das Backend weiterzuleiten.

## Lessons Learned & Known Issues (WICHTIG!)

### 1. Docker Networking & Vite Proxy
*   **Problem:** Frontend-Container konnte Backend nicht unter `localhost` oder `127.0.0.1` erreichen.
*   **Lösung:**
    1.  Beide Services müssen im selben Docker-Netzwerk sein (`networks: - heatmap-net` in `docker-compose.yml`).
    2.  Das Frontend darf **nicht** versuchen, die URL hartcodiert aufzurufen.
    3.  Stattdessen muss in `vite.config.ts` ein `server.proxy` eingerichtet werden, der `/api` auf `http://backend:8000` (Service-Name!) weiterleitet.
    4.  Im Frontend-Code (`App.tsx`, `axios`) werden dann nur relative Pfade genutzt (z.B. `/api/upload`).

### 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`.