dschick/BreCal
dschick/BreCal
Archived
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Bremen calling
This repository has been archived on 2025-02-17. You can view files and clone it, but cannot push or open issues or pull requests.
6 Commits 57 Branches 66 Tags 5.6 MiB
feature/bremen_calling_datenmodell_v5
Go to file
max_metz d2e5ec395b updating BremenCalling_Datenmodell.xlsx
2023-09-08 17:33:57 +02:00
.vscode initial commit 2023-09-08 06:09:24 +02:00
docs updating BremenCalling_Datenmodell.xlsx 2023-09-08 17:33:57 +02:00
misc initial commit 2023-09-08 06:09:24 +02:00
src creating stub classes and functions for every dataclass object. This will be the foundation for the traffic-light system, as the tests will be based on artificial entries (stubs) instead of data from the real system. tests will be added soon. 2023-09-08 15:33:06 +02:00
.gitignore creating stub classes and functions for every dataclass object. This will be the foundation for the traffic-light system, as the tests will be based on artificial entries (stubs) instead of data from the real system. tests will be added soon. 2023-09-08 15:33:06 +02:00
environment.yml relocating environment yml to the project root, creating an import_modules test for every single dependency to ensure proper setup & versioning at all times. Creating a test, which creates the flask app. Updating gitignore slightly to remove egg-info files, which are created upon installing a library with pip 2023-09-08 10:03:24 +02:00
README.md initial commit 2023-09-08 06:09:24 +02:00

README.md

Bremen Calling

Projekt zur verbesserten Kommunikation der maritimen Partner bei Schiffsanläufen in Bremen.

Anforderungen

Architektur

Die Architektur besteht aus einer Datenbank und einem in Python implementierten Backend, das eine API zu Verfügung stellt. Diese API ist als OpenAPI 3.0 spezifiziert. Die Anwendung selbst kommuniziert nur über diese API mit der Datenbank. Es sind damit unterschiedliche Anwendungsplattformen denkbar, etwa eine Web-, Mobile- oder Windows Desktop Anwendung. In dieser Folie ist ein Bild / Überblick enthalten.

Ein erster Gedanke des Datenbank-Layouts sieht folgendermaßen aus: image

Entwicklung

Postman

Zum Debuggen der Flask App verwende ich dieses Tutorial: https://code.visualstudio.com/docs/python/tutorial-flask#_create-a-project-environment-for-the-flask-tutorial