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# Heatmap Tool (Standalone)
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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.
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## Features
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* **Excel Upload:** Lädt beliebige `.xlsx` Dateien. Erkennt automatisch die PLZ-Spalte (oder fragt nach, wenn unklar).
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* **Datenschutz:** Daten werden nur temporär im RAM des Containers verarbeitet. Keine Datenbank.
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* **Visualisierung:**
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* **Punkte-Karte:** Kreise pro PLZ, Radius = Anzahl der Einträge. Mit Marker-Clustering beim Herauszoomen.
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* **Heatmap:** Klassische Dichte-Darstellung.
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* **Interaktive Filter:** Alle anderen Spalten der Excel-Datei werden automatisch zu Filtern (Checkboxen).
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* **Dynamische Tooltips:** Benutzer können per Drag-and-Drop konfigurieren, welche Daten im Tooltip eines Punktes angezeigt werden.
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## Installation & Start
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Das Projekt ist vollständig in den **GTM-Engine Stack** integriert.
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1. Container starten (im Root-Verzeichnis):
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```bash
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docker-compose up -d --build heatmap-frontend heatmap-backend
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```
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2. Anwendung öffnen:
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* **URL:** `https://<DEINE-IP>:8090/heatmap/` (via Nginx Gateway)
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* **Login:** Basic Auth (`admin` / `gemini`)
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## Architektur
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* **Frontend:** React 19, Vite, Leaflet (`react-leaflet`, `react-leaflet-cluster`, `react-leaflet-heatmap-layer-v3`).
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* **Interner Port:** 80 (Nginx)
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* **Routing:** `/heatmap/` (via Gateway)
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* **Backend:** Python FastAPI, Pandas (für Excel-Processing).
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* **Interner Port:** 8000
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* **Kommunikation:** Nginx (Frontend) leitet `/api/` Anfragen an das Backend weiter.
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## Lessons Learned & Known Issues (WICHTIG!)
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### 1. Docker Networking & Nginx Proxy
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* **Integration:** Das Tool läuft nun hinter einem zentralen Nginx-Gateway.
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* **Pfad-Anpassung:** `vite.config.ts` nutzt `base: '/heatmap/'`, damit Assets korrekt geladen werden.
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* **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.
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### 2. React 19 vs. Leaflet Libraries
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* **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.
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* **Lösung:**
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* Lokal: Installation mit `--legacy-peer-deps`.
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* **Docker Build:** Im `Dockerfile` des Frontends muss zwingend `RUN npm install --legacy-peer-deps` stehen, sonst schlägt der Build fehl.
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### 3. Import/Export Syntax (TypeScript)
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* **Problem:** `Uncaught SyntaxError: The requested module ... does not provide an export named ...`
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* **Ursache:** Beim Importieren von TypeScript-Interfaces (z.B. `TooltipColumn`) in einer `.tsx` Datei wurde das Schlüsselwort `type` vergessen.
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* **Korrekt:** `import type { TooltipColumn } from '../App';`
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* **Falsch:** `import { TooltipColumn } from '../App';` (Führt zu Runtime-Fehlern im Browser, da Vite versucht, es als JS-Code zu kompilieren).
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### 4. Endlosschleifen bei Karten-Events (Vorsicht!)
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* **Problem:** Versuch, eine "zoom-adaptive Legende" zu bauen, die den `maxCount` basierend auf dem sichtbaren Ausschnitt neu berechnet.
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* **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**.
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* **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).
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### 5. Daten-Normalisierung
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* **Problem:** `KeyError: 'plz'`. Die Excel-Datei hatte "PLZ" (groß), das Backend erwartete "plz" (klein) oder umgekehrt.
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* **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`.
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