Bremen calling
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Daniel Schick be0753281d Fixed filtering by date interval.
The lamba used to filter out arrivals/Departures was all wrong.
2024-03-26 17:27:48 +01:00
.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 Changed names for prod version 2024-03-13 18:04:45 +01:00
src Fixed filtering by date interval. 2024-03-26 17:27:48 +01:00
.gitignore gitignore (solved conflict) 2023-12-19 09:51:29 +01:00
README.md Datenmodell neu, Verbindungsdaten Flask aus einer Datei laden 2023-06-16 12:25:53 +02:00

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