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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:

   cd heatmap-tool
   

2. Container starten (im Hintergrund):

   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:

   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.