dschick/git_brcal
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Bremen calling
238 Commits 52 Branches 6 Tags 6.2 MiB
C# 56.1%
Python 42.9%
HTML 0.8%
Shell 0.2%
9a12d74e77
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scopesorting 9a12d74e77 updating validation rules 0001 A-M. Instead of filtering by times_df (which may not exist), the rules make use of the shipcall_participant_map. When one of the participants in a rule is not assigned, no violation is observed. When there are multiple entries of a participant (due to an input bug), the function still verifies properly. When critical time is observed, and there is not yet an entry for the respective key time, there will be a 'yellow' state.
2023-12-01 09:43:31 +02:00
.vscode adjusted launch script 2023-06-29 08:08:40 +02:00
docs updated Datenmodell xlsx 2023-08-31 14:34:14 +02:00
misc Version bump to 1.0.0.0 2023-11-25 16:01:03 +01:00
src updating validation rules 0001 A-M. Instead of filtering by times_df (which may not exist), the rules make use of the shipcall_participant_map. When one of the participants in a rule is not assigned, no violation is observed. When there are multiple entries of a participant (due to an input bug), the function still verifies properly. When critical time is observed, and there is not yet an entry for the respective key time, there will be a 'yellow' state. 2023-12-01 09:43:31 +02:00
.gitignore extended gitignore for local flask 2023-11-27 14:37:23 +01:00
README.md Datenmodell neu, Verbindungsdaten Flask aus einer Datei laden 2023-06-16 12:25:53 +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