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Windows Purgatorium

Excel: Alle Vorkommen in (*) mit VBA-Script ersetzen

Sub RemoveParentheses()
    Dim ws As Worksheet
    Dim cell As Range
    Dim searchText As String
    Dim replaceText As String
    ' Definiere das zu suchende Muster
    searchText = "(*)"
    replaceText = ""
    ' Schleife durch jedes Tabellenblatt
    For Each ws In ThisWorkbook.Worksheets
        ' Suche nach dem Text und ersetze ihn in allen Zellen des Tabellenblatts
        ws.Cells.Replace What:=searchText, Replacement:=replaceText, LookAt:=xlPart, _
                         SearchOrder:=xlByRows, MatchCase:=False
    Next ws
End Sub

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-09-10 14:38

SQL-Befehle zur Analyse der Datenbankstruktur in MySQL

Ersetze als erstes

IHR_DATENBANKNAME

 mit dem datenbanknamen. Hier sind SQL-Befehle, die Ihnen eine vollständige Übersicht über Ihre MySQL-Datenbank geben, einschließlich Tabellen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen:

1. Grundlegende Tabellen- und Spalteninformationen

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    DATA_TYPE, 
    IS_NULLABLE, 
    COLUMN_KEY, 
    EXTRA
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
ORDER BY 
    TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

2. Primär- und Fremdschlüssel

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    CONSTRAINT_NAME, 
    REFERENCED_TABLE_NAME, 
    REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

3. Vollständige Tabellenbeschreibung mit Beziehungen

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    c.COLUMN_KEY,
    c.COLUMN_DEFAULT,
    c.EXTRA,
    k.REFERENCED_TABLE_NAME,
    k.REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

4. Erweiterte Version mit allen Constraints

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    IFNULL(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, '') AS MAX_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    IFNULL(c.COLUMN_KEY, '') AS COLUMN_KEY,
    IFNULL(c.COLUMN_DEFAULT, '') AS DEFAULT_VALUE,
    IFNULL(c.EXTRA, '') AS EXTRA,
    IFNULL(k.CONSTRAINT_NAME, '') AS CONSTRAINT_NAME,
    IFNULL(k.REFERENCED_TABLE_NAME, '') AS REFERENCED_TABLE,
    IFNULL(k.REFERENCED_COLUMN_NAME, '') AS REFERENCED_COLUMN
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

5. Nur die Fremdschlüsselbeziehungen (für Ihr spezifisches Beispiel)

sql
Copy
SELECT 
    CONSTRAINT_NAME AS 'Beziehungsname',
    TABLE_NAME AS 'Quelltabelle',
    COLUMN_NAME AS 'Quellspalte',
    REFERENCED_TABLE_NAME AS 'Zieltabelle',
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS 'Zielspalte'
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

Ersetzen Sie 'IHR_DATENBANKNAME' durch den Namen Ihrer Datenbank. Diese Abfragen zeigen Ihnen genau die Beziehungen zwischen Tabellen, wie z.B. dass standings.team_id auf teams.id verweist oder dass leagues_current.id als league_id in teams und fixtures verwendet wird.

Die Ergebnisse können Sie direkt an eine KI übergeben, um ein vollständiges Verständnis der Datenbankarchitektur zu ermöglichen.

 
 
 
 
 

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-01 16:32

Wie kann ich eine Python Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M1/M2/M3/M4 einrichten?

Hier sind die detaillierten Anweisungen, um eine Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M3 (mit macOS 15.4 Sonoma oder neuer) oder auch unter Windows im Terminal einzurichten.

Schritt 1: Terminal öffnen

  • Drücke Cmd + Leertaste, tippe Terminal ein und drücke Enter.

Schritt 2: Ins Benutzer-Hauptverzeichnis wechseln

  • Standardmäßig startet das Terminal oft schon im Hauptverzeichnis (~). Um sicherzugehen, gib ein: 
    cd ~
    Dein Prompt sollte nun etwa so aussehen: DeinUsername@DeinComputername ~ %

Schritt 3: Haupt-Projektordner erstellen und hineinwechseln

  • Wir erstellen den Ordner verzeichnis direkt in deinem Home-Verzeichnis: 
    mkdir verzeichnis
cd verzeichnis
    Dein Prompt sollte jetzt den neuen Ordner anzeigen: DeinUsername@DeinComputername verzeichnis %

Schritt 4: Projekt-Unterordner erstellen

  • Jetzt legen wir die geplante Ordnerstruktur an. Der Befehl mkdir -p ist nützlich, da er auch verschachtelte Ordner (data/...) erstellt und keine Fehler wirft, falls ein Ordner bereits existiert. 
    mkdir config db crawler api downloader transcriber analyzer interface scripts && mkdir -p data/raw data/transcripts data/analysis
    • config: Für Konfigurationsdateien (DB-Zugang etc.).
    • db: Für SQL-Schema-Dateien, Migrationsskripte, ORM-Modelle.
    • crawler: Python-Module für die verschiedenen Crawling-Stufen.
    • api: FastAPI-Code (wenn/falls wir es brauchen).
    • downloader: Code zum Herunterladen der Videos.
    • transcriber: Code für Whisper & Co.
    • analyzer: Code für LLM/NER-Analysen.
    • interface: Gradio-Interface Code.
    • scripts: Für Hilfsskripte oder einmalige Aufgaben.
    • data/raw: Hier landen die heruntergeladenen MP4-Dateien.
    • data/transcripts: Hier kommen die Transkriptionsergebnisse hin.
    • data/analysis: Für Ergebnisse aus NER, Topic Modeling etc.
  • Du kannst die Struktur kurz prüfen mit: 
    ls -l
    oder im Finder (öffne den Ordner tagesschau_pipeline in deinem Home-Verzeichnis).

Schritt 5: environment.yml Datei erstellen

  • Wir erstellen jetzt die Datei, die Conda sagt, welche Pakete für unser Projekt-Environment (tsenv) benötigt werden. Wir verwenden hier python=3.11, da es eine sehr stabile und weit verbreitete Version ist und gut mit den meisten Data-Science-Paketen harmoniert (auch wenn du global 3.13 hast, Conda isoliert das). Wir fügen auch python-dotenv hinzu, um Konfigurationsvariablen (wie DB-Passwörter) einfacher zu laden.
  • Führe diesen Befehl im Terminal aus (immer noch im Ordner  
    verzeichnis
    ). Er erstellt die Datei environment.yml direkt mit dem richtigen Inhalt: 
    cat << EOF > environment.yml
name: tsenv
channels:
  - conda-forge
  # Optional: - apple # Für tensorflow-metal etc. auf M-Chips, falls später benötigt
dependencies:
  - python=3.11
  - pip # Wichtig, um pip-Pakete innerhalb von Conda zu verwalten
  - requests
  - beautifulsoup4
  - lxml
  - sqlalchemy
  - pymysql
  - pydantic
  - fastapi
  - uvicorn
  - gradio
  - python-dotenv # Für Konfigurationsmanagement
  # -- Pip-Pakete können hier auch gelistet werden --
  # - pip:
  #   - some-pip-package
EOF
  • Prüfe kurz, ob die Datei korrekt erstellt wurde: 
    cat environment.yml

Schritt 6: Conda Environment erstellen

  • Jetzt sagen wir Conda, es soll basierend auf der environment.yml-Datei das Environment tsenv anlegen. Dies kann einige Minuten dauern, da Conda die Abhängigkeiten auflöst und die Pakete herunterlädt. 
    conda env create -f environment.yml
    Wichtig: Du musst mit dem Internet verbunden sein. Wenn es Probleme gibt (z.B. Konflikte), meldet Conda dies. conda-forge als Hauptkanal ist meistens eine gute Wahl.

Schritt 7: Conda Environment aktivieren

  • Nachdem die Erstellung erfolgreich war, musst du das Environment aktivieren, um es zu nutzen: 
    conda activate tsenv
    Dein Terminal-Prompt sollte sich nun ändern und (tsenv) am Anfang anzeigen, etwa so: (tsenv) DeinUsername@DeinComputername verzeichnis % Das zeigt an, dass du jetzt innerhalb des isolierten Projekt-Environments arbeitest. Alle Python-Befehle und installierten Pakete beziehen sich nun auf dieses Environment.

Schritt 8: Installation überprüfen (optional, aber empfohlen)

  • Stelle sicher, dass alles geklappt hat:
    • Welches Python wird verwendet? Es sollte das aus dem tsenv sein: 
      which python
      (Die Ausgabe sollte auf einen Pfad innerhalb deines Conda-Installationsordners unter envs/tsenv zeigen).
    • Welche Python-Version ist aktiv? 
      python --version
      (Sollte Python 3.11.x anzeigen).
    • Ist ein wichtiges Paket verfügbar? 
      conda list requests
      (Sollte das requests-Paket aus dem conda-forge-Kanal auflisten).

Zusammenfassung & Nächste Schritte

Du hast jetzt:

  1. Eine saubere Ordnerstruktur für dein Projekt im Verzeichnis ~/verzeichnis.
  2. Eine environment.yml-Datei, die die Abhängigkeiten deines Projekts definiert.
  3. Ein isoliertes Conda-Environment namens tsenv mit Python 3.11 und den grundlegenden Paketen, das du jederzeit mit conda activate tsenv aktivieren kannst.

Wichtige Hinweise:

  • Environment verlassen: Wenn du die Arbeit am Projekt beendest, kannst du das Environment mit conda deactivate verlassen. Der (tsenv)-Präfix verschwindet dann.
  • VS Code: Wenn du VS Code öffnest (am besten direkt im Ordner ~/verzeichnis mit code . im Terminal, falls du die Shell-Integration installiert hast), erkennt es normalerweise das Conda Environment. Unten rechts in der Statusleiste kannst du den Python-Interpreter auswählen - stelle sicher, dass dort der Interpreter aus deinem tsenv-Environment ausgewählt ist.
  • Pakete hinzufügen: Wenn du später weitere Pakete brauchst, füge sie zur environment.yml hinzu und update das Environment mit conda env update -f environment.yml --prune (aktiviertes Env) oder installiere sie direkt mit conda install <paketname> oder pip install <paketname> (während tsenv aktiv ist).

Damit ist die Basis gelegt! Der nächste Schritt wäre, die DB-Verbindung zu konfigurieren und mit dem ersten Crawler-Modul (crawl_years.py) zu beginnen. Sollen wir das angehen?

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-26 11:46

Wie erstelle ich eine modulare & skalierbare Python-Pipeline-App mit Gradio

Zielsetzung: Wir bauen eine Anwendung ("PythonApp"), die verschiedene Aufgaben in einer Datenpipeline (Crawling, Datenverwaltung, Anreicherung, Download, Analyse) über eine Weboberfläche (Gradio) steuerbar macht. Die Anwendung soll gut wartbar, erweiterbar und potenziell von mehreren Personen nutzbar sein.

Kernprinzipien:

  1. Modularität: Jede Hauptfunktion (Datenanzeige, Download, Sampling, etc.) wird in einem eigenen Python-Modul gekapselt.

  2. Trennung von Belangen (ähnlich MVC/MVVM):

    • Model (Daten): Datenbanktabellen (definiert in db/models.py) und Funktionen zum Datenzugriff/Manipulation (in db/queries.py oder spezifischen Modul-Helfern).

    • View (UI): Die Gradio-Oberfläche, aufgeteilt in Tabs. Jeder Tab wird durch ein eigenes UI-Modul definiert (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py).

    • Controller/ViewModel (Logik): Die Python-Funktionen (Handler), die auf Benutzerinteraktionen im UI reagieren, Daten vom Model holen/manipulieren und die View aktualisieren. Diese leben teilweise in den UI-Modulen, teilweise im Haupt-Dashboard oder in spezifischen Logik-Modulen (z.B. downloader/download_manager.py).

  3. Zentraler Einstiegspunkt: Eine Hauptdatei (interface/dashboard.py), die die Anwendung initialisiert, die Module zusammenfügt und die Gradio-App startet.

  4. Klare Paketstruktur: Verwendung von Ordnern und __init__.py-Dateien, um Python die Modulstruktur verständlich zu machen.

Was benötigt man (abgesehen vom Environment)?

  1. Projektstruktur: Eine klare Ordnerstruktur, die Code nach Funktionalität trennt . Wichtig sind:

    • Ein Haupt-Paketordner (z.B. interface für die UI).

    • Unterordner für logische Einheiten (z.B. tabs, db, downloader).

    • __init__.py-Dateien in jedem Ordner, der Python-Code enthält, um ihn als Paket/Modul erkennbar zu machen.

      Modularisierung des Gradio UI

      Wir gliedern die UI-Komponenten für jeden Tab in separate Python-Dateien aus. interface/dashboard.py wird zum Haupt-Einstiegspunkt, der die Tabs zusammenfügt und die App startet.

      Neue Struktur innerhalb von interface/:

      interface/
│
├── __init__.py
├── dashboard.py        # Haupt-App, gr.Blocks, gr.Tabs, Startpunkt
└── tabs/               # Neuer Ordner für einzelne Tab-Module
    ├── __init__.py
    ├── data_explorer_ui.py # UI-Komponenten und Logik für den Daten-Explorer-Tab
    ├── downloader_ui.py    # Platzhalter für Downloader-Tab
    ├── sampler_ui.py       # Platzhalter für Sampler-Tab
    └── ... (weitere Tabs) ...
       
       

      Vorgehen:

      1. Ordner erstellen: Lege den Unterordner interface/tabs/ an und erstelle eine leere interface/tabs/__init__.py Datei.

      2. Tab-Modul erstellen (data_explorer_ui.py): Wir erstellen eine Datei für den ersten Tab. Diese Datei wird eine Funktion enthalten, die die UI-Elemente für diesen Tab definiert und zurückgibt.

      3. Haupt-App anpassen (dashboard.py): dashboard.py importiert die Funktion aus data_explorer_ui.pyund ruft sie innerhalb des gr.Tab("Daten-Explorer")-Kontexts auf, um die UI-Elemente dort einzufügen.

  2. Haupt-App / Entrypoint (interface/dashboard.py):

    • PYTHONPATH-Anpassung: Gleich zu Beginn muss sichergestellt werden, dass das Projekt-Root-Verzeichnis im sys.path ist. Das erlaubt konsistente absolute Imports vom Projekt-Root aus (z.B. from db.queries import ...).

      import sys
import os
project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
if project_root not in sys.path:
    sys.path.insert(0, project_root)

    • Import der Tab-Module: Importiert die "Builder"-Funktionen aus den einzelnen Tab-UI-Modulen (z.B. from interface.tabs.data_explorer_ui import build_data_explorer_tab).

    • Gradio UI-Definition (gr.Blocks): Erstellt das Haupt-Gradio-Fenster und die Tab-Struktur (gr.Tabs).

    • Tab-Aufbau: Ruft innerhalb jedes gr.Tab-Kontexts die entsprechende Builder-Funktion aus dem importierten Modul auf (z.B. data_explorer_components = build_data_explorer_tab()). Das gibt ein Dictionary mit Referenzen auf die UI-Elemente dieses Tabs zurück.

    • Backend-Funktionen/Handler: Definiert die Python-Funktionen, die auf Benutzerinteraktionen reagieren sollen (z.B. def handle_filter_button(...)). Diese Funktionen interagieren oft mit anderen Modulen (z.B. db/queries.py).

    • Event-Handler-Verknüpfung: Verbindet die UI-Elemente (die über das Dictionary aus den Builder-Funktionen referenziert werden, z.B. data_explorer_components["apply_filters_button"]) mit den Backend-Funktionen über .click(), .change(), .select(), .load() etc. Hier werden inputs und outputs definiert, um Daten zwischen UI und Backend auszutauschen.

    • App Start: demo.queue().launch(...).

  3. Tab-UI-Module (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py):

    • Import: Importiert gradio as gr und ggf. andere benötigte UI-bezogene Bibliotheken. Keine direkten DB-Imports hier!

    • Konstanten: Kann UI-spezifische Konstanten definieren (z.B. DEFAULT_PAGE_SIZE).

    • UI-Builder-Funktion (z.B. build_data_explorer_tab()):

      • Definiert alle Gradio-UI-Komponenten für diesen spezifischen Tab innerhalb eines with gr.Blocks() as tab_block: Kontexts (oder direkt, wenn es im Haupt-gr.Blocks aufgerufen wird).

      • Rückgabe: Gibt ein Dictionary zurück. Dieses Dictionary muss Referenzen auf alle UI-Komponenten enthalten, die:

        • Von außen über Event-Handler aktualisiert werden müssen (z.B. das gr.DataFrame, das Info-Textfeld).

        • Als Input für Event-Handler dienen (z.B. das Jahr-Filterfeld).

        • Ereignisse auslösen, auf die im Haupt-Dashboard reagiert werden soll (z.B. der "Filter anwenden"-Button, die Paginierungs-Buttons).

        • Auch gr.State-Variablen, die zu diesem Tab gehören, müssen hier initialisiert und zurückgegeben werden.

      • Optional: Kann auch den erstellten tab_block selbst zurückgeben, falls darauf global reagiert werden soll.

  4. Logik/Daten-Module (z.B. db/queries.py, downloader/download_manager.py):

    • Imports: Verwenden relative Imports für Module im selben Paket (z.B. from .database import ... in queries.py) oder absolute Imports vom Projekt-Root für Module in anderen Paketen (z.B. from db.models import ... in download_manager.py).

    • Funktionen: Enthalten die eigentliche Geschäftslogik (DB-Abfragen, Dateioperationen, API-Aufrufe etc.). Sie nehmen Parameter entgegen und geben Ergebnisse zurück (oft Daten oder Statusmeldungen). Sie sollten keine direkte Abhängigkeit von gradio haben.

Organisation als Paket für python -m ...:

Damit der Befehl python -m interface.dashboard funktioniert, muss Python das Verzeichnis interface als Paket erkennen können.

  1. __init__.py in interface/: Die Datei interface/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  2. __init__.py in interface/tabs/: Die Datei interface/tabs/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  3. Startpunkt: Du musst den python -m ...-Befehl aus dem übergeordneten Verzeichnis von interfaceausführen, also aus ~/tagesschau_pipeline.

Zusammenfassend:

Ein Modul (wie data_explorer_ui.py) muss eine Funktion bereitstellen, die die UI-Elemente für seinen Bereich erstellt und ein Dictionary mit Referenzen auf die interaktiven/wichtigen Elemente zurückgibt. Das Hauptmodul (dashboard.py) importiert diese Builder-Funktionen, ruft sie auf, um die UI zusammenzusetzen, und bindet dann die Event-Handler an die zurückgegebenen UI-Komponenten, um die Backend-Logik (aus anderen Modulen wie queries.py) anzustoßen. Die korrekte Paketstruktur mit __init__.py und der Start mit python -m ermöglichen die saubere Auflösung der Modulimporte.

Hier eine Beispielarchitektur für die automatisierte Inhaltsanalyse von Filmen mit der Einbindung von KI-Modulen zur. automatischen S2T (Whisper) und Textverarbeitung mit KI-Modellen wie Mistral, LLAMA etc.:

Modell-Organisation (db/models.py):

  • Vorschlag: Zentrales models.py beibehalten.

    • Begründung: Alle ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, RepoTagesschau, RepoMonth, RepoYear, RepoTagesschauTranscripts, AnalysisEntities, etc.) definieren die Struktur deiner Datenbanktabellen. Diese Struktur ist global für die gesamte Anwendung. Es ist Standard und bewährte Praxis in SQLAlchemy (und ähnlichen ORMs), alle Modell-Definitionen, die zu derselben Datenbank gehören, in einer zentralen Datei (oder einem zentralen Modul/Paket db.models) zu sammeln.

    • Vorteile:

      • Übersichtlichkeit: Man sieht an einem Ort, wie die Datenbank strukturiert ist und welche Beziehungen bestehen.

      • Konsistenz: Verhindert, dass verschiedene Module leicht unterschiedliche Definitionen derselben Tabelle verwenden.

      • Wartbarkeit: Änderungen an der DB-Struktur müssen nur an einer Stelle im Code nachvollzogen werden.

      • SQLAlchemy-Funktionen: Tools wie Alembic (für DB-Migrationen) funktionieren am besten mit einem zentralen Metadaten-Objekt, das alle Modelle kennt.

    • Nachteil: Die Datei db/models.py kann bei sehr vielen Tabellen lang werden. Das ist aber beherrschbar und der Preis für die zentrale Übersicht ist es meist wert.

  • Alternative (Nicht empfohlen): Modelle pro Modul (z.B. downloader/models.py). Das führt schnell zu Redundanz, Inkonsistenzen und Problemen bei Beziehungen zwischen Tabellen, die in verschiedenen Modulen definiert sind.

Query-Organisation (db/queries.py):

  • Aktueller Stand: Eine zentrale db/queries.py mit load_filtered_films und get_filter_options.

  • Vorschlag: Zentrales queries.py für allgemeine/übergreifende Abfragen, spezifische Abfragen in Modul-Helfern.

    • db/queries.py: Enthält Funktionen, die von mehreren UI-Tabs oder Modulen benötigt werden oder die komplexere JOINs über die Kern-Tabellen (film, channel, show_name) durchführen. Beispiele:

      • load_filtered_films (wird vom Explorer, aber vielleicht auch vom Sampler oder Downloader zum Filtern der Queue genutzt).

      • get_filter_options (wird vom Explorer benötigt).

      • get_film_details(film_id) (könnte nützlich sein).

      • count_by_status() (für eine Dashboard-Übersicht).

    • Spezifische Query-Helfer: Für Abfragen, die nur für einen bestimmten Prozess relevant sind, können Hilfsfunktionen direkt im entsprechenden Logik-Modul liegen oder in einem eigenen Untermodul. Beispiele:

      • downloader/db_helpers.py: Enthält vielleicht get_queued_downloads(), update_download_status(film_id, status, ...).

      • sampler/db_helpers.py: Enthält get_films_for_sampling(...), update_sample_group(film_ids, group_name).

      • transcriber/db_helpers.py: Enthält get_pending_transcriptions(), save_transcript(...).

    • Vorteile: Hält db/queries.py fokussiert auf Kernabfragen. Logik, die eng zu einem Prozess gehört (wie Download-Status-Updates), bleibt bei diesem Prozess.

    • Nachteil: Man muss wissen, wo man suchen muss (zentral oder im Modul).

Controller / Event-Handler Organisation:

  • Aktueller Stand: Alle Handler wären in interface/dashboard.py.

  • Vorschlag: Handler im Haupt-Dashboard, Logik in Modulen.

    • interface/dashboard.py: Enthält die direkten Gradio-Event-Handler (def handle_button_click(...)). Diese Handler sind oft relativ schlank:

      • Sie sammeln die notwendigen Daten aus den Gradio-Input-Komponenten.

      • Sie rufen die eigentliche Logikfunktion in einem entsprechenden Modul auf (z.B. result = queries.load_filtered_films(...) oder download_manager.start_download_queue()).

      • Sie nehmen das Ergebnis der Logikfunktion entgegen.

      • Sie formatieren das Ergebnis und geben es an die Gradio-Output-Komponenten zurück.

    • Logik-Module (db/queries.py, downloader/download_manager.py, etc.): Enthalten die "schwere Arbeit" – Datenbankinteraktionen, Dateiverarbeitung, externe API-Aufrufe. Sie sind unabhängig von Gradio.

    • Vorteile: Klare Trennung: dashboard.py kümmert sich um die UI-Verdrahtung, die anderen Module um die Aktionen. Erleichtert das Testen der Kernlogik unabhängig von der UI.

    • Nachteil: Erfordert das Übergeben von Daten zwischen dashboard.py und den Logik-Modulen.

Strukturübersicht (Konkretisierung):

app_pipeline/
│
├── interface/
│   ├── __init__.py
│   ├── dashboard.py        # UI-Grundgerüst, TAB-Aufrufe, EVENT-HANDLER
│   └── tabs/
│       ├── __init__.py
│       ├── data_explorer_ui.py # Definiert UI-Elemente für Tab 1
│       ├── downloader_ui.py    # Definiert UI-Elemente für Tab 2
│       └── ...
├── db/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py     # Engine, Session
│   ├── models.py       # ALLE ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, Repo*, Transcript*, Analysis*)
│   └── queries.py      # ALLGEMEINE Abfragefunktionen (load_filtered_films, get_filter_options, etc.)
├── downloader/
│   ├── __init__.py
│   └── download_manager.py # LOGIK: start_download_queue, download_single_file, db-updates dafür
├── sampler/
│   ├── __init__.py
│   └── sampling_logic.py # LOGIK: create_sample, update_sample_group in DB
├── transcriber/
│   ├── __init__.py
│   └── whisper_runner.py   # LOGIK: get_pending, run_whisper, save_transcript in DB
├── analyzer/
│   ├── __init__.py
│   └── llm_analyzer.py     # LOGIK: get_pending, call_ollama, save_analysis in DB
├── data_enrichment/
│   ├── __init__.py
│   └── sync_repo_to_film.py # LOGIK: Daten von repo_tagesschau nach film synchronisieren
│   └── enrich_from_mv_json.py # LOGIK: Daten aus MV-Liste holen
└── ... (config, data, scripts, etc.)

Zusammenfassung des Plans:

  1. Models: Zentral in db/models.py. Enthält Definitionen für alle relevanten DB-Tabellen.

  2. Queries: Allgemeine, wiederverwendbare Abfragen (insbesondere für die film-Tabelle und ihre JOINs) kommen in db/queries.py. Prozess-spezifische DB-Operationen (Status-Updates etc.) können in den jeweiligen Logik-Modulen (downloader, sampler...) liegen.

  3. UI-Tabs: Jeder Tab bekommt eine eigene Datei in interface/tabs/, die nur die Gradio-Komponenten mit gr.Blocks() erstellt und ein Dictionary mit Referenzen zurückgibt.

  4. Haupt-Dashboard: interface/dashboard.py baut die Tabs mithilfe der UI-Builder-Funktionen zusammen. Es enthält die Event-Handler, die auf UI-Interaktionen reagieren.

  5. Event-Handler: Sind schlank, sammeln UI-Daten, rufen die eigentliche Logik in den entsprechenden Modulen (queries, download_manager, sampling_logic) auf und aktualisieren dann die UI mit den Ergebnissen.

Dieser Plan behält die Übersichtlichkeit bei, fördert die Wiederverwendbarkeit von Abfragen und trennt UI-Definition, UI-Steuerung und Kernlogik.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 12:03

Mac Hölle

Gestaltung von Listen (und Tabellen) in SwiftUI

Gestaltung von Listen (und Tabellen) in SwiftUI

SwiftUI bietet viele Möglichkeiten zur Gestaltung von Benutzeroberflächen, einschließlich der Anpassung von Listen und Tabellen. Hier sind die wichtigsten Eigenschaften und Beispiele, die du verwenden kannst, um Listen optisch anzupassen:

1. Textfarbe, Schriftart und Schriftgröße ändern

In SwiftUI verwendest du die Text-Komponente zur Anzeige von Text. Du kannst die Textfarbe, Schriftart und Größe ganz einfach über Modifikatoren anpassen.

swift
List { Text("Erster Eintrag") .font(.title) // Ändert die Schriftgröße und den Stil
.foregroundColor(.red) // Ändert die Textfarbe
.fontWeight(.bold) // Ändert die Schriftart zu fett Text("Zweiter Eintrag")
.font(.system(size: 20)) // Manuell festgelegte Schriftgröße
.foregroundColor(.green) // Ändert die Textfarbe }

2. Abstände (Padding und Margins) des Textes manipulieren

Du kannst padding verwenden, um den Abstand zwischen dem Text und den Rändern des Listenelements anzupassen.

swift
List { Text("Eintrag mit Padding") .padding() // Fügt Standardabstand zu allen Seiten hinzu
Text("Eintrag mit speziellem Padding")
.padding([.leading, .trailing], 20) // Fügt spezifisch Abstand links und rechts hinzu }

3. Icons in Listen einbinden und färben

Du kannst Image(systemName:) verwenden, um ein Icon aus dem SF Symbols-Katalog von Apple hinzuzufügen, und es mit foregroundColor einfärben.

swift
List { HStack { Image(systemName: "star.fill") // Fügt ein Stern-Icon ein
.foregroundColor(.yellow) // Färbt das Icon gelb Text("Eintrag mit Icon") } }

4. Hintergrundfarben von Listen ändern, wechselseitige Färbung ermöglichen

Für die Hintergrundfarbe einer Liste oder eines Listenelements kannst du background verwenden. Für wechselnde Farben kannst du Logik zur Steuerung einbauen.

swift
List(0..<10) {
index in Text("Eintrag \(index)")
.padding() .background(index % 2 == 0 ? Color.gray.opacity(0.3) : Color.blue.opacity(0.3)) // Wechselseitige Hintergrundfarben }

5. Trennlinien verschiedener Größe und Form zwischen Listeneinträgen einfügen

Du kannst Divider verwenden, um Trennlinien hinzuzufügen. Durch die Verwendung von frame und background kannst du das Aussehen anpassen (z.B. eine gestrichelte Linie).

swift
List { Text("Eintrag 1") Divider() // Fügt eine Standard-Trennlinie ein Text("Eintrag 2") Divider().frame(height: 2) // Fügt eine dickere Trennlinie ein
.background(Color.red) Text("Eintrag 3") Divider().overlay( Rectangle()
.stroke(style: StrokeStyle(lineWidth: 1, dash: [5])) // Gestrichelte Linie
.foregroundColor(.green) ) Text("Eintrag 4") }

6. Höhe und Breite der Listeneinträge manipulieren

Die Höhe eines Listeneintrags kannst du mit frame oder padding steuern.

swift
List { Text("Hoher Eintrag")
.frame(height: 80) // Setzt die Höhe des Eintrags auf 80 Text("Eintrag mit breitem Rand")
.padding(.vertical, 50) // Fügt vertikal 50 Punkte Abstand hinzu }

7. Markierungen und Textfarbenwechsel programmieren (von Weiß auf Blau)

Du kannst die Hintergrund- und Textfarben mit Logik und den Zustand (State) ändern. Hier ein Beispiel mit Markierungen:

swift
struct ContentView: View { @State private var selectedIndex: Int? = nil var body: some View {
List(0..<10) {
index in Text("Eintrag \(index)")
.padding()
.background(selectedIndex == index ? Color.blue : Color.clear)
.foregroundColor(selectedIndex == index ? .white : .black)
.onTapGesture {
selectedIndex = index // Markiert den Eintrag }
}
}
}

In diesem Beispiel wird der Eintrag, der angeklickt wird, markiert (blau mit weißem Text).

Weitere wichtige Punkte zur Gestaltung von Listen

  • Liste ohne Trennlinien: Falls du keine automatischen Trennlinien zwischen Listeneinträgen möchtest, kannst du diese mit dem Modifikator .listRowSeparator(.hidden) ausblenden.

    swift
    List { Text("Eintrag ohne Trennlinie")
    Text("Eintrag ohne Trennlinie") }
    .listRowSeparator(.hidden)

  • Runde Ecken und Schatten: Listen-Items können durch das Einfügen von cornerRadius und shadow optisch abgerundet und hervorgehoben werden.

    swift
    List {

    Text("Eintrag mit runden Ecken und Schatten")
    .padding()
    .background(Color.blue)
    .cornerRadius(10) .shadow(radius: 5)

    }

  • Listen-Header und Footer: SwiftUI ermöglicht es dir, Header und Footer für Abschnitte in Listen hinzuzufügen.

    swift
    List {
    Section(header: Text("Header 1"), footer: Text("Footer 1")) { Text("Eintrag 1") Text("Eintrag 2") } }

Fazit

SwiftUI bietet eine breite Palette an Modifikatoren, um Listen optisch anzupassen. Die wichtigsten Modifikatoren, die du für Listen verwenden kannst, sind:

  • Text und Stil: .font(), .foregroundColor(), .fontWeight()
  • Abstand: .padding(), .frame()
  • Icons: Image(systemName:), .foregroundColor()
  • Hintergrundfarben: .background(), wechselnde Farben mit Logik
  • Trennlinien: Divider(), mit .frame() und .background() anpassbar
  • Interaktionen: .onTapGesture(), .draggable()

Du kannst diese Modifikatoren kombinieren, um ein individuelles Aussehen für Listen zu schaffen, das deinen Bedürfnissen entspricht.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-15 16:31

Xcode - Was bedeuten die Template für: Documentation Catalog, Articel File, Extension FIle, Empty, Tutorial Table of Contents File, Tutorial File.

Die Optionen, die du in Xcode siehst – wie Documentation Catalog, Article File, Extension File, Empty, Tutorial Table of Contents File, und Tutorial File – gehören zum DocC-System, das von Apple für Entwicklerdokumentationen eingeführt wurde. Diese Templates sind primär für die Erstellung von technischen Dokumentationen gedacht, insbesondere zur Erklärung des Codes und seiner Funktionsweise für Entwickler. Sie dienen weniger der Erstellung einer nutzerfreundlichen Hilfefunktion, wie sie für Endbenutzer deiner App vorgesehen ist.

Hier ist eine kurze Erklärung der einzelnen Templates:

1. Documentation Catalog

Dies ist der Hauptordner für DocC-Dokumentationen. Es enthält alle Dokumentationsdateien eines Projekts und stellt den Katalog für die gesamte Entwicklerdokumentation dar. Wenn du eine umfangreiche Sammlung von Dokumentationen zu deinem Code erstellen möchtest (für interne oder externe Entwickler), wäre dies der Einstiegspunkt.

2. Article File

Ein Artikel in DocC ist eine Seite, die in deiner technischen Dokumentation erscheint. Diese Seite kann allgemeine Konzepte, Best Practices oder detaillierte Informationen zu bestimmten Aspekten deines Codes enthalten. In der Regel geht es hier darum, Entwicklern zu erklären, wie der Code funktioniert oder wie sie bestimmte Funktionen verwenden.

3. Extension File

Das Extension File in DocC fügt zusätzliche Informationen zur Dokumentation hinzu. Es wird verwendet, um Dokumentationserweiterungen zu erstellen, die mit bestehenden Artikeln oder Tutorials verknüpft sind.

4. Empty

Dies ist eine leere Datei, die in DocC erstellt wird, und bietet Flexibilität, um von Grund auf eine neue Dokumentation zu schreiben.

5. Tutorial Table of Contents File

Dieses Template wird verwendet, um eine Inhaltsübersicht für ein Tutorial in DocC zu erstellen. Du kannst hier die verschiedenen Schritte eines Tutorials auflisten, das z.B. erklärt, wie ein bestimmtes Feature oder eine Funktion in deinem Code verwendet wird.

6. Tutorial File

Das Tutorial File ist eine spezielle Art von Dokumentation, in der du Entwicklern Schritt-für-Schritt-Anleitungen gibst, wie sie mit deinem Code arbeiten oder bestimmte Funktionen umsetzen können. Es ist eine interaktive Möglichkeit, um Entwicklern den Einsatz deiner Bibliothek oder eines Features zu erklären.

Sind diese Dateien für deine Hilfefunktion geeignet?

Nein, die DocC-Dokumentationen sind nicht für Endbenutzer deiner App gedacht. Sie zielen darauf ab, Entwicklerdokumentationen zu erstellen, die anderen Entwicklern helfen, deinen Code zu verstehen und zu nutzen.

Für die Endbenutzer-Hilfefunktion (z.B. wie ein Benutzer FocusHub bedient), solltest du stattdessen auf das Apple Help System setzen. Dies beinhaltet die Erstellung von HTML-Seiten mit einer nutzerfreundlichen Navigation, die mit Bildern, Videos und Suchfunktionen ausgestattet ist.

Fazit:

  • DocC ist nützlich für Entwicklerdokumentationen.
  • Apple Help System (HTML-basiert) ist besser für eine nutzerfreundliche Hilfefunktion, die über die App-Menüleiste oder durch Tastenkombinationen wie command + ? aufgerufen wird.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 12:39

Wie erstelle ich eine Hilfefunktion in einer MacOS App mit Xcode?

Achtung: noch nicht zufriedenstellend gelöst! Mögliche Fehler als Folge dieses Vorgehens: Zwar wird der AppNameHelp Folder richtig in die Ressourcen des Builds implementiert - aber zugleich auch eine zweite(!) Info.plist mit den entsprechenden Keys, die natürlich nicht in die Rssourcen, sondern ins Hauptverzeichnis des App-Paketes gehört. Dort ist aber schon die von Xcode erstellte Info.plist nach der Massgabe der Angaben in "Custom macOS Application Target Properties" - und ohne die Keys: CFBundleHelpBookName und CFBundleHelpBookFolder.


Eigentlich ist die Logik folgende: Um eine Hilfefunktion in deiner macOS-App zu implementieren, nutzt macOS das Apple Help-System. Es handelt sich um ein Web-basiertes System, das HTML-Dateien verwendet, um eine benutzerfreundliche, integrierte Hilfe zu bieten. Der Benutzer kann die Hilfe über das Menü, die Tastenkombination command + ? oder durch kontextsensitive Hilfe aufrufen.

Hier ist ein Überblick, wie du die Hilfe strukturierst und implementierst:

1. Grundstruktur einer Hilfedatei

Die Hilfeinhalte werden in HTML erstellt und in einem Verzeichnis innerhalb deines Projekts gespeichert. Jedes Sprachpaket kann separate HTML-Dateien haben, die über die Localization-Mechanismen (z.B. de.lproj, en.lproj) organisiert sind. Dies ermöglicht eine mehrsprachige Hilfedokumentation.

2. Schritte zur Implementierung einer Hilfe

2.1 Erstelle das Hilfedokument

  • Du erstellst eine HTML-Datei pro Seite der Hilfe.
  • Speichere die Hilfeseiten in einem Ordner, der für jede Sprache lokalisiert ist (z.B. de.lproj, en.lproj).

2.2 Erstelle ein Apple Help-Bundle

Die Hilfeseiten müssen in einem speziellen Format als Help-Bundle bereitgestellt werden. Hierzu gehört:

  • Eine Info.plist-Datei, in der du die Metadaten für das Hilfesystem hinterlegst.
  • Die HTML-Seiten für die Hilfe.

Das Help-Bundle enthält:

  • Eine Haupt-Hilfeseite (z.B. index.html), die als Einstiegspunkt dient.
  • Verlinkte Seiten und Bilder, die in den Unterverzeichnissen gespeichert sind.

2.3 Inhalt und Formatierung

Du kannst in den HTML-Seiten:

  • Bilder (PNG, JPG) und GIFs einfügen.
  • Videos können entweder als eingebettete HTML5-Videos oder als Links eingefügt werden.
  • Stil: Verwende CSS, um das Layout und das Design der Hilfeseiten zu steuern.

2.4 Suchfunktion

macOS erstellt automatisch eine Suchfunktion, indem es den Textinhalt deiner HTML-Dateien durchsucht. Du kannst jedoch zusätzliche Meta-Tags und Stichwörter hinzufügen, um die Suche zu optimieren:

  • Verwende HTML-<meta>-Tags, um spezifische Keywords für die Suche anzugeben.
  • In der Info.plist kannst du zusätzliche Suchbegriffe definieren.

3. Einrichten des Help-Bundles

Um ein Apple Help-Bundle zu erstellen:

  1. Verzeichnisstruktur:

    • Erstelle einen Ordner Help, der in deinem Projekt enthalten ist.
    • Innerhalb dieses Ordners erstellst du Lokalisierungsordner wie de.lproj und en.lproj für verschiedene Sprachen.

  2. HTML-Seiten:

    • Jede HTML-Seite sollte sich auf ein spezifisches Thema beziehen, wie "Erste Schritte", "Erweiterte Funktionen" usw.

  3. Info.plist:

    • Hier musst du Einträge wie CFBundleHelpBookName (der Name des Hilfebuchs) und CFBundleHelpBookFolder (das Verzeichnis, in dem sich das Help-Bundle befindet) einfügen.
    • Beispiel-Eintrag in der Info.plist:
xml
<key>CFBundleHelpBookName</key> <string>AppName Help</string> <key>CFBundleHelpBookFolder</key> <string>AppnameHelp</string>
  1. Verlinkung zur Hilfe:
    • Um die Hilfe über die Menüleiste oder den Shortcut aufzurufen, wird macOS automatisch das Hilfebuch laden, wenn es korrekt in der Info.plist eingetragen ist.

4. Mehrsprachige Hilfe

Für jede Sprache erstellst du einen eigenen Satz von HTML-Dateien. Diese werden dann in Ordnern wie en.lproj oder de.lproj gespeichert. Die Lokalisierung erfolgt durch:

  • Übersetzungen der HTML-Inhalte in die jeweilige Sprache.
  • Jede Sprachversion sollte über eine eigene index.html verfügen.

5. Bilder und Multimedia

  • Bilder (PNG, JPG, GIF): Du kannst Bilder über den normalen HTML-Tag <img> einfügen.
  • Videos: Du kannst HTML5-Videos mit dem <video>-Tag einfügen oder externe Videos (z.B. YouTube) einbetten.

Beispiel für ein Bild:

html
<img src="help_image.png" alt="Beschreibung">

Beispiel für ein Video:

html
<video controls> <source src="example.mp4" type="video/mp4"> Your browser does not support the video tag. </video>

6. Zusätzliche Funktionen:

6.1 Tags für die Suchfunktion:

Du kannst Tags hinzufügen, um die Suchfunktion zu verbessern. In jeder HTML-Seite kannst du Meta-Tags verwenden:

html
<meta name="keywords" content="project, focus, workspace, organization">

6.2 Kontextabhängige Hilfe:

macOS erlaubt es dir, spezifische Hilfethemen basierend auf der Benutzerinteraktion zu öffnen. Beispielsweise könntest du einen Button oder Menüeintrag haben, der direkt zu einer bestimmten Hilfeseite führt.

swift
NSHelpManager.shared.openHelpAnchor("your_help_anchor", inBook: "FocusHubHelp")

7. Testen der Hilfe

Nachdem du das Help-Bundle erstellt und eingebunden hast, kannst du es durch den Shortcut command + ? testen. Es sollte das standardmäßige macOS-Hilfefenster öffnen und die HTML-Seiten anzeigen.

Zusammenfassung:

  • HTML-Seiten erstellen: Nutze HTML und CSS zur Erstellung der Hilfe.
  • Lokalisierung: Nutze .lproj-Ordner für verschiedene Sprachen.
  • Multimedia: Bilder, Videos, GIFs können eingebettet werden.
  • Tags & Suche: Meta-Tags zur Verbesserung der Suche hinzufügen.
  • Help-Bundle erstellen: In der Info.plist wird die Hilfe als Help-Bundle referenziert.
  • Automatische Suchfunktion: macOS indiziert die HTML-Seiten und bietet eine Suchfunktion an.

Das Apple Help-System ist flexibel und unterstützt eine Vielzahl von Medieninhalten. Der Schlüssel liegt in der klaren Struktur und der Lokalisierung der Inhalte, um Benutzern eine intuitive Hilfe zu bieten.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 20:01

Wie implementiere ich in SwiftUI Einstellungsvariablen und übergebe sie richtig?

 

1. Deklaration der Einstellungsvariablen

Um eine Variable wie fileHistoryDays in SwiftUI zu implementieren, beginnt man mit der Deklaration der Variable an einem zentralen Ort, der den Zustand der Anwendung speichert und verändert. Das ist zumeist eine .swift im Hauptverzeichnis AppNameApp.swift, die import SwiftUI @main struct AppNameApp: App { @State private var fileHistoryDays: Int = 5 // Standardwert 5 Tage let persistenceController = PersistenceController.shared var body: some Scene {... aussieht bzw. dieses @main beinhaltet.
Dafür bietet sich in SwiftUI die Verwendung von @State oder @Binding an, je nach dem, wo die Variable definiert wird und wie sie verwendet werden soll.

Beispiel für die Deklaration in der Hauptansicht (AppNameApp.swift @main):

swift
@State private var fileHistoryDays: Int = 5 // Standardwert ist 5
  • @State: Wird verwendet, wenn die Variable innerhalb einer View deklariert wird und nur von dieser View kontrolliert wird.
  • @Binding: Wird verwendet, wenn die Variable an eine untergeordnete View weitergegeben wird.

2. Übergeben der Variable in die SettingsView

Um die Variable an eine andere View, wie z.B. die SettingsView, weiterzugeben in der man die Settingseinstellungen des Hauptmenus verwaltet bzw. einrichtet, verwendet man ein Binding. In SwiftUI sorgt ein Binding dafür, dass Änderungen an einer Variable in der übergeordneten View auch in der untergeordneten View reflektiert werden.

Die Hauptansicht (z.B. ContentView oder App) übergibt die Variable an SettingsView:

swift
SettingsView(fileHistoryDays: $fileHistoryDays) // Übergabe der Variable als Binding
  • $fileHistoryDays: Das Dollarzeichen vor dem Variablennamen übergibt das Binding, also eine referenzierte Version von fileHistoryDays.

3. Empfangen der Variable in der SettingsView

In der SettingsView wird die Variable als @Binding deklariert. Das ermöglicht der SettingsView, Änderungen an fileHistoryDays direkt an die übergeordnete View zurückzugeben.

swift
struct SettingsView: View { @Binding var fileHistoryDays: Int // Binding der Variable, um sie zu verändern }

4. Verwenden der Variable in der SettingsView

Innerhalb der SettingsView kannst du die Variable anzeigen und ändern. Zum Beispiel könntest du einen Slider verwenden, um den Wert von fileHistoryDays zu ändern:

swift
Slider(value: $fileHistoryDays, in: 1...30, step: 1) Text("Tage: \(fileHistoryDays)")
  • Der Slider ermöglicht die Änderung der fileHistoryDays zwischen 1 und 30 Tagen.

5. Rückgabe und Nutzung der Variable

Jede Änderung an fileHistoryDays in der SettingsView wird automatisch an die übergeordnete View zurückgegeben, weil es sich um ein Binding handelt. Die übergeordnete View kann nun die aktualisierte Variable in einer Funktion verwenden.

Beispiel für den Einsatz in einer Funktion:

swift
func getRecentlyUsedFiles() -> [URL] { let date = Date().addingTimeInterval(-Double(fileHistoryDays * 24 * 60 * 60)) // Nutze fileHistoryDays, um Dateien zu filtern, die in den letzten X Tagen verwendet wurden }

Zusammenfassung:

  • Deklaration: In der Hauptansicht als @State.
  • Übergeben: An die SettingsView als @Binding.
  • Empfangen: In der SettingsView als @Binding.
  • Verwenden: Variable in der SettingsView durch UI-Elemente wie Slider ändern.
  • Rückgabe: Änderungen an der Variable werden automatisch in der Hauptansicht aktualisiert.

Mit diesem Ansatz können Werte zwischen Views geteilt und geändert werden, während die Änderungen in der gesamten App konsistent bleiben.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 19:52

Wie kann ich in SwiftUI Listen-Hintergründe und Textfarben anzupassen für einen Dark oder Light Mode

 

Hier einige Ansätze, um die Listen-Hintergründe und Textfarben anzupassen, insbesondere für einen Dark Mode:

1. Hintergrundfarbe der Liste setzen

Standardmäßig hat eine List in SwiftUI einen weißen Hintergrund. Um das zu ändern, kannst du den Hintergrund explizit setzen:

swift
List { // Deine Listeneinträge hier } .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white)

2. Textfarben der Listeneinträge

Für die Texte in den Listen kannst du die Textfarbe je nach Theme anpassen, wie du es bereits für andere Bereiche tust. Ein Beispiel für die Anpassung der Textfarbe:

swift
Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black)

3. ScrollView als Alternative zur List

Wenn du mehr Flexibilität bei der Gestaltung der Listen brauchst, kannst du auch ScrollView statt List verwenden, da diese in der Regel besser auf Hintergrundanpassungen reagieren. So kannst du eine benutzerdefinierte Struktur für deine Listen erstellen und den Hintergrund besser kontrollieren:

swift
ScrollView { VStack { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .frame(maxWidth: .infinity, alignment: .leading) .padding() .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) } } .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) }

4. ListRowBackground verwenden

Um den Hintergrund für jede Zeile in einer List anzupassen, kannst du den Modifier .listRowBackground() verwenden, der auf jede Zeile angewendet wird. Dies ist besonders nützlich, wenn du möchtest, dass jede Zeile einen konsistenten Hintergrund hat:

List { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) } }

5. Modifier für Listeneinstellungen

Um den gesamten Listenhintergrund im Dark Mode zu ändern, kannst du den .background() und .listRowBackground() Modifier verwenden. Dadurch wird der gesamte Hintergrund der Liste konsistent eingefärbt, inklusive der Bereiche ohne Einträge.

Beispiel: Liste im Dark Mode

swift
 
List { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) } } .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) // Ändert den Hintergrund der Listeneinträge .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) // Ändert den Hintergrund der gesamten Liste

Zusammenfassung:

  • Verwende .listRowBackground() für Listeneinträge, um deren Hintergrundfarbe anzupassen.
  • Setze den Hintergrund der gesamten Liste mit .background().
  • Wenn du mehr Flexibilität brauchst, wechsle zu ScrollView und gestalte die Listeneinträge manuell.
  • Passe die Textfarben in der Liste entsprechend dem ausgewählten Theme an.

Das sollte dir ermöglichen, den Dark Mode in allen Bereichen deiner App konsistent zu implementieren, auch für Listen und deren Einträge.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-03 17:43

Wie funktioniert in SwiftUI die Übernahme der systemweiten Dark-Mode-Einstellung von macOS

Um sicherzustellen, dass deine App auf die systemweite Dark-Mode-Einstellung von macOS reagiert, kannst du die Umgebungsvariable colorScheme verwenden. SwiftUI bietet eine automatische Anpassung an den Dark-Mode, indem es diese Umgebungsvariable in deinen Views überprüft und darauf reagiert. Hier sind die Schritte, um das zu implementieren:

1. Verwendung der colorScheme Umgebungsvariable

SwiftUI bietet die Möglichkeit, das Farbschema (Light/Dark) dynamisch zu erkennen und zu ändern. Um dies zu implementieren, kannst du die @Environment-Eigenschaft verwenden, um auf die System-Farbeinstellungen zuzugreifen.

Beispiel:

swift
import SwiftUI struct ContentView: View { @Environment(\.colorScheme) var colorScheme // Diese Umgebungsvariable reagiert auf den Dark-/Light-Mode var body: some View { VStack { Text("Willkommen bei FocusHub") .font(.title) .padding() .foregroundColor(colorScheme == .dark ? .white : .black) // Textfarbe basierend auf dem Farbschema // Füge den Rest deiner Views hier ein } .background(colorScheme == .dark ? Color.black : Color.white) // Hintergrundfarbe basierend auf dem Farbschema } }

2. Dynamische Anpassung des Designs (z.B. für Fenster oder spezifische UI-Elemente)

Wenn du möchtest, dass deine gesamte App oder spezifische UI-Elemente auf die systemweite Dark-Mode-Einstellung reagieren, kannst du die Umgebungsvariable colorScheme in jeder relevanten Ansicht verwenden. So passt die App ihr Design dynamisch an die Benutzerpräferenzen an.

  • Textfarben: Wenn das Farbschema auf dark gesetzt ist, kannst du den Text auf weiß setzen, um den Kontrast zu verbessern.
  • Hintergrundfarben: Setze die Hintergrundfarben in den Ansichten ebenfalls dynamisch auf eine dunklere Variante im Dark-Mode.

3. Benutzerdefiniertes Verhalten

Falls du möchtest, dass bestimmte Abschnitte deiner App sich unabhängig vom Systemverhalten verhalten, kannst du explizit das Farbschema setzen. Dies erfolgt durch die Verwendung des Modifiers .preferredColorScheme().

Zum Beispiel:

swift
VStack { Text("Dieser Bereich ist immer im Dark Mode") .preferredColorScheme(.dark) // Setzt diesen View immer in den Dark Mode }

4. Fenster-Titelleisten manipulieren (Cocoa)

Falls du spezifisch die Titelleistenfarbe anpassen möchtest, z.B. wenn du eine App mit einer benutzerdefinierten Titelleiste erstellst, kannst du NSWindow verwenden (dies geht jedoch über die Standard-SwiftUI hinaus). Dies ist eher eine fortgeschrittene Anpassung und erfordert Cocoa-Programmierung.

Ein Beispiel für die Manipulation eines Fensters unter Verwendung von AppKit:

swift
import Cocoa class AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate { func applicationDidFinishLaunching(_ notification: Notification) { if let window = NSApp.windows.first { window.titlebarAppearsTransparent = true window.backgroundColor = NSColor.black } } }

Hier wird der Titelbalken transparent gemacht und die Hintergrundfarbe des Fensters auf Schwarz gesetzt.

5. Dark-Mode-Anpassung in Xcode aktivieren

Xcode passt sich automatisch dem macOS Dark-Mode an, aber du kannst auch das Verhalten steuern, indem du das Appearance deines SwiftUI-Layouts explizit anpassst, um den Dark-Mode zu simulieren, während du entwickelst.

Zusammenfassung:

  • @Environment(\.colorScheme) hilft, das systemweite Farbschema zu erkennen und dynamische Anpassungen in SwiftUI vorzunehmen.
  • Verwende preferredColorScheme, um ein bestimmtes Farbschema für einen View festzulegen.
  • Für erweiterte Anpassungen an Fensterelementen (z.B. die Titelleiste) kannst du mit AppKit arbeiten.

Auf diese Weise reagiert deine App automatisch auf die Dark-Mode-Einstellungen des Benutzers und sorgt für eine konsistente Benutzererfahrung.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-23 19:25

Wie verwende ich ein Singleton- oder Manager-Objekt um die Übergabe der Daten zu vereinfachen?

Das Problem, das du ansprichst, bezieht sich auf die wachsende Anzahl von Zuständen und Variablen, die an die ContentView übergeben werden müssen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, um dieses Problem zu lösen und den Code klarer und wartbarer zu gestalten. Hier sind einige Lösungen:

1. Verwende ein Singleton- oder Manager-Objekt für die App-Daten

Eine Möglichkeit ist, einen Manager oder eine EnvironmentObject-Klasse zu verwenden, um alle globalen Zustände zu bündeln und an alle Views weiterzugeben. Dies reduziert die Anzahl der direkt übergebenen @Binding-Variablen.

2. EnvironmentObject als globale Quelle

Du kannst den @EnvironmentObject-Mechanismus verwenden, um einen zentralen Speicherort für App-weite Zustände zu definieren, die von verschiedenen Views verwendet werden. Das spart Übergaben in den Methoden.

Beispiel mit einem AppStateManager:

Zuerst erstellst du einen Manager für den App-Zustand.

swift
import SwiftUI class AppStateManager: ObservableObject { @Published var fileHistoryDays: Int @Published var currentTheme: Theme @Published var storeManager: StoreManager init() { // Initialisiere die Zustände self.fileHistoryDays = UserDefaults.standard.integer(forKey: "fileHistoryDays") == 0 ? 5 : UserDefaults.standard.integer(forKey: "fileHistoryDays") self.currentTheme = Theme(rawValue: UserDefaults.standard.string(forKey: "currentTheme") ?? Theme.colorMode.rawValue) ?? .colorMode self.storeManager = StoreManager() // Initialisiere den StoreManager } func saveState() { // Zustand in den UserDefaults speichern UserDefaults.standard.set(fileHistoryDays, forKey: "fileHistoryDays") UserDefaults.standard.set(currentTheme.rawValue, forKey: "currentTheme") } }

3. Die FocusHubApp anpassen

Jetzt änderst du die AppNameApp, um diesen Manager als @StateObject in der gesamten App bereitzustellen:

swift
import SwiftUI @main struct FocusHubApp: App { @StateObject var appStateManager = AppStateManager() // AppStateManager instanziieren let persistenceController = PersistenceController.shared @NSApplicationDelegateAdaptor(AppDelegate.self) var appDelegate var body: some Scene { WindowGroup { ContentView() .environmentObject(appStateManager) // Übergibt den Manager an alle Views .environment(\.managedObjectContext, persistenceController.container.viewContext) } .commands { CommandGroup(replacing: .appSettings) { Button("Einstellungen") { appDelegate.openSettingsWindow() } } } } }

4. Die ContentView und SettingsView anpassen

In der ContentView und anderen Views, die diese Daten benötigen, kannst du jetzt auf den appStateManager über den @EnvironmentObject-Mechanismus zugreifen, anstatt jede Variable einzeln zu übergeben:

ContentView:

swift
import SwiftUI struct ContentView: View { @EnvironmentObject var appStateManager: AppStateManager // Zugriff auf den AppStateManager var body: some View { // Zugriff auf appStateManager.fileHistoryDays und appStateManager.currentTheme Text("Zeitraum: \(appStateManager.fileHistoryDays)") } }

SettingsView:

swift
import SwiftUI struct SettingsView: View { @EnvironmentObject var appStateManager: AppStateManager // Zugriff auf den AppStateManager var body: some View { TabView { // Tab für Datei-Zeitraum-Einstellungen VStack { Text("Zeitraum benutzter Dateien") Stepper(value: $appStateManager.fileHistoryDays, in: 1...30) { Text("\(appStateManager.fileHistoryDays) Tage") } .padding() } .tabItem { Label("Datei-Zeitraum", systemImage: "clock") } // Tab für Display-Einstellungen (Themes) VStack { Text("Wähle ein Theme aus:") .font(.headline) .padding() Picker("Theme", selection: $appStateManager.currentTheme) { ForEach(Theme.allCases) { theme in Text(theme.rawValue.capitalized).tag(theme) } } .pickerStyle(SegmentedPickerStyle()) .padding() Spacer() } .tabItem { Label("Anzeige", systemImage: "paintbrush") } // Tab für In-App-Kauf VStack { if appStateManager.storeManager.isPremiumPurchased { Text("Premium-Version aktiviert!") } else { Button("Jetzt Premium kaufen") { appStateManager.storeManager.purchasePremium() } } } .tabItem { Label("In-App-Kauf", systemImage: "cart") } } .padding() .frame(width: 400, height: 300) } }

5. Anpassungen im AppDelegate

Du kannst auch den AppStateManager direkt im AppDelegate verwenden, um den Status zu verwalten.

swift
class AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate { var settingsWindow: NSWindow? func openSettingsWindow() { if settingsWindow == nil { settingsWindow = NSWindow( contentRect: NSRect(x: 0, y: 0, width: 400, height: 300), styleMask: [.titled, .closable, .resizable], backing: .buffered, defer: false) settingsWindow?.title = "Einstellungen" let hostingView = NSHostingView(rootView: SettingsView().environmentObject(AppStateManager())) settingsWindow?.contentView = hostingView } settingsWindow?.makeKeyAndOrderFront(nil) settingsWindow?.isReleasedWhenClosed = false } }

6. Vorteile dieser Lösung:

  • Zentrale Verwaltung: Alle globalen Zustände sind an einem Ort (im AppStateManager), und du kannst sie von jeder View in deiner App aus erreichen.
  • Weniger Übergabe von Parametern: Du musst nicht mehr jede Variable manuell an die Views weitergeben. Stattdessen greifen die Views auf den appStateManager zu.
  • Einfache Zustandsverwaltung: Änderungen an einem Zustand (z. B. currentTheme) können von jeder View aus beobachtet und angewendet werden.

Das sorgt dafür, dass deine App besser strukturiert und wartbarer wird.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-24 16:05

Am Mac Screenshots in bestimmten Größen erstellen für den AppStore o.a.

Für die Erstellung vieler Screenshots in bestimmten Größen gibt es am Mac mehrere Möglichkeiten, die den Aufwand reduzieren:

Um einen Screenshot von der App zu machen, die gerade im Fokus ist, kannst du folgende Tastenkombination auf deinem Mac verwenden:

  1. Shift + Command (⌘) + 4, dann Leertaste drücken:
    • Drücke zuerst Shift + Command + 4. Dadurch wird der Mauszeiger zu einem Fadenkreuz.
    • Drücke dann die Leertaste. Der Mauszeiger wird zu einem Kamerasymbol und hebt das aktuelle Fenster hervor, über dem sich der Zeiger befindet.
    • Klicke auf das Fenster, um einen Screenshot nur dieses Fensters zu erstellen.

Der Screenshot wird dann im Standard-Speicherort (meist der Desktop) abgelegt.

  1. Automator-Workflow erstellen:

    • Der Automator kann eine Aufgabe zur Stapelverarbeitung von Screenshots ausführen. Erstellen Sie einen Workflow, der alle ausgewählten Screenshots auf die gewünschten Pixelgrößen verkleinert.
    • Wählen Sie dazu „Fotos skalieren“ und geben Sie die Zielgröße ein, die Sie für die App Store-Screenshots benötigen.

  2. Voreinstellungen in macOS Screenshot-Tool nutzen:

    • Leider gibt es in macOS kein eingebautes Feature, um eine genaue Pixelgröße für Screenshots festzulegen. Allerdings könnten Sie den Screenshot-Modus mit „Befehl+Umschalt+5“ verwenden und den Bereich manuell anpassen. Für exakte Abmessungen ist das jedoch eher unpraktisch.

  3. Third-Party-Tools verwenden:

    • Snagit oder ScreenFlow: Diese Apps erlauben präzise Anpassungen und das Festlegen von Screenshot-Bereichen auf eine spezifische Größe. Beide Programme bieten auch Funktionen für die Stapelverarbeitung, was Ihnen Zeit spart.
    • Xcode: Wenn Sie die Screenshots aus der App heraus machen, könnten Sie im Simulator die richtige Bildschirmgröße und Sprache wählen und die Screenshots direkt exportieren.

  4. Skript für die Stapelverarbeitung mit sips oder imagemagick:

    • Sie können ein Terminal-Skript erstellen, das alle Screenshots in einem Ordner automatisch auf die vorgegebenen Größen skaliert. Zum Beispiel:
      bash
      sips -z 800 1200 /Pfad/zum/Screenshot/*.png
    • Oder, wenn ImageMagick installiert ist:
      bash
      mogrify -resize 1280x800! *.png

      Hier ist eine Übersicht über die Befehle für alle angegebenen App Store-Größen. 

      sips Beispielbefehle (Höhe zuerst)

      bash
      # 1280 x 800 sips -z 800 1280 /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 1440 x 900 sips -z 900 1440 /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 2560 x 1600 sips -z 1600 2560 /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 2880 x 1800 sips -z 1800 2880 /Pfad/zum/Screenshot/*.png

      mogrify Beispielbefehle mit ImageMagick (Breite x Höhe)

      Falls ImageMagick installiert ist, lässt sich der Befehl direkt auf alle Screenshots in einem Ordner anwenden. Beachte, dass mogrify die Breite zuerst angibt, gefolgt von der Höhe, und das !-Symbol verwendet wird, um die exakte Skalierung ohne Seitenverhältnis zu erzwingen.

      bash
      # 1280 x 800 mogrify -resize 1280x800! /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 1440 x 900 mogrify -resize 1440x900! /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 2560 x 1600 mogrify -resize 2560x1600! /Pfad/zum/Screenshot/*.png # 2880 x 1800 mogrify -resize 2880x1800! /Pfad/zum/Screenshot/*.png

      Mit diesen Befehlen kannst du alle Screenshots in einem Rutsch auf die spezifischen App Store-Größen anpassen!

    • Solche Skripte lassen sich auf alle relevanten Screenshots anwenden und sind schnell ausgeführt.

Die Automator-Option und das Terminal-Skript wären die schnellsten Wege, um viele Screenshots auf einmal anzupassen.

Um deinen Automator-Workflow direkt über das Kontextmenü (Mausmenü) für ausgewählte Ordner verfügbar zu machen, kannst du ihn als Schnellaktion (oder „Dienst“) einrichten. Hier sind die Schritte dafür:

  1. Automator-Workflow als Schnellaktion speichern:

    • Öffne deinen Automator-Workflow und wähle im oberen Bereich des Fensters „Schnellaktion“ als Workflow-Typ.
    • Stelle sicher, dass „Dienst empfängt ausgewählte“ auf „Ordner“ gesetzt ist, sodass der Workflow nur bei ausgewählten Ordnern im Finder angezeigt wird.
    • Optional: Du kannst auch den gewünschten Workflow-Namen eingeben, damit er im Mausmenü erkennbar ist.
    • Speichere den Workflow (z.B. als „Screenshot-Größe ändern“).

  2. Workflow im Kontextmenü aktivieren:

    • Öffne die Systemeinstellungen und gehe zu Tastatur > Kurzbefehle > Dienste.
    • Suche nach deinem neu erstellten Automator-Workflow in der Liste der Dienste (in der Regel unter dem Abschnitt „Allgemein“ oder „Bild“).
    • Aktiviere das Kontrollkästchen neben deinem Workflow, um ihn im Kontextmenü sichtbar zu machen.

  3. Workflow über das Kontextmenü aufrufen:

    • Jetzt kannst du im Finder einen Ordner mit Bildern auswählen, mit der rechten Maustaste klicken und unter „Dienste“ den Workflow auswählen (er sollte mit dem Namen erscheinen, den du ihm im Automator gegeben hast).

Dadurch kannst du deinen Workflow direkt für ausgewählte Ordner anwenden, ohne ihn jedes Mal manuell in Automator zu öffnen.

Standard-Präfix für Mac-Screenshots ändern

Du kannst auch den Standard-Präfix für Mac-Screenshots ändern, sodass sie einen von dir festgelegten Namen erhalten. Dazu kannst du einen Terminal-Befehl verwenden, der den Präfix ändert, ohne zusätzliche Software zu benötigen. Hier ist, wie es geht:

  1. Terminal öffnen:

    • Öffne die Terminal-App (im Ordner „Dienstprogramme“ unter „Programme“).

  2. Neuen Präfix für Screenshots festlegen:

    • Gib folgenden Befehl ein und drücke Return:
      bash
      defaults write com.apple.screencapture name "DeinPräfix"
    • Ersetze "DeinPräfix" durch den gewünschten Namen. Zum Beispiel, wenn du „Screenshot“ als Präfix verwenden möchtest, gibst du Folgendes ein:
      bash
      defaults write com.apple.screencapture name "Screenshot"

  3. Systemänderungen übernehmen:

    • Um die Änderung wirksam zu machen, musst du den SystemUIServer neu starten. Gib folgenden Befehl ein und drücke Return:
      bash
      killall SystemUIServer

Nun erhalten alle neuen Screenshots den gewählten Präfix, gefolgt vom Datum und der Uhrzeit (z. B. „Screenshot 2023-09-30 um 15.31.51.png“).

Zusätzliche Optionen

Falls du die Screenshots ohne das Datum und die Uhrzeit speichern möchtest, gibt es leider keine direkte Möglichkeit in macOS. Hierfür könntest du aber ein Automator-Skript oder ein Shortcuts-Programm verwenden, das die Dateien direkt nach der Erstellung umbenennt.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-05 12:16

Wie kann ich auf einem neuen Desktop im Mac komplett alle Schreibtisch Dateien ausblenden ohne die Ordner und Dateien im Schreibtisch-Ordner zu löschen oder zu verschieben?

Um alle Dateien und Ordner auf dem Schreibtisch auszublenden, ohne sie zu löschen oder zu verschieben, kannst du diesen einfachen Befehl im Terminal verwenden:

  1. Terminal öffnen:

    • Öffne die Terminal-App (im Ordner „Dienstprogramme“ unter „Programme“).

  2. Dateien auf dem Schreibtisch ausblenden:

    • Gib folgenden Befehl ein und drücke Return:
      bash
      defaults write com.apple.finder CreateDesktop -bool false
    • Dieser Befehl weist den Finder an, die Schreibtischdateien auszublenden.

  3. Finder neu starten, um die Änderung zu übernehmen:

    • Gib diesen Befehl ein, um den Finder neu zu starten:
      bash
      killall Finder

Dein Schreibtisch wird nun leer sein, aber alle Dateien bleiben sicher im Ordner „Schreibtisch“ erhalten.

Dateien wieder einblenden

Falls du die Dateien wieder sichtbar machen möchtest, verwende diesen Befehl und starte den Finder neu:

bash
defaults write com.apple.finder CreateDesktop -bool true killall Finder

Diese Methode ist schnell und lässt sich jederzeit rückgängig machen, ohne Dateien zu verschieben oder zu löschen.

 

Du kannst dafür zwei Automator-Dienste einrichten, um Dateien auf dem Schreibtisch bequem über das Kontextmenü ein- und auszublenden. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

Dienst 1: „Schreibtischdateien ausblenden“

  1. Automator öffnen:

    • Öffne Automator und wähle „Neuer Dokument“.

  2. Dienst als Aktionstyp wählen:

    • Wähle „Schnellaktion“ oder „Dienst“ als Workflow-Typ.

  3. Einstellungen für die Schnellaktion:

    • Stelle „Dienst empfängt“ auf „keine Eingabe“ und wähle „Finder“ aus der Dropdown-Liste rechts daneben.

  4. Shell-Skript-Aktion hinzufügen:

    • Ziehe „Shell-Skript ausführen“ aus der Aktionsliste in den Workflow-Bereich.
    • Kopiere und füge folgenden Befehl ein, um die Schreibtischdateien auszublenden:
      bash
      defaults write com.apple.finder CreateDesktop -bool false killall Finder

  5. Speichern:

    • Speichere den Dienst als „Schreibtischdateien ausblenden“.

Dienst 2: „Schreibtischdateien einblenden“

  1. Neuen Dienst erstellen:

    • Erstelle einen neuen Dienst mit den gleichen Einstellungen wie oben.

  2. Shell-Skript-Aktion für das Einblenden:

    • Ziehe erneut „Shell-Skript ausführen“ in den Workflow-Bereich und füge diesen Befehl ein:
      bash
      defaults write com.apple.finder CreateDesktop -bool true killall Finder

  3. Speichern:

    • Speichere diesen Dienst als „Schreibtischdateien einblenden“.

Dienste über das Kontextmenü nutzen

  1. Kontextmenü öffnen:
    • Jetzt kannst du im Finder auf den Desktop rechtsklicken, zu „Dienste“ gehen und „Desktop out“ oder „Desktop on“ auswählen. Bzw.

Damit kannst du die Schreibtischdateien schnell über das Mausmenü ein- oder ausblenden, ohne das Terminal zu öffnen!

Wenn der Dienst im rechten Mausklick-Menü auf dem Schreibtisch nicht erscheint, kannst du die Sichtbarkeit und Einstellungen noch einmal prüfen. Hier sind einige Schritte, um sicherzustellen, dass die Dienste korrekt eingerichtet und im Kontextmenü sichtbar sind:

  1. Dienste in den Systemeinstellungen überprüfen:

    • Öffne die Systemeinstellungen und gehe zu Tastatur > Kurzbefehle > Dienste.
    • Scrolle durch die Liste und suche deine beiden erstellten Dienste („Schreibtischdateien ausblenden“ und „Schreibtischdateien einblenden“).
    • Stelle sicher, dass die Kontrollkästchen neben beiden Diensten aktiviert sind.

  2. Automator-Dienste für „keine Eingabe“ festlegen:

    • Stelle sicher, dass in Automator bei beiden Diensten „Dienst empfängt keine Eingabe“ und „in Finder“ ausgewählt ist. Das sorgt dafür, dass sie direkt im Finder-Kontextmenü erscheinen.

  3. Finder neu starten:

    • Manchmal braucht der Finder einen Neustart, damit neue Dienste angezeigt werden. Öffne das Terminal und gib ein:
      bash
      killall Finder
    • Alternativ kannst du auch den Mac neu starten.

  4. Zugriff auf Dienste über die Menüleiste:

    • Falls die Dienste weiterhin nicht im Kontextmenü erscheinen, kannst du sie über die Menüleiste im Finder aufrufen:
      • Gehe im Finder zur Menüleiste und wähle ganz links oben Finder > Dienste. Hier sollten deine erstellten Dienste angezeigt werden. Wenn du Desktop out ausgelöst hast, verschwindet auch der Dienste Eintrag. Gehe zum Wiedereinblenden dann in eine Finderinstanz (beliebigen Ordner öffnen) zurück und reaktiviere den Schreibtisch mit "Desktop on". Schwupps, alles wieder sichtbar.

Falls es immer noch nicht klappt, könnte ein Neustart des Systems den Prozess aktualisieren, oder du kannst prüfen, ob eventuell macOS-Berechtigungen die Dienste blockieren.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-05 11:54

SQL-Befehle zur Analyse der Datenbankstruktur in MySQL

Ersetze als erstes

IHR_DATENBANKNAME

 mit dem datenbanknamen. Hier sind SQL-Befehle, die Ihnen eine vollständige Übersicht über Ihre MySQL-Datenbank geben, einschließlich Tabellen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen:

1. Grundlegende Tabellen- und Spalteninformationen

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    DATA_TYPE, 
    IS_NULLABLE, 
    COLUMN_KEY, 
    EXTRA
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
ORDER BY 
    TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

2. Primär- und Fremdschlüssel

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    CONSTRAINT_NAME, 
    REFERENCED_TABLE_NAME, 
    REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

3. Vollständige Tabellenbeschreibung mit Beziehungen

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    c.COLUMN_KEY,
    c.COLUMN_DEFAULT,
    c.EXTRA,
    k.REFERENCED_TABLE_NAME,
    k.REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

4. Erweiterte Version mit allen Constraints

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    IFNULL(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, '') AS MAX_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    IFNULL(c.COLUMN_KEY, '') AS COLUMN_KEY,
    IFNULL(c.COLUMN_DEFAULT, '') AS DEFAULT_VALUE,
    IFNULL(c.EXTRA, '') AS EXTRA,
    IFNULL(k.CONSTRAINT_NAME, '') AS CONSTRAINT_NAME,
    IFNULL(k.REFERENCED_TABLE_NAME, '') AS REFERENCED_TABLE,
    IFNULL(k.REFERENCED_COLUMN_NAME, '') AS REFERENCED_COLUMN
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

5. Nur die Fremdschlüsselbeziehungen (für Ihr spezifisches Beispiel)

sql
Copy
SELECT 
    CONSTRAINT_NAME AS 'Beziehungsname',
    TABLE_NAME AS 'Quelltabelle',
    COLUMN_NAME AS 'Quellspalte',
    REFERENCED_TABLE_NAME AS 'Zieltabelle',
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS 'Zielspalte'
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

Ersetzen Sie 'IHR_DATENBANKNAME' durch den Namen Ihrer Datenbank. Diese Abfragen zeigen Ihnen genau die Beziehungen zwischen Tabellen, wie z.B. dass standings.team_id auf teams.id verweist oder dass leagues_current.id als league_id in teams und fixtures verwendet wird.

Die Ergebnisse können Sie direkt an eine KI übergeben, um ein vollständiges Verständnis der Datenbankarchitektur zu ermöglichen.

 
 
 
 
 

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-01 16:32

ERROR: Failed building wheel for pesq on macOS M1-M4 / arm64 - Pinokio/ Clearvoice u.a.

Mögliche Ursachen sind, dass

  1. in der requirement.txt von CLearvoice oder anderen veraltete, nicht mit Mac - kompatible Bibliotheken (altes torch < 2.3.0, altes torchaudio < 2.3.0 geladen werden wollen. Und
  2. Pinokio nicht die richtigen Pfade extrahiert (z.B. von demo.py oder streamlit_app.py. 
  3. in den Installationsdateien torch.js, install.js, start.js sowie in der streamlit_app.py sind falsche Pfade drin. 
  4. es fehlt außerdem ein Downloadbutton. Das Output-Verzeichnis ist 
    /Users/.../pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/temp/speech_enhancement_output

Wichtig ist, dass alle Befehle in der env-Umgebung der App ausgeführt weren (siehe unten)!

Lösung Schritt 1: requirements.txt an die MacOS Anforderungen anpassen

Option 1: PyTorch-Versionen in der requirements.txt anpassen (empfohlen): Terminal öffnen und eingeben:

  • Vermeiden Sie feste Versionen wie torchaudio==2.0.2 – diese existieren nicht für ARM64!

# Vorher in die Python-Umgebung der App wechseln, sie aktivieren und den installationspfad suchen requirements.txt  - zumeist hier
cd /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app
source env/bin/activate
# Öffnen Sie die requirements.txt im Editor 
nano /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/requirements.txt

Ersetzen der PyTorch-Zeilen durch:

torch>=2.3.0  # Oder 2.6.0 (aktuellste)
torchaudio>=2.3.0  # Muss zu torch passen!

Dann neu installieren (immer noch im (env) Pfad der App bleiben) :

pip install -r requirements.txt

Falls pesq nicht installiert wurde, dann manuell in der (env)

pip install --use-pep517 --no-cache-dir pesq

Option 2: Manuell PyTorch (nightly-Version) für ARM64 installieren - falls noch das alte nicht MacOS kompatible installiert ist.

Laden Sie die offiziellen ARM64-Wheels von PyTorch. PyTorch auf ARM64 erfordert spezielle Wheels.

Die Installation von PyTorch (torch/torchaudio) erfolgt nur innerhalb der Pinokio-Umgebung (in /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/env/). Ihr System-Python (z. B. base-Conda) bleibt unberührt.
Aber auch ein Upgrade auf Torch 2.6.0 ist ratsam – es bietet besseren MPS-Support für M1/M2/M3/M4-Macs und löst viele ARM64-Kompatibilitätsprobleme.

pip uninstall torch torchaudio
pip install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

Lösung Schritt 2: Pfade anpassen

python: can't open file '/Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/demo.py': [Errno 2] No such file or directory (env) (base) <<PINOKIO_SHELL>>

Die Datei demo.py fehlt im ClearerVoice-Studio-Verzeichnis. Das ist ein typisches Problem bei Pinokio-Apps – manchmal werden nicht alle Dateien korrekt geklont oder die Projektstruktur hat sich geändert. Hier ist die Lösung:

🔍 Ursache:

  •  Pinokio-Apps erwarten oft eine bestimmte Verzeichnisstruktur. Wenn das Repo nicht exakt passt, treten solche Fehler auf.

  • Der Fehler tritt auf, weil Pinokio standardmäßig nach /app/demo.py sucht, die Datei aber tatsächlich im Unterordner clearvoice/ liegt. Das ist ein typisches Problem bei Python-Projekten mit modularer Struktur.

EIne Möglichkeit ist, das Demo-Projekt direkt aus dem Terminal zu starten und nicjht über Pinokio:

# In der Pinokio-Shell oder Terminal:
cd /Users/jaf/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app
python clearvoice/demo.py
  •  

Lösung 3. Falsche Pfade in den Start-Dateien im /app/ Verzeichnis ändern

  • Pinokio-Skripte: Diese Dateien definieren die Installations-, Start- und Konfigurationslogik für die ClearerVoice-Studio-App in Pinokio.

  • Struktur: Jede Datei exportiert ein Objekt mit run- oder menu-Blöcken, die Aktionen wie Shell-Befehle (shell.run), Dateioperationen (fs.rm) oder Logiksteuerung (when-Bedingungen) enthalten.

  • Kein JSON: Es sind JavaScripte:

    • module.exports verwendet (CommonJS-Modulsystem),

    • Bedingungen (when) und Variablen ({{input.event[0]}}) unterstützt,

    • Funktionen wie async (kernel, info) => {} in pinokio.js enthält.

🔍 2. Wo ist shell.run definiert?

  • shell.run ist eine Pinokio-interne Methode, die Shell-Befehle ausführt.

  • Sie wird in fast allen Dateien verwendet, z. B.:

    • install.js: Führt git clone, pip install und andere Setup-Schritte aus.

    • start.js: Startet die App mit streamlit run.

    • torch.js: Installiert PyTorch (abhängig von OS/GPU).

    • pinokio.js: Definiert das UI-Menü in Pinokio.

    • reset.js: Löscht die env-Umgebung.

    • update.js: Führt git pull aus, um das Repo zu aktualisieren.

Probleme und Lösungen:

Problem 1: Falscher Pfad zu demo.py

  • Fehler: In install.js wird python demo.py aufgerufen, aber die Datei liegt in clearvoice/demo.py.

  • Lösung: Ändern Sie die Zeile in:

     
    message: "python clearvoice/demo.py"

Problem 2: Veraltete PyTorch-Version für M1/M2/M3

  • Fehler: torch.js erzwingt torch==2.0.1, das keine ARM64-Wheels hat.

  • Lösung: Ersetzen Sie die macOS-Zeile in torch.js durch:

    js
    Copy
    "message": "pip install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu"

Problem 3: streamlit_app.py vs. demo.py

  • Hinweis: start.js verwendet streamlit_app.py – stellen Sie sicher, dass diese Datei existiert. Diese ist auch im Stammverzeichnis der App:

/Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/streamlit_app.py

Wichtige Erkenntnisse:

  1. Achtung: Korrekte Dateistruktur:

    • Die App ist modular im clearvoice-Ordner organisiert

    • Die Haupt-Streamlit-Datei heißt streamlit_app.py (nicht demo.py)

  2. Problem in den Konfigurationsdateien:

    • install.js versucht fälschlicherweise demo.py zu starten

    • start.js hat den korrekten Pfad (clearvoice/streamlit_app.py)

  3. Erforderliche Änderungen:

    In install.js sollte man den Pfad anpassen:

    // Ändern Sie diese Zeile:
"python demo.py"
// Zu:
"python clearvoice/demo.py"  // Falls demo.py benötigt wird
// ODER komplett entfernen, wenn nur streamlit benötigt wird

    In start.js ist der Pfad bereits korrekt:

     
    "cd clearvoice && streamlit run streamlit_app.py

Da die App eigentlich streamlit_app.py als Startpunkt verwednet sollte das auch installiert sein (im Terminal und (env)):

pip install streamlit

Zum Ausführen dann im Terminal eingeben: 

streamlit run streamlit_app.py --server.port 8502

Oder die App von neuem starten: 

cd /Users/jaf/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app 
source env/bin/activate 
cd clearvoice && streamlit run streamlit_app.py

Lösung 4: Download der fertigen Dateien

die Fertigen .wav-Dateien werden u.a. im Ordner ../pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/temp/speech_enhancement_output gespeichert und umbenannt in output_MossFormer2_SE_48K.wav. etc., je nach dem welchen Modus man wählt.


Automatischer Download: Falls gewünscht, können Sie den Pfad in streamlit_app.py anpassen, um einen Download-Button einzubauen:

import streamlit as st st.download_button( "Audio herunterladen", 
data=open("temp/speech_enhancement_output/output_MossFormer2_SE_48K.wav", "rb"), 
file_name="verbessertes_audio.wav", mime="audio/wav" )

Button einbauen in die streamlit_app.py

  • Automatischer Download: Falls gewünscht, können Sie den Pfad in streamlit_app.py anpassen, um einen Download-Button einzubauen:

     
    import streamlit as st
st.download_button(
    "Audio herunterladen",
    data=open("temp/speech_enhancement_output/output_MossFormer2_SE_48K.wav", "rb"),
    file_name="verbessertes_audio.wav",
    mime="audio/wav"
)

  • Backup: Kopieren Sie die Dateien regelmäßig, da der temp-Ordner möglicherweise bei Updates bereinigt wird.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-05 23:07

Wie kann ich eine Python Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M1/M2/M3/M4 einrichten?

Hier sind die detaillierten Anweisungen, um eine Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M3 (mit macOS 15.4 Sonoma oder neuer) oder auch unter Windows im Terminal einzurichten.

Schritt 1: Terminal öffnen

  • Drücke Cmd + Leertaste, tippe Terminal ein und drücke Enter.

Schritt 2: Ins Benutzer-Hauptverzeichnis wechseln

  • Standardmäßig startet das Terminal oft schon im Hauptverzeichnis (~). Um sicherzugehen, gib ein: 
    cd ~
    Dein Prompt sollte nun etwa so aussehen: DeinUsername@DeinComputername ~ %

Schritt 3: Haupt-Projektordner erstellen und hineinwechseln

  • Wir erstellen den Ordner verzeichnis direkt in deinem Home-Verzeichnis: 
    mkdir verzeichnis
cd verzeichnis
    Dein Prompt sollte jetzt den neuen Ordner anzeigen: DeinUsername@DeinComputername verzeichnis %

Schritt 4: Projekt-Unterordner erstellen

  • Jetzt legen wir die geplante Ordnerstruktur an. Der Befehl mkdir -p ist nützlich, da er auch verschachtelte Ordner (data/...) erstellt und keine Fehler wirft, falls ein Ordner bereits existiert. 
    mkdir config db crawler api downloader transcriber analyzer interface scripts && mkdir -p data/raw data/transcripts data/analysis
    • config: Für Konfigurationsdateien (DB-Zugang etc.).
    • db: Für SQL-Schema-Dateien, Migrationsskripte, ORM-Modelle.
    • crawler: Python-Module für die verschiedenen Crawling-Stufen.
    • api: FastAPI-Code (wenn/falls wir es brauchen).
    • downloader: Code zum Herunterladen der Videos.
    • transcriber: Code für Whisper & Co.
    • analyzer: Code für LLM/NER-Analysen.
    • interface: Gradio-Interface Code.
    • scripts: Für Hilfsskripte oder einmalige Aufgaben.
    • data/raw: Hier landen die heruntergeladenen MP4-Dateien.
    • data/transcripts: Hier kommen die Transkriptionsergebnisse hin.
    • data/analysis: Für Ergebnisse aus NER, Topic Modeling etc.
  • Du kannst die Struktur kurz prüfen mit: 
    ls -l
    oder im Finder (öffne den Ordner tagesschau_pipeline in deinem Home-Verzeichnis).

Schritt 5: environment.yml Datei erstellen

  • Wir erstellen jetzt die Datei, die Conda sagt, welche Pakete für unser Projekt-Environment (tsenv) benötigt werden. Wir verwenden hier python=3.11, da es eine sehr stabile und weit verbreitete Version ist und gut mit den meisten Data-Science-Paketen harmoniert (auch wenn du global 3.13 hast, Conda isoliert das). Wir fügen auch python-dotenv hinzu, um Konfigurationsvariablen (wie DB-Passwörter) einfacher zu laden.
  • Führe diesen Befehl im Terminal aus (immer noch im Ordner  
    verzeichnis
    ). Er erstellt die Datei environment.yml direkt mit dem richtigen Inhalt: 
    cat << EOF > environment.yml
name: tsenv
channels:
  - conda-forge
  # Optional: - apple # Für tensorflow-metal etc. auf M-Chips, falls später benötigt
dependencies:
  - python=3.11
  - pip # Wichtig, um pip-Pakete innerhalb von Conda zu verwalten
  - requests
  - beautifulsoup4
  - lxml
  - sqlalchemy
  - pymysql
  - pydantic
  - fastapi
  - uvicorn
  - gradio
  - python-dotenv # Für Konfigurationsmanagement
  # -- Pip-Pakete können hier auch gelistet werden --
  # - pip:
  #   - some-pip-package
EOF
  • Prüfe kurz, ob die Datei korrekt erstellt wurde: 
    cat environment.yml

Schritt 6: Conda Environment erstellen

  • Jetzt sagen wir Conda, es soll basierend auf der environment.yml-Datei das Environment tsenv anlegen. Dies kann einige Minuten dauern, da Conda die Abhängigkeiten auflöst und die Pakete herunterlädt. 
    conda env create -f environment.yml
    Wichtig: Du musst mit dem Internet verbunden sein. Wenn es Probleme gibt (z.B. Konflikte), meldet Conda dies. conda-forge als Hauptkanal ist meistens eine gute Wahl.

Schritt 7: Conda Environment aktivieren

  • Nachdem die Erstellung erfolgreich war, musst du das Environment aktivieren, um es zu nutzen: 
    conda activate tsenv
    Dein Terminal-Prompt sollte sich nun ändern und (tsenv) am Anfang anzeigen, etwa so: (tsenv) DeinUsername@DeinComputername verzeichnis % Das zeigt an, dass du jetzt innerhalb des isolierten Projekt-Environments arbeitest. Alle Python-Befehle und installierten Pakete beziehen sich nun auf dieses Environment.

Schritt 8: Installation überprüfen (optional, aber empfohlen)

  • Stelle sicher, dass alles geklappt hat:
    • Welches Python wird verwendet? Es sollte das aus dem tsenv sein: 
      which python
      (Die Ausgabe sollte auf einen Pfad innerhalb deines Conda-Installationsordners unter envs/tsenv zeigen).
    • Welche Python-Version ist aktiv? 
      python --version
      (Sollte Python 3.11.x anzeigen).
    • Ist ein wichtiges Paket verfügbar? 
      conda list requests
      (Sollte das requests-Paket aus dem conda-forge-Kanal auflisten).

Zusammenfassung & Nächste Schritte

Du hast jetzt:

  1. Eine saubere Ordnerstruktur für dein Projekt im Verzeichnis ~/verzeichnis.
  2. Eine environment.yml-Datei, die die Abhängigkeiten deines Projekts definiert.
  3. Ein isoliertes Conda-Environment namens tsenv mit Python 3.11 und den grundlegenden Paketen, das du jederzeit mit conda activate tsenv aktivieren kannst.

Wichtige Hinweise:

  • Environment verlassen: Wenn du die Arbeit am Projekt beendest, kannst du das Environment mit conda deactivate verlassen. Der (tsenv)-Präfix verschwindet dann.
  • VS Code: Wenn du VS Code öffnest (am besten direkt im Ordner ~/verzeichnis mit code . im Terminal, falls du die Shell-Integration installiert hast), erkennt es normalerweise das Conda Environment. Unten rechts in der Statusleiste kannst du den Python-Interpreter auswählen - stelle sicher, dass dort der Interpreter aus deinem tsenv-Environment ausgewählt ist.
  • Pakete hinzufügen: Wenn du später weitere Pakete brauchst, füge sie zur environment.yml hinzu und update das Environment mit conda env update -f environment.yml --prune (aktiviertes Env) oder installiere sie direkt mit conda install <paketname> oder pip install <paketname> (während tsenv aktiv ist).

Damit ist die Basis gelegt! Der nächste Schritt wäre, die DB-Verbindung zu konfigurieren und mit dem ersten Crawler-Modul (crawl_years.py) zu beginnen. Sollen wir das angehen?

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-26 11:46

Wie erstelle ich eine modulare & skalierbare Python-Pipeline-App mit Gradio

Zielsetzung: Wir bauen eine Anwendung ("PythonApp"), die verschiedene Aufgaben in einer Datenpipeline (Crawling, Datenverwaltung, Anreicherung, Download, Analyse) über eine Weboberfläche (Gradio) steuerbar macht. Die Anwendung soll gut wartbar, erweiterbar und potenziell von mehreren Personen nutzbar sein.

Kernprinzipien:

  1. Modularität: Jede Hauptfunktion (Datenanzeige, Download, Sampling, etc.) wird in einem eigenen Python-Modul gekapselt.

  2. Trennung von Belangen (ähnlich MVC/MVVM):

    • Model (Daten): Datenbanktabellen (definiert in db/models.py) und Funktionen zum Datenzugriff/Manipulation (in db/queries.py oder spezifischen Modul-Helfern).

    • View (UI): Die Gradio-Oberfläche, aufgeteilt in Tabs. Jeder Tab wird durch ein eigenes UI-Modul definiert (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py).

    • Controller/ViewModel (Logik): Die Python-Funktionen (Handler), die auf Benutzerinteraktionen im UI reagieren, Daten vom Model holen/manipulieren und die View aktualisieren. Diese leben teilweise in den UI-Modulen, teilweise im Haupt-Dashboard oder in spezifischen Logik-Modulen (z.B. downloader/download_manager.py).

  3. Zentraler Einstiegspunkt: Eine Hauptdatei (interface/dashboard.py), die die Anwendung initialisiert, die Module zusammenfügt und die Gradio-App startet.

  4. Klare Paketstruktur: Verwendung von Ordnern und __init__.py-Dateien, um Python die Modulstruktur verständlich zu machen.

Was benötigt man (abgesehen vom Environment)?

  1. Projektstruktur: Eine klare Ordnerstruktur, die Code nach Funktionalität trennt . Wichtig sind:

    • Ein Haupt-Paketordner (z.B. interface für die UI).

    • Unterordner für logische Einheiten (z.B. tabs, db, downloader).

    • __init__.py-Dateien in jedem Ordner, der Python-Code enthält, um ihn als Paket/Modul erkennbar zu machen.

      Modularisierung des Gradio UI

      Wir gliedern die UI-Komponenten für jeden Tab in separate Python-Dateien aus. interface/dashboard.py wird zum Haupt-Einstiegspunkt, der die Tabs zusammenfügt und die App startet.

      Neue Struktur innerhalb von interface/:

      interface/
│
├── __init__.py
├── dashboard.py        # Haupt-App, gr.Blocks, gr.Tabs, Startpunkt
└── tabs/               # Neuer Ordner für einzelne Tab-Module
    ├── __init__.py
    ├── data_explorer_ui.py # UI-Komponenten und Logik für den Daten-Explorer-Tab
    ├── downloader_ui.py    # Platzhalter für Downloader-Tab
    ├── sampler_ui.py       # Platzhalter für Sampler-Tab
    └── ... (weitere Tabs) ...
       
       

      Vorgehen:

      1. Ordner erstellen: Lege den Unterordner interface/tabs/ an und erstelle eine leere interface/tabs/__init__.py Datei.

      2. Tab-Modul erstellen (data_explorer_ui.py): Wir erstellen eine Datei für den ersten Tab. Diese Datei wird eine Funktion enthalten, die die UI-Elemente für diesen Tab definiert und zurückgibt.

      3. Haupt-App anpassen (dashboard.py): dashboard.py importiert die Funktion aus data_explorer_ui.pyund ruft sie innerhalb des gr.Tab("Daten-Explorer")-Kontexts auf, um die UI-Elemente dort einzufügen.

  2. Haupt-App / Entrypoint (interface/dashboard.py):

    • PYTHONPATH-Anpassung: Gleich zu Beginn muss sichergestellt werden, dass das Projekt-Root-Verzeichnis im sys.path ist. Das erlaubt konsistente absolute Imports vom Projekt-Root aus (z.B. from db.queries import ...).

      import sys
import os
project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
if project_root not in sys.path:
    sys.path.insert(0, project_root)

    • Import der Tab-Module: Importiert die "Builder"-Funktionen aus den einzelnen Tab-UI-Modulen (z.B. from interface.tabs.data_explorer_ui import build_data_explorer_tab).

    • Gradio UI-Definition (gr.Blocks): Erstellt das Haupt-Gradio-Fenster und die Tab-Struktur (gr.Tabs).

    • Tab-Aufbau: Ruft innerhalb jedes gr.Tab-Kontexts die entsprechende Builder-Funktion aus dem importierten Modul auf (z.B. data_explorer_components = build_data_explorer_tab()). Das gibt ein Dictionary mit Referenzen auf die UI-Elemente dieses Tabs zurück.

    • Backend-Funktionen/Handler: Definiert die Python-Funktionen, die auf Benutzerinteraktionen reagieren sollen (z.B. def handle_filter_button(...)). Diese Funktionen interagieren oft mit anderen Modulen (z.B. db/queries.py).

    • Event-Handler-Verknüpfung: Verbindet die UI-Elemente (die über das Dictionary aus den Builder-Funktionen referenziert werden, z.B. data_explorer_components["apply_filters_button"]) mit den Backend-Funktionen über .click(), .change(), .select(), .load() etc. Hier werden inputs und outputs definiert, um Daten zwischen UI und Backend auszutauschen.

    • App Start: demo.queue().launch(...).

  3. Tab-UI-Module (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py):

    • Import: Importiert gradio as gr und ggf. andere benötigte UI-bezogene Bibliotheken. Keine direkten DB-Imports hier!

    • Konstanten: Kann UI-spezifische Konstanten definieren (z.B. DEFAULT_PAGE_SIZE).

    • UI-Builder-Funktion (z.B. build_data_explorer_tab()):

      • Definiert alle Gradio-UI-Komponenten für diesen spezifischen Tab innerhalb eines with gr.Blocks() as tab_block: Kontexts (oder direkt, wenn es im Haupt-gr.Blocks aufgerufen wird).

      • Rückgabe: Gibt ein Dictionary zurück. Dieses Dictionary muss Referenzen auf alle UI-Komponenten enthalten, die:

        • Von außen über Event-Handler aktualisiert werden müssen (z.B. das gr.DataFrame, das Info-Textfeld).

        • Als Input für Event-Handler dienen (z.B. das Jahr-Filterfeld).

        • Ereignisse auslösen, auf die im Haupt-Dashboard reagiert werden soll (z.B. der "Filter anwenden"-Button, die Paginierungs-Buttons).

        • Auch gr.State-Variablen, die zu diesem Tab gehören, müssen hier initialisiert und zurückgegeben werden.

      • Optional: Kann auch den erstellten tab_block selbst zurückgeben, falls darauf global reagiert werden soll.

  4. Logik/Daten-Module (z.B. db/queries.py, downloader/download_manager.py):

    • Imports: Verwenden relative Imports für Module im selben Paket (z.B. from .database import ... in queries.py) oder absolute Imports vom Projekt-Root für Module in anderen Paketen (z.B. from db.models import ... in download_manager.py).

    • Funktionen: Enthalten die eigentliche Geschäftslogik (DB-Abfragen, Dateioperationen, API-Aufrufe etc.). Sie nehmen Parameter entgegen und geben Ergebnisse zurück (oft Daten oder Statusmeldungen). Sie sollten keine direkte Abhängigkeit von gradio haben.

Organisation als Paket für python -m ...:

Damit der Befehl python -m interface.dashboard funktioniert, muss Python das Verzeichnis interface als Paket erkennen können.

  1. __init__.py in interface/: Die Datei interface/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  2. __init__.py in interface/tabs/: Die Datei interface/tabs/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  3. Startpunkt: Du musst den python -m ...-Befehl aus dem übergeordneten Verzeichnis von interfaceausführen, also aus ~/tagesschau_pipeline.

Zusammenfassend:

Ein Modul (wie data_explorer_ui.py) muss eine Funktion bereitstellen, die die UI-Elemente für seinen Bereich erstellt und ein Dictionary mit Referenzen auf die interaktiven/wichtigen Elemente zurückgibt. Das Hauptmodul (dashboard.py) importiert diese Builder-Funktionen, ruft sie auf, um die UI zusammenzusetzen, und bindet dann die Event-Handler an die zurückgegebenen UI-Komponenten, um die Backend-Logik (aus anderen Modulen wie queries.py) anzustoßen. Die korrekte Paketstruktur mit __init__.py und der Start mit python -m ermöglichen die saubere Auflösung der Modulimporte.

Hier eine Beispielarchitektur für die automatisierte Inhaltsanalyse von Filmen mit der Einbindung von KI-Modulen zur. automatischen S2T (Whisper) und Textverarbeitung mit KI-Modellen wie Mistral, LLAMA etc.:

Modell-Organisation (db/models.py):

  • Vorschlag: Zentrales models.py beibehalten.

    • Begründung: Alle ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, RepoTagesschau, RepoMonth, RepoYear, RepoTagesschauTranscripts, AnalysisEntities, etc.) definieren die Struktur deiner Datenbanktabellen. Diese Struktur ist global für die gesamte Anwendung. Es ist Standard und bewährte Praxis in SQLAlchemy (und ähnlichen ORMs), alle Modell-Definitionen, die zu derselben Datenbank gehören, in einer zentralen Datei (oder einem zentralen Modul/Paket db.models) zu sammeln.

    • Vorteile:

      • Übersichtlichkeit: Man sieht an einem Ort, wie die Datenbank strukturiert ist und welche Beziehungen bestehen.

      • Konsistenz: Verhindert, dass verschiedene Module leicht unterschiedliche Definitionen derselben Tabelle verwenden.

      • Wartbarkeit: Änderungen an der DB-Struktur müssen nur an einer Stelle im Code nachvollzogen werden.

      • SQLAlchemy-Funktionen: Tools wie Alembic (für DB-Migrationen) funktionieren am besten mit einem zentralen Metadaten-Objekt, das alle Modelle kennt.

    • Nachteil: Die Datei db/models.py kann bei sehr vielen Tabellen lang werden. Das ist aber beherrschbar und der Preis für die zentrale Übersicht ist es meist wert.

  • Alternative (Nicht empfohlen): Modelle pro Modul (z.B. downloader/models.py). Das führt schnell zu Redundanz, Inkonsistenzen und Problemen bei Beziehungen zwischen Tabellen, die in verschiedenen Modulen definiert sind.

Query-Organisation (db/queries.py):

  • Aktueller Stand: Eine zentrale db/queries.py mit load_filtered_films und get_filter_options.

  • Vorschlag: Zentrales queries.py für allgemeine/übergreifende Abfragen, spezifische Abfragen in Modul-Helfern.

    • db/queries.py: Enthält Funktionen, die von mehreren UI-Tabs oder Modulen benötigt werden oder die komplexere JOINs über die Kern-Tabellen (film, channel, show_name) durchführen. Beispiele:

      • load_filtered_films (wird vom Explorer, aber vielleicht auch vom Sampler oder Downloader zum Filtern der Queue genutzt).

      • get_filter_options (wird vom Explorer benötigt).

      • get_film_details(film_id) (könnte nützlich sein).

      • count_by_status() (für eine Dashboard-Übersicht).

    • Spezifische Query-Helfer: Für Abfragen, die nur für einen bestimmten Prozess relevant sind, können Hilfsfunktionen direkt im entsprechenden Logik-Modul liegen oder in einem eigenen Untermodul. Beispiele:

      • downloader/db_helpers.py: Enthält vielleicht get_queued_downloads(), update_download_status(film_id, status, ...).

      • sampler/db_helpers.py: Enthält get_films_for_sampling(...), update_sample_group(film_ids, group_name).

      • transcriber/db_helpers.py: Enthält get_pending_transcriptions(), save_transcript(...).

    • Vorteile: Hält db/queries.py fokussiert auf Kernabfragen. Logik, die eng zu einem Prozess gehört (wie Download-Status-Updates), bleibt bei diesem Prozess.

    • Nachteil: Man muss wissen, wo man suchen muss (zentral oder im Modul).

Controller / Event-Handler Organisation:

  • Aktueller Stand: Alle Handler wären in interface/dashboard.py.

  • Vorschlag: Handler im Haupt-Dashboard, Logik in Modulen.

    • interface/dashboard.py: Enthält die direkten Gradio-Event-Handler (def handle_button_click(...)). Diese Handler sind oft relativ schlank:

      • Sie sammeln die notwendigen Daten aus den Gradio-Input-Komponenten.

      • Sie rufen die eigentliche Logikfunktion in einem entsprechenden Modul auf (z.B. result = queries.load_filtered_films(...) oder download_manager.start_download_queue()).

      • Sie nehmen das Ergebnis der Logikfunktion entgegen.

      • Sie formatieren das Ergebnis und geben es an die Gradio-Output-Komponenten zurück.

    • Logik-Module (db/queries.py, downloader/download_manager.py, etc.): Enthalten die "schwere Arbeit" – Datenbankinteraktionen, Dateiverarbeitung, externe API-Aufrufe. Sie sind unabhängig von Gradio.

    • Vorteile: Klare Trennung: dashboard.py kümmert sich um die UI-Verdrahtung, die anderen Module um die Aktionen. Erleichtert das Testen der Kernlogik unabhängig von der UI.

    • Nachteil: Erfordert das Übergeben von Daten zwischen dashboard.py und den Logik-Modulen.

Strukturübersicht (Konkretisierung):

app_pipeline/
│
├── interface/
│   ├── __init__.py
│   ├── dashboard.py        # UI-Grundgerüst, TAB-Aufrufe, EVENT-HANDLER
│   └── tabs/
│       ├── __init__.py
│       ├── data_explorer_ui.py # Definiert UI-Elemente für Tab 1
│       ├── downloader_ui.py    # Definiert UI-Elemente für Tab 2
│       └── ...
├── db/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py     # Engine, Session
│   ├── models.py       # ALLE ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, Repo*, Transcript*, Analysis*)
│   └── queries.py      # ALLGEMEINE Abfragefunktionen (load_filtered_films, get_filter_options, etc.)
├── downloader/
│   ├── __init__.py
│   └── download_manager.py # LOGIK: start_download_queue, download_single_file, db-updates dafür
├── sampler/
│   ├── __init__.py
│   └── sampling_logic.py # LOGIK: create_sample, update_sample_group in DB
├── transcriber/
│   ├── __init__.py
│   └── whisper_runner.py   # LOGIK: get_pending, run_whisper, save_transcript in DB
├── analyzer/
│   ├── __init__.py
│   └── llm_analyzer.py     # LOGIK: get_pending, call_ollama, save_analysis in DB
├── data_enrichment/
│   ├── __init__.py
│   └── sync_repo_to_film.py # LOGIK: Daten von repo_tagesschau nach film synchronisieren
│   └── enrich_from_mv_json.py # LOGIK: Daten aus MV-Liste holen
└── ... (config, data, scripts, etc.)

Zusammenfassung des Plans:

  1. Models: Zentral in db/models.py. Enthält Definitionen für alle relevanten DB-Tabellen.

  2. Queries: Allgemeine, wiederverwendbare Abfragen (insbesondere für die film-Tabelle und ihre JOINs) kommen in db/queries.py. Prozess-spezifische DB-Operationen (Status-Updates etc.) können in den jeweiligen Logik-Modulen (downloader, sampler...) liegen.

  3. UI-Tabs: Jeder Tab bekommt eine eigene Datei in interface/tabs/, die nur die Gradio-Komponenten mit gr.Blocks() erstellt und ein Dictionary mit Referenzen zurückgibt.

  4. Haupt-Dashboard: interface/dashboard.py baut die Tabs mithilfe der UI-Builder-Funktionen zusammen. Es enthält die Event-Handler, die auf UI-Interaktionen reagieren.

  5. Event-Handler: Sind schlank, sammeln UI-Daten, rufen die eigentliche Logik in den entsprechenden Modulen (queries, download_manager, sampling_logic) auf und aktualisieren dann die UI mit den Ergebnissen.

Dieser Plan behält die Übersichtlichkeit bei, fördert die Wiederverwendbarkeit von Abfragen und trennt UI-Definition, UI-Steuerung und Kernlogik.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 12:03

Lazarus IDE

Can't open resource file

Bedeutet, dass irgendeine Datei, ein Objekt, ein Formular oder anderes fehlt auf welches aber in einer unit verwiesen wird.

 

Fehlt zum Beispiel das Formular, auf das eine Unit verweist und du willst die ganze Unit löschen, weil du sie ohnehin nicht benötigst, reicht es nicht sie unter Projekt/Projektinspektor anzuklicken und zu löschen, sondern du musst sie auch im Dateisystem über den Finder löschen: unit2.pas

Was anderes ist es, wenn du nicht die ganze unit oder ein Formular löschen willst, sondern nur ermitteln möchtest, was denn nun fehlt:

 

Schritte zur Fehlerbehebung:

1. Überprüfe, ob die Datei unit2.lfm existiert:

  • Öffne den Ordner /Volumes/MusicStorage/LazarusDev/ und schau nach, ob die Datei unit2.lfm existiert.
  • Falls sie fehlt, ist möglicherweise bei der Erstellung oder beim Speichern der 2. Unit ein Problem aufgetreten.

2. Unit oder Formular neu erstellen:

  • Falls die Datei fehlt oder fehlerhaft ist, erstelle die Unit erneut:
    1. In Lazarus: Gehe auf Datei -> Neu -> Unit.
    2. Speichere die Unit unter dem gewünschten Namen ab (z.B. unit2.pas).
    3. Wenn du ein Formular für die Unit benötigst (das .lfm-File), erstelle es ebenfalls: Datei -> Neu -> Formular.
    4. Das Formular wird eine .lfm-Datei erzeugen und diese korrekt mit der Unit verknüpfen.

3. Unit in die Projektdatei einbinden:

  • Stelle sicher, dass die neue Unit in der Hauptdatei (z.B. unit1.pas) korrekt eingebunden ist:

    uses
  •   Classes, SysUtils, Forms, ..., Unit2;  // Unit2 muss hier aufgelistet sein.

4. Erneut speichern:

  • Speichere das gesamte Projekt und alle geöffneten Dateien erneut ab, damit Lazarus sicher die zugehörigen Dateien (inklusive der .lfm) anlegt.

5. Formular neu verknüpfen:

  • Falls die Unit ohne Formular erstellt wurde, kannst du im Interface-Bereich der unit2.pas-Datei die Zeile hinzufügen, die die .lfm-Datei referenziert:
    {$R *.lfm}  // Diese Zeile sorgt dafür, dass die .lfm-Datei geladen wird.

6. Vollständiges Projekt neu kompilieren:

  • Versuche das Projekt erneut zu kompilieren, indem du auf Projekt -> Kompilieren gehst.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-09-10 10:31

MVC-Paradigma in Lazarus/Object Pascal

Mit der Lazarus-IDE und der Programmiersprache Object Pascal (Free Pascal) ist es möglich, eine moderne Softwarearchitektur zu realisieren, die sich am MVC-Paradigma (Model-View-Controller) orientiert. Lazarus bietet eine flexible Plattform, auf der MVC-basierte Architekturen implementiert werden können, und die Vorteile dieses Ansatzes sind auch in dieser Umgebung nutzbar.

Vorteile des MVC-Paradigmas in Lazarus/Object Pascal:

  1. Trennung der Verantwortlichkeiten: Durch die Trennung von Model, View und Controller wird der Code besser strukturiert, was die Wartbarkeit und Erweiterbarkeit der Software erleichtert.
  2. Wiederverwendbarkeit: Da die Logik vom Interface getrennt ist, können Modelle und Controller in verschiedenen Projekten oder mit verschiedenen Oberflächen wiederverwendet werden.
  3. Testbarkeit: Unit-Tests können gezielt auf die einzelnen Schichten (vor allem das Model und den Controller) angewendet werden, ohne dass die grafische Oberfläche dabei getestet werden muss.
  4. Flexibilität: Durch die Trennung der View vom Rest des Systems können verschiedene Oberflächen (z.B. Desktop, Web oder Mobile) auf die gleiche Anwendungslogik zugreifen.

Umsetzung von MVC in Lazarus:

Lazarus bietet keine native Unterstützung für MVC, aber es kann dennoch mit einer klaren Trennung der Verantwortlichkeiten gearbeitet werden. Hier einige Hinweise zur Implementierung:

  1. Model:

    • Das Model repräsentiert die Anwendungslogik und die Daten. In Object Pascal können dafür Klassen und Datentypen verwendet werden, die die Business-Logik kapseln.
    • Object Pascal ermöglicht den Einsatz von Klassen mit Getter- und Setter-Methoden, um Datenkapselung zu gewährleisten.

  2. View:

    • Die View ist die Benutzeroberfläche, die in Lazarus mit Hilfe von Formularen und visuellen Komponenten wie TButton, TLabel, TEdit usw. erstellt wird.
    • In Lazarus kannst du diese Komponenten mit Event-Handlern verbinden, wobei der Event-Handler nicht direkt die Logik beeinflusst, sondern den Controller informiert.

  3. Controller:

    • Der Controller nimmt Eingaben der View entgegen, verarbeitet sie und interagiert mit dem Model.
    • In Lazarus kann der Controller entweder eine separate Einheit sein oder als Manager-Klasse fungieren, die zwischen View und Model vermittelt.

  4. Observer-Pattern für Aktualisierungen:

    • In vielen MVC-Implementierungen wird das Observer-Pattern verwendet, um Änderungen im Model automatisch an die View weiterzugeben. Object Pascal bietet alle notwendigen Features, um das Observer-Pattern zu implementieren, z.B. durch Delegation oder Event-Mechanismen.

Spezielle Herausforderungen in Lazarus:

  1. UI-Bindung: Lazarus unterstützt nicht direkt moderne Datenbindungstechniken wie in anderen Frameworks (z.B. in .NET oder JavaFX). Du musst dich also auf manuelle Datenaktualisierung und Event-Handling verlassen oder alternative Bibliotheken wie fpGUI oder MSEgui in Betracht ziehen.

  2. Plattformübergreifende Entwicklung: Ein großer Vorteil von Lazarus ist die plattformübergreifende Entwicklung (Windows, macOS, Linux). Bei der Umsetzung von MVC ist jedoch sicherzustellen, dass die plattformspezifische UI-Logik von der Business-Logik im Model getrennt bleibt.

  3. Erweiterung mit Libraries: Wenn die native Unterstützung nicht ausreicht, kannst du auf zusätzliche Bibliotheken oder Frameworks setzen, die die Trennung von UI und Business-Logik besser unterstützen, wie z.B. Brook Framework (für Webentwicklung).

Fazit:

Mit Lazarus und Object Pascal lässt sich das MVC-Paradigma durchaus umsetzen. Die klare Trennung von Model, View und Controller führt zu besser strukturiertem, wiederverwendbarem und testbarem Code. Während Lazarus keine eingebauten Werkzeuge speziell für MVC bietet, können die nötigen Strukturen durch saubere Softwarearchitektur und geeignete Design-Patterns implementiert werden.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-03 16:44

Alles und Nichts

uTorrent Werbung entfernen

uTorrent zeigt in der kostenlosen Version seiner Torrent-Anwendung gesponserte Werbung an. Diese Werbung trägt dazu bei, dass uTorrent kostenlos bleibt, kann aber langsamere Computer verlangsamen. Obwohl Sie vielleicht wissen, dass Sie für ein Upgrade von uTorrent auf eine werbefreie Version bezahlen können, wissen Sie vielleicht nicht, dass Anzeigen im Menü „Einstellungen“ einfach deaktiviert werden können. In diesem wikiHow zeigen wir Ihnen, wie Sie Anzeigen in uTorrent deaktivieren, indem Sie einige Einstellungen anpassen, und wie Sie auf eine werbefreie Version von uTorrent upgraden.

Öffnen Sie die uTorrent-Anwendung. Es hat ein grünes Symbol mit einem weißen "u". Während die kostenlose Version von uTorrent standardmäßig Anzeigen anzeigt, können Sie diese Anzeigen im Menü "Einstellungen" deaktivieren.

  • uTorrent-Werbung stellt sicher, dass der Entwickler eine kostenlose Version des Programms anbieten kann, ohne Geld zu verlieren. Wenn Ihnen uTorrent gefällt und Sie den Entwicklern danken möchten, können Sie ein Upgrade auf die werbefreie Version in Betracht ziehen. Diese kostet 4,95 $ pro Jahr. [1]
  • In der kostenlosen Version von uTorrent sind im Menüfeld links immer ein paar Links des Unternehmens aufgeführt, dem uTorrent gehört. Es gibt keine Möglichkeit, diese zu entfernen. Wenn Sie nicht darauf klicken, werden keine Anzeigen angezeigt.

Klicken Sie auf Optionen . Dies ist die zweite Option in der Menüleiste oben. Daraufhin wird ein Dropdown-Menü angezeigt.

Klicken Sie auf Einstellungen . Dies ist die zweite Option im Optionsmenü.

Klicken Sie auf Erweitert . Dies ist die letzte Option in der Liste auf der linken Seite des Menüs „Einstellungen“.

Klicken Sie, um "gui.show_plus_upsell hervorzuheben . Es befindet sich in der langen Liste im Feld im Menü "Erweitert" unter "Einstellungen". Sie können diese Option auf zwei Arten finden:
  • Geben Sie " gui.show_plus_upsell" in das Feld neben "Filter" in der oberen rechten Ecke ein. Wählen Sie diese Option aus den Suchergebnissen aus.
  • Scrollen Sie in der Liste der Optionen im Menü „Erweitert“ nach unten, bis Sie „ gui.show_plus_upsell“ finden. Die Optionen sind in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt.
Wählen Sie „false“ neben „Wert“. Wenn Sie auf „gui.show_plus_upsell“ geklickt haben, erschienen neben „Wert“ unter dem Feld mit allen erweiterten Optionen zwei Optionsfelder mit den Bezeichnungen „True“ und „false“. Wenn Sie auf die Schaltfläche neben „false“ klicken, wird die Anzeige in der unteren linken Ecke von uTorrent deaktiviert. [2]
  • Achten Sie darauf, dass Sie nicht versehentlich die falsche Option auswählen und auf „false“ setzen. Wenn Sie Änderungen an den falschen Optionen vornehmen, funktioniert uTorrent möglicherweise nicht richtig.

Weitere Optionen, die auf "false" gestellt werden sollten (bei Bedarf oben den Filter benutzen):

  • offers.left_rail_offer_enabled
  • offers.sponsored_torrent_offer_enabled
  • offers.sponsored_torrent_offer_enabled
  • gui.show_notorrents_node
  • offers.content_offer_autoexec
  • bt.enable_pulse

Eigentlich müssen alle "offer...." Einträge deaktiviert werden.

Schließen Sie uTorrent. Starten Sie uTorrent neu, um sicherzustellen, dass alle Ihre Änderungen wirksam werden. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um uTorrent zu schließen:
  • Klicken Sie auf Datei .
  • Klicken Sie auf Beenden .
Öffnen Sie uTorrent. Anzeigen sollten deaktiviert sein. In der Menüleiste links werden jedoch einige Links des Unternehmens angezeigt, dem uTorrent (Tron) gehört. Sie werden keine Anzeigen dieser Sponsoren sehen, solange Sie nicht auf diese Anzeigen klicken.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-03 16:46

Geschwindigkeit bei uTorrent erhöhen

  • ABSCHNITTE
    1 Laden Sie Torrents mit vielen Seedern herunter
    2 Vermeiden Sie Dateien mit vielen Leechern
    3 Verbessern Sie Ihre Internetgeschwindigkeit
    4 Laden Sie immer nur ein oder zwei Dateien gleichzeitig herunter
    5 Weitere Tracker hinzufügen
    6 Erhöhen Sie die maximale Anzahl an Verbindungen
    7 UPnP-Port-Mapping aktivieren
    8 Erhöhen Sie die maximale Downloadrate
    9 Weisen Sie Torrents mehr Bandbreite zu
    10 Schließen Sie beim Torrenting andere Programme
    11 Aktualisieren Sie uTorrent
  •  
  • Der wichtigste Faktor für die Downloadgeschwindigkeit eines Torrents ist die Anzahl der Seeder. Versuchen Sie, eine Torrent-Datei mit einer hohen Anzahl an Seedern zu finden.
  • Um uTorrent noch schneller zu machen, überprüfen Sie Ihre WLAN-Interferenzen, Ihre aktuelle Client-Version und die Geschwindigkeitseinstellungen Ihres Clients.
  • Erwägen Sie auch, Ihrem uTorrent-Client weitere Tracker hinzuzufügen.
  • Wenn es Ihnen immer noch langsam vorkommt, sollten Sie einen Zwangsstart des Torrents in Erwägung ziehen.

Seeder sind diejenigen, die die Datei nach dem Download weiterhin teilen.Je mehr Seeder vorhanden sind, desto schneller ist der Download. [1] Wenn möglich, versuche, eine Datei herunterzuladen, in der viele Seeder aufgelistet sind. Wenn du dich mit genügend Seedern verbinden kannst, kannst du deine Verbindungsgeschwindigkeit problemlos maximieren.

  • Mehr Seeder erhöhen zwar immer die Downloadgeschwindigkeit eines Torrents, machen die Datei dadurch aber auch leichter nachverfolgbar. Verwenden Sie beim Herunterladen von Torrents immer ein VPN .

Leecher sind Benutzer, die eine Datei herunterladen und diese noch nicht mit Seeds versehen haben.Ein Leecher wird zu einem Seeder, sobald die Datei vollständig heruntergeladen ist. Wenn die Anzahl der Leecher die Anzahl der Seeder bei weitem übersteigt, wird der Download langsam sein. 

  • Wenn Sie Torrents herunterladen, lassen Sie die Datei nach dem Download unbedingt in Ihrem Client, damit Sie zum Seeder und nicht zum Leecher werden. Es gilt als gute Torrenting-Etikette, eine Datei mindestens so lange zu seeden, wie der Download gedauert hat.

Versuchen Sie, den Computer direkt mit dem Modem oder Router zu verbinden, anstatt WLAN zu verwenden.Viele Signale im Haus könnten die WLAN-Verbindung stören und somit die Internetgeschwindigkeit und uTorrent-Downloads beeinträchtigen.

Trennen Sie andere Geräte, die Ihren WLAN-Zugangspunkt gemeinsam nutzen.Wenn mehrere Geräte in Ihrem Zuhause gleichzeitig WLAN verwenden, teilen sie sich die Bandbreite. Bitten Sie nach Möglichkeit andere Mitglieder Ihres Haushalts, mit dem Streamen von Videos oder Spielen internetbasierter Spiele zu warten, bis Sie mit dem Download fertig sind.

Überprüfen Sie die Warteschlangeneinstellungen von uTorrent.Jede Datei, die Sie in uTorrent herunterladen, beansprucht einen Teil Ihrer Bandbreite. Wenn mehrere Dateien mit maximaler Geschwindigkeit heruntergeladen werden, dauert es länger, bis die Dateien fertig sind. Versuchen Sie, die Dateien einzeln herunterzuladen. Sehen Sie sich den ersten Film an, während Sie darauf warten, dass der zweite fertig heruntergeladen wird!

  • Sie können uTorrent zwingen, aktive Downloads zu begrenzen, sodass jeder einzelne Download die verfügbare Bandbreite maximieren kann. Klicken Sie dazu links auf „Warteschlange“ und stellen Sie die maximale Anzahl aktiver Downloads auf 1 oder 2 ein . Ihre anderen Torrents werden automatisch gestartet, nachdem Ihre Downloads abgeschlossen sind.
  • Wenn Sie Ihre aktiven Downloads nicht auf jeweils nur eine oder zwei Dateien beschränken möchten, können Sie beliebige Torrents manuell an den Anfang Ihrer Warteschlange ziehen, um ihnen Priorität vor den anderen zu geben.

Klicken Sie unten auf „Tracker“ , um zu sehen, welche Tracker aktiv sind.Ein Tracker ist eine spezielle Software, die den Austausch von Dateien von Peer zu Peer erleichtert. Dies kann zu besonders hohen Geschwindigkeiten führen, wenn die heruntergeladene Datei mehrere Seeds hat.

  • Zu den beliebten Trackern zählen Opentracker und BitTorious . qBitTorrent ist ein weiterer Torrent-Client mit integrierter Tracker-Software.
  • Während uTorrent seine eigenen integrierten Tracker mitbringt, können Sie die Site jedes zusätzlichen Trackers besuchen, um zu erfahren, wie Sie ihn an Ihre Bedürfnisse anpassen.
  • Hinzugefügte Tracker wirken sich nur auf Dateien aus, die auf Ihren Client heruntergeladen wurden. Wenn Sie den Inhalt eines Torrents über einen Magnet-Link von einer Online-Site extrahieren, dient diese Site bereits als Ihr „Tracker“.

Stellen Sie sicher, dass DHT und PeX aktiv sind.DHT und PeX sind alternative Filesharing-Methoden, die nicht auf Tracker angewiesen sind. Wenn das Hinzufügen weiterer Tracker uTorrent nicht so schnell macht, wie du es dir wünschst, dann gehe zu deinen Einstellungen und aktiviere sowohl DHT als auch PeX unter der Registerkarte „Datenschutz“.

  • Einige Torrent-Clients bieten auch die Möglichkeit zur lokalen Peer-Erkennung. Diese Funktion kann sinnvoll sein, wenn viele Personen in Ihrem lokalen Netzwerk gleichzeitig Torrents herunterladen möchten.

Klicken Sie auf die Registerkarte Bandbreite , um die globale maximale Anzahl von Verbindungen zu ändern.Die standardmäßige maximale Anzahl von Verbindungen beträgt 200, Sie können den Wert jedoch auf bis zu 2329 erhöhen, um die Geschwindigkeit zu erhöhen. Sobald Sie auf „OK“klicken , werden Sie eine Geschwindigkeitsverbesserung feststellen.

  • Sie können außerdem die Maximalzahl der Verbindungen pro Torrent auf bis zu 257 und die Maximalzahl der Upload-Slots pro Torrent auf bis zu 14 anpassen .
  • Wenn Sie jeweils nur einen Torrent herunterladen, erhöhen Sie die maximale Anzahl an Verbindungen pro Torrent auf 250.

Klicken Sie auf „Optionen“ und wählen Sie „Einstellungen“ aus .Durch die Aktivierung der UPnP-Portzuordnung kann uTorrent Ihre Firewall umgehenund sich direkt mit den Seedern verbinden. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie die bestmögliche Übertragungsrate für Ihre Datei erhalten.

  • Selbst wenn uTorrent als Ausnahme für Ihre Firewall hinzugefügt wurde, ist die Aktivierung der UPnP-Portzuordnung die einzige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Sie eine direkte Verbindung zu den Seedern herstellen können, indem Sie Ihre Firewall vollständig umgehen.
Setzen Sie die maximale Downloadrate auf 0,0, um unbegrenzte Geschwindigkeit zu erhalten.Standardmäßig ist Ihre Downloadgeschwindigkeit begrenzt. Um dies zu ändern, doppelklicken Sie auf den Torrent und ersetzen Sie die Zahl neben „Maximale Downloadrate“ durch 0,0 . Klicken Sie anschließend auf OK .
  • Die Begrenzung der Upload-Rate verbessert die Download-Geschwindigkeit nicht – sie kann sie sogar verschlechtern. Je mehr Sie hochladen, desto höher ist die Priorität Ihrer Downloads. Es ist jedoch hilfreich, Ihre Uploads vorübergehend anzuhalten, während Sie wichtige Dateien herunterladen, wenn Sie möchten, dass diese Dateien schnell heruntergeladen werden.
Wenn Sie mehrere Dateien per Torrent herunterladen und eine davon beschleunigen möchten, weisen Sie diesem Torrent mehr Bandbreite zu.Klicken Sie hierzu einfach mit der rechten Maustaste auf den Torrent, wählen Sie „Bandbreitenzuweisung“ und dann „ Hoch“ . Dadurch sollte die Geschwindigkeit des Torrents schnell erhöht werden.
Das Ausführen anderer Programme kann die Geschwindigkeit Ihrer Festplatte beanspruchen und die Geschwindigkeit von Torrent-Downloads verlangsamen.Wenn Sie wenig RAM oder CPU- Verarbeitungsleistung haben oder eine Festplatte im Platter-Stil statt eines Solid-State-Laufwerks haben, erreichen Sie höhere Geschwindigkeiten, wenn uTorrent die einzige ausgeführte App ist.
 
Wenn uTorrent veraltet ist, kann Ihre Download-Geschwindigkeit beeinträchtigt werden.Klicken Sie auf das Hilfemenü und wählen Sie „ Nach Updates suchen“ , um sicherzustellen, dass Sie die neueste Version von uTorrent verwenden. Wenn ein Update verfügbar ist, werden Sie aufgefordert, es zu installieren.
  • Wenn Sie uTorrent über den Installationsassistenten herunterladen oder aktualisieren, aktivieren Sie unbedingt das Kontrollkästchen „Ausnahme für uTorrent in der Windows-Firewall hinzufügen“. Dadurch wird Ihr Computer zwar möglicherweise der Gefahr von Malware ausgesetzt, aber solange Sie nur von vertrauenswürdigen Quellen herunterladen, sollte dies kein Problem sein.

 

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-09-10 14:33

Einrichten und Ausführen einer Python-Datei in Android Studio

Man kann problemlos eine Python-Datei in einem Unterordner deines Flutter-Projekts in Android Studio erstellen und ausführen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Android Studio hauptsächlich auf die Entwicklung von Android- und Flutter-Anwendungen spezialisiert ist, sodass es nicht die optimale Umgebung für Python-Skripte ist. Allerdings kann man Python-Skripte in Android Studio erstellen und ausführen.

Schritte zum Einrichten und Ausführen einer Python-Datei in Android Studio:

  1. Unterordner für das Skript erstellen:

    • Öffne dein Projekt in Android Studio.
    • Gehe in den Projekt-Explorer und erstelle einen neuen Ordner, z. B. scripts, indem du mit der rechten Maustaste auf das Projekt klickst und New > Directory auswählst.
    • Diesen Ordner kannst du für alle Skripte oder Hilfsprogramme verwenden, die du später hinzufügen möchtest.

  2. Python-Datei erstellen:

    • Klicke mit der rechten Maustaste auf den neu erstellten Ordner (z. B. scripts) und wähle New > File.
    • Nenne die Datei z. B. replace_styles.py. Dies ist dein Python-Skript, in dem du das oben erwähnte Skript einfügen kannst.

  3. Skript in die Datei einfügen:

    • Öffne die erstellte Datei und füge das Skript zur Ersetzung der Stile in das Textfeld ein.

  4. Terminal für Python-Skript verwenden:

    • Android Studio bietet ein integriertes Terminal. Du kannst das Skript direkt über dieses Terminal ausführen, genau wie in jedem anderen Terminal.
    • Öffne das Terminal in Android Studio über View > Tool Windows > Terminal oder durch Drücken von Alt + F12.
    • Navigiere im Terminal zu dem Ordner, in dem du dein Skript gespeichert hast:
      bash
      cd scripts
    • Führe das Python-Skript dann mit folgendem Befehl aus:
      bash
      python3 replace_styles.py

Das Skript wird nun ausgeführt, und es werden die Dart-Dateien in deinem Projektordner durchsucht und die alten Textstile durch die neuen ersetzt.

Ist das ratsam?

Vor- und Nachteile:

Vorteile:

  • Bequemlichkeit: Da du bereits in Android Studio arbeitest, kannst du alle deine Entwicklungswerkzeuge an einem Ort nutzen.
  • Kein Wechseln der Umgebung: Du musst nicht zu einer anderen IDE wechseln, um das Skript auszuführen.

Nachteile:

  • Bessere Werkzeuge für Python: Android Studio ist nicht für Python-Entwicklung optimiert. Wenn du häufig mit Python arbeitest, wäre eine IDE wie PyCharm oder VS Code besser geeignet, da sie eine bessere Unterstützung für Python bieten (inklusive Debugging, Intellisense, etc.).
  • Fehlende Python-spezifische Funktionen: Android Studio bietet nicht die gleichen Python-spezifischen Plugins wie eine dedizierte Python-IDE. Es wird also keine ausgefeilte Python-Entwicklungsumgebung sein.

Zusammenfassung:

Du kannst definitiv eine Python-Datei in einem Unterordner in Android Studio erstellen und ausführen. Wenn du nur gelegentlich kleine Skripte ausführst, ist das völlig in Ordnung. Für umfangreichere Python-Entwicklung würde ich jedoch empfehlen, eine speziellere Python-IDE wie PyCharm oder Visual Studio Code zu verwenden.

Falls du das Skript erfolgreich eingerichtet hast, kannst du es in Zukunft über das Terminal ausführen, wann immer du es brauchst!

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-03 16:10

Wie erstelle ich eine Hilfefunktion in einer MacOS App mit Xcode?

Achtung: noch nicht zufriedenstellend gelöst! Mögliche Fehler als Folge dieses Vorgehens: Zwar wird der AppNameHelp Folder richtig in die Ressourcen des Builds implementiert - aber zugleich auch eine zweite(!) Info.plist mit den entsprechenden Keys, die natürlich nicht in die Rssourcen, sondern ins Hauptverzeichnis des App-Paketes gehört. Dort ist aber schon die von Xcode erstellte Info.plist nach der Massgabe der Angaben in "Custom macOS Application Target Properties" - und ohne die Keys: CFBundleHelpBookName und CFBundleHelpBookFolder.


Eigentlich ist die Logik folgende: Um eine Hilfefunktion in deiner macOS-App zu implementieren, nutzt macOS das Apple Help-System. Es handelt sich um ein Web-basiertes System, das HTML-Dateien verwendet, um eine benutzerfreundliche, integrierte Hilfe zu bieten. Der Benutzer kann die Hilfe über das Menü, die Tastenkombination command + ? oder durch kontextsensitive Hilfe aufrufen.

Hier ist ein Überblick, wie du die Hilfe strukturierst und implementierst:

1. Grundstruktur einer Hilfedatei

Die Hilfeinhalte werden in HTML erstellt und in einem Verzeichnis innerhalb deines Projekts gespeichert. Jedes Sprachpaket kann separate HTML-Dateien haben, die über die Localization-Mechanismen (z.B. de.lproj, en.lproj) organisiert sind. Dies ermöglicht eine mehrsprachige Hilfedokumentation.

2. Schritte zur Implementierung einer Hilfe

2.1 Erstelle das Hilfedokument

  • Du erstellst eine HTML-Datei pro Seite der Hilfe.
  • Speichere die Hilfeseiten in einem Ordner, der für jede Sprache lokalisiert ist (z.B. de.lproj, en.lproj).

2.2 Erstelle ein Apple Help-Bundle

Die Hilfeseiten müssen in einem speziellen Format als Help-Bundle bereitgestellt werden. Hierzu gehört:

  • Eine Info.plist-Datei, in der du die Metadaten für das Hilfesystem hinterlegst.
  • Die HTML-Seiten für die Hilfe.

Das Help-Bundle enthält:

  • Eine Haupt-Hilfeseite (z.B. index.html), die als Einstiegspunkt dient.
  • Verlinkte Seiten und Bilder, die in den Unterverzeichnissen gespeichert sind.

2.3 Inhalt und Formatierung

Du kannst in den HTML-Seiten:

  • Bilder (PNG, JPG) und GIFs einfügen.
  • Videos können entweder als eingebettete HTML5-Videos oder als Links eingefügt werden.
  • Stil: Verwende CSS, um das Layout und das Design der Hilfeseiten zu steuern.

2.4 Suchfunktion

macOS erstellt automatisch eine Suchfunktion, indem es den Textinhalt deiner HTML-Dateien durchsucht. Du kannst jedoch zusätzliche Meta-Tags und Stichwörter hinzufügen, um die Suche zu optimieren:

  • Verwende HTML-<meta>-Tags, um spezifische Keywords für die Suche anzugeben.
  • In der Info.plist kannst du zusätzliche Suchbegriffe definieren.

3. Einrichten des Help-Bundles

Um ein Apple Help-Bundle zu erstellen:

  1. Verzeichnisstruktur:

    • Erstelle einen Ordner Help, der in deinem Projekt enthalten ist.
    • Innerhalb dieses Ordners erstellst du Lokalisierungsordner wie de.lproj und en.lproj für verschiedene Sprachen.

  2. HTML-Seiten:

    • Jede HTML-Seite sollte sich auf ein spezifisches Thema beziehen, wie "Erste Schritte", "Erweiterte Funktionen" usw.

  3. Info.plist:

    • Hier musst du Einträge wie CFBundleHelpBookName (der Name des Hilfebuchs) und CFBundleHelpBookFolder (das Verzeichnis, in dem sich das Help-Bundle befindet) einfügen.
    • Beispiel-Eintrag in der Info.plist:
xml
<key>CFBundleHelpBookName</key> <string>AppName Help</string> <key>CFBundleHelpBookFolder</key> <string>AppnameHelp</string>
  1. Verlinkung zur Hilfe:
    • Um die Hilfe über die Menüleiste oder den Shortcut aufzurufen, wird macOS automatisch das Hilfebuch laden, wenn es korrekt in der Info.plist eingetragen ist.

4. Mehrsprachige Hilfe

Für jede Sprache erstellst du einen eigenen Satz von HTML-Dateien. Diese werden dann in Ordnern wie en.lproj oder de.lproj gespeichert. Die Lokalisierung erfolgt durch:

  • Übersetzungen der HTML-Inhalte in die jeweilige Sprache.
  • Jede Sprachversion sollte über eine eigene index.html verfügen.

5. Bilder und Multimedia

  • Bilder (PNG, JPG, GIF): Du kannst Bilder über den normalen HTML-Tag <img> einfügen.
  • Videos: Du kannst HTML5-Videos mit dem <video>-Tag einfügen oder externe Videos (z.B. YouTube) einbetten.

Beispiel für ein Bild:

html
<img src="help_image.png" alt="Beschreibung">

Beispiel für ein Video:

html
<video controls> <source src="example.mp4" type="video/mp4"> Your browser does not support the video tag. </video>

6. Zusätzliche Funktionen:

6.1 Tags für die Suchfunktion:

Du kannst Tags hinzufügen, um die Suchfunktion zu verbessern. In jeder HTML-Seite kannst du Meta-Tags verwenden:

html
<meta name="keywords" content="project, focus, workspace, organization">

6.2 Kontextabhängige Hilfe:

macOS erlaubt es dir, spezifische Hilfethemen basierend auf der Benutzerinteraktion zu öffnen. Beispielsweise könntest du einen Button oder Menüeintrag haben, der direkt zu einer bestimmten Hilfeseite führt.

swift
NSHelpManager.shared.openHelpAnchor("your_help_anchor", inBook: "FocusHubHelp")

7. Testen der Hilfe

Nachdem du das Help-Bundle erstellt und eingebunden hast, kannst du es durch den Shortcut command + ? testen. Es sollte das standardmäßige macOS-Hilfefenster öffnen und die HTML-Seiten anzeigen.

Zusammenfassung:

  • HTML-Seiten erstellen: Nutze HTML und CSS zur Erstellung der Hilfe.
  • Lokalisierung: Nutze .lproj-Ordner für verschiedene Sprachen.
  • Multimedia: Bilder, Videos, GIFs können eingebettet werden.
  • Tags & Suche: Meta-Tags zur Verbesserung der Suche hinzufügen.
  • Help-Bundle erstellen: In der Info.plist wird die Hilfe als Help-Bundle referenziert.
  • Automatische Suchfunktion: macOS indiziert die HTML-Seiten und bietet eine Suchfunktion an.

Das Apple Help-System ist flexibel und unterstützt eine Vielzahl von Medieninhalten. Der Schlüssel liegt in der klaren Struktur und der Lokalisierung der Inhalte, um Benutzern eine intuitive Hilfe zu bieten.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 20:01

Wie leitet man die Leute bei einer mehrsprachigen Webseite gleich auf eine Version um, die ihrer Spracheinstellung entspricht?

Ja, es ist möglich, Besucher basierend auf ihrer Spracheinstellung automatisch auf eine lokalisierte Version deiner Webseite umzuleiten. Das erfordert:

  1. Erkennung der Spracheinstellung des Nutzers, z. B. über die Browsereinstellungen.
  2. Umleitung auf die entsprechende Sprachversion der Webseite.

Hier sind die Schritte, um das umzusetzen:

1. Browsersprache erkennen

Die meisten Browser senden in den HTTP-Headern die bevorzugte Sprache des Nutzers mit (Accept-Language). Du kannst diese Information mit JavaScript oder serverseitigem Code (z. B. PHP, Node.js) auslesen.

Beispiel mit JavaScript:

javascript
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () { const userLang = navigator.language || navigator.userLanguage; // Sprache des Browsers console.log("Benutzersprache:", userLang); // Mapping der Sprache zu deinen Sprachversionen const supportedLanguages = ["de", "en", "es", "fr", "it", "ja", "ko", "pt", "zh", "ru", "ar"]; const defaultLanguage = "en"; // Kürze die Sprache auf "de", "en" usw. const lang = userLang.split("-")[0]; // Weiterleiten, wenn Sprache unterstützt wird if (supportedLanguages.includes(lang)) { window.location.href = `/${lang}/index.html`; // Leitet auf die entsprechende Sprachversion um } else { window.location.href = `/${defaultLanguage}/index.html`; // Fallback auf Englisch } });

Was passiert hier?

  • Der Code erkennt die bevorzugte Sprache des Nutzers.
  • Leitet den Nutzer auf eine URL um, die der Sprachversion entspricht (/de/, /en/, etc.).

2. Alternativ: Serverseitige Lösung

Eine serverseitige Lösung ist stabiler, da sie bereits vor dem Laden der Seite greift.

Beispiel mit PHP:

php
<?php // Mapping der Sprache zu deinen Sprachversionen $supportedLanguages = ["de", "en", "es", "fr", "it", "ja", "ko", "pt", "zh", "ru", "ar"]; $defaultLanguage = "en"; // Hole die Browsersprache $userLang = substr($_SERVER['HTTP_ACCEPT_LANGUAGE'], 0, 2); // Überprüfe, ob die Sprache unterstützt wird if (in_array($userLang, $supportedLanguages)) { header("Location: /$userLang/index.html"); } else { header("Location: /$defaultLanguage/index.html"); } exit; ?>

3. Fallback für Suchmaschinen

Damit Suchmaschinen die Inhalte jeder Sprachversion indexieren können, solltest du:

  • Canonical Tags setzen, um auf die Hauptversion hinzuweisen.
  • <link rel="alternate" hreflang="xx"> Tags nutzen, um Suchmaschinen auf die Sprachversionen hinzuweisen.

Beispiel:

html
<link rel="alternate" hreflang="de" href="https://focushub.comstrat.de/de/index.html"> <link rel="alternate" hreflang="en" href="https://focushub.comstrat.de/en/index.html"> <link rel="alternate" hreflang="es" href="https://focushub.comstrat.de/es/index.html">

4. Weitere Tipps

  • Sprache wechseln lassen: Baue ein Dropdown-Menü ein, damit Nutzer ihre Sprache manuell ändern können.
  • Cookie speichern: Speichere die Sprachpräferenz des Nutzers in einem Cookie, damit er nicht bei jedem Besuch erneut umgeleitet wird.

5. Fazit

Die automatische Umleitung verbessert das Nutzererlebnis, ist aber nicht ohne Herausforderungen (z. B. Browser-Caching oder Mehrsprachige Nutzer

 
). Eine Kombination aus automatischer Umleitung, Fallbacks und manueller Auswahlmöglichkeit ist ideal. 😊

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-16 16:41

Wie AI effizient für die Code-Generierung nutzen? – Limits bei Claude (Sonnet), ChatGPT & Co. ausschöpfen

In der modernen Softwareentwicklung ermöglichen KI-gestützte Coding-Assistenten wie Claude Sonnet 3.7, ChatGPT und DeepSeek eine systematische, zeitsparende Unterstützung bei der Code-Generierung. Dieser Beitrag erläutert einen strukturierten Workflow – am Beispiel von Android Studio mit Flutter/Dart auf einem MacBook Pro M3 –, um die täglichen Chat-Limits effizient zu nutzen und den Projektüberblick zu wahren. Die folgenden Punkte enthalten klare Anweisungen, konkrete Beispiele und Systemprompt-Vorschläge, die Du direkt in Deinen Arbeitsablauf integrieren kannst.

1. Vorbereitende Projektübersicht erstellen

Bevor Du eine neue Sitzung mit der KI startest, stelle sicher, dass Du eine umfassende Projektübersicht zur Verfügung stellst. Dies reduziert Missverständnisse und gibt der KI einen klaren Kontext.

Die Übersicht sollte enthalten:

  • Projektkontext: Was ist das Ziel des Projekts?
  • Technischer Stack: Verwendete Programmiersprache, Frameworks, Zielbetriebssystem, IDE und weitere Ressourcen.
  • Zweck und Zielgruppe: Welche Nutzer sollen angesprochen werden? Welche vergleichbaren Anwendungen gibt es?
  • Projektstruktur: Welche Architektur (z. B. MVC, MVVM oder eine abgewandelte Struktur) kommt zum Einsatz?
  • GUI-Ideen: Skizzen, Screenshots oder Referenzanwendungen als Inspirationsquelle.

Speichere diese Informationen in einer einfachen Textdatei (z. B. projektuebersicht.txt), die Du zu Beginn jeder Sitzung in den Chat einfügst.

2. Automatisierte Projektübersicht als JSON

Um den Überblick bei wachsendem Projektumfang zu bewahren, erstelle eine automatisierte JSON-Datei, die alle relevanten Dateien und Ordner deines Projekts auflistet.

Vorgehensweise:

  • Beispielprompt (2.1):

    „Erstelle mir eine Python-Datei (project_structure_create.py), die alle Ordner und Dateien im Verzeichnis /lib inklusive Name, Dateityp und einer Beschreibung (die Du aus der ersten Zeile jeder Datei oder aus dem Namen des Verzeichnisses ableitest) als project_structure.json ausgibt. Gib in einem neuen Codefenster den Ausführungsbefehl aus.

    Erwartetes Ergebnis:

    json
    { "projectName": "FlutterApp", "rootDirectory": "lib", "structure": [ { "name": "lib", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "controllers", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project_controller.dart", "type": "file", "description": "project_controller.dart - Controller für Projektoperationen" } ] } ] } ] } ] }

    Python-Ausführungsbefehl:

    bash
    python3 project_structure_create.py

Führe das Skript regelmäßig aus, um immer eine aktuelle Übersicht zu haben. Achte darauf, dass alle Dateien klar benannt sind und in der ersten Zeile jeder Datei ein erläuternder Kommentar enthalten ist, z. B.:

dart
// lib/views/dialogs/components/project_template_details.dart – Detailansicht für die Startbildschirm-Templateauswahl

Erstelle gleichfalls eine Übersicht der Abhängigkeiten und den erwarteten Projektnamen. 

In Flutter z. B. mit:

flutter pub deps , speichere dies in einer Datei und gib diese der KI am Anfang eines neuen Chats mit auf den Weg.

Beispielprompt: "Erstelle mir ein python script (create_project_deps.py) welches mir die Ausgabe des folgenden Befehls: flutter pub deps in eine Datei namens project_deps.txt im Hauptverzeichnis meines Flutterprojektes speichert."

Hier ist dein Python-Skript create_project_deps.py, das den Befehl flutter pub deps ausführt und die Ausgabe in die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts speichert:

python
import subprocess import os # Hauptverzeichnis des Flutter-Projekts ermitteln (aktuelles Verzeichnis) project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # Pfad zur Datei project_deps.txt output_file = os.path.join(project_root, "project_deps.txt") # Befehl ausführen und Ausgabe erfassen try: result = subprocess.run(["flutter", "pub", "deps"], capture_output=True, text=True, check=True) # Ausgabe in Datei speichern with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(result.stdout) print(f"Abhängigkeiten wurden in {output_file} gespeichert.") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"Fehler beim Ausführen von 'flutter pub deps': {e}")

So verwendest du das Skript:

  1. Speichere das Skript als create_project_deps.py im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts.

  2. Stelle sicher, dass Flutter in deinem PATH ist (flutter doctor sollte funktionieren).

  3. Führe das Skript im Terminal aus:

    sh
    python create_project_deps.py

  4. Nach der Ausführung findest du die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis mit den Flutter-Abhängigkeiten.

Falls du Python in der allgemeinen Umgebung verwendest, musst du stattdessen python3 create_project_deps.py ausführen. 🚀


3. Präzise Formulierung des Overview-Prompts

Ergänze zu den Projektinformationen in jeder Sitzung folgende Punkte:

  • Aktueller Entwicklungsstand: Welche Funktionen und Module sind bereits implementiert?
  • Aktuelle Aufgaben: Woran arbeitest Du aktuell?
  • Wiederkehrende Probleme: Welche Fragestellungen treten regelmäßig auf?

Erstelle eine Vorlage für diesen Überblick, die Du bei jeder neuen Sitzung anpasst und der KI zur Verfügung stellst.

4. Definition eines Systemprompts für die KI-Nutzung und konkrete Promptstrategie

Um wiederholte Erklärungen zu vermeiden, lege einen Systemprompt fest – sowohl für Deinen Account als auch projektspezifisch. Dies stellt sicher, dass die KI immer den richtigen Kontext hat.

Allgemeiner Systemprompt (Beispiel für ChatGPT-Systemprompt):

"I typically write code in Flutter/Dart, but also SwiftUI, Python and a bit Objective-C. I make a lot of websites in HTML, PHP, JS, CSS and MySQL. I use a MacBook Pro M3 and Android Studio, Visual Studio Code, Xcode, Terminal and other editors.

Wenn Du Code oder Programmieranfragen erhältst, möchte ich, dass Du zunächst eine Analyse der bereitgestellten Informationen und eine Bewertung vornimmst. Gib anschließend Optimierungsvorschläge und formuliere konkrete Fragen, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst.

Beispielanweisung: 'Analysiere als erstes meine Informationen und bewerte sie. Mache Optimierungsvorschläge. Wie gehen wir Schritt für Schritt vor? Gib mir nur Code aus, wenn ich explizit danach frage. Wenn du Code ausgibst, dann unter genauer Angabe der Datei und der jeweiligen Methode/Function/Widget. Gib, wenn möglich, keine kompletten Dateien aus, sondern nur die notwendigen Teile. Gib den Code bei mehreren Änderungen an einer Datei immer in eigenen Codefenstern aus.'

"Wenn Du Code generierst und es Änderungen oder neue Funktionen betrifft, fordere bitte explizit dazu auf, anzugeben, in welcher Datei und Funktion der Code eingefügt wird. Gib möglichst immer die gesamte Funktion aus, in der etwas geändert wird oder hinzugefügt werden soll."

Projektbezogener Systemprompt (Beispiel):

Fordere, dass zuerst eine Analyse der bereitgestellten Informationen, gefolgt von Optimierungsvorschlägen, vorgenommen wird: "Gib bitte einen Kommentar bzw. eine Bewertung aus, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst, sodass überprüft werden kann, ob alle Vorgaben korrekt erfasst wurden. Schlage Verbesserungen oder Vereinfachungen vor und fordere gegebenenfalls direkt nachzufragen, ob zu bestimmten Themen Code ausgegeben werden soll. Code wird ausschließlich auf explizite Anforderung generiert – dabei muss stets die Datei, die Methode und der genaue Ort der Änderung angegeben werden."

 

Chatbezogene Promptstrategie:

  • Falls die KI es nicht schon selbst macht: Gib die Anweisung, alles mit aussagekräftigen Kommentaren auszugeben (Auskommentieren je nach Sprache) - mindestens auf Klassen, Funktions- und Methodenebene. Natürlich auch für Controller und Models.
  • Gib der KI die Anweisung, Debug-Prints bzw. Consolenausgaben einzupflegen. Wenn du selbst mit Debuggern arbeitest und z. B. die Variablen verfolgst, kann das extrem nützlich für die KI sein, diesen Debug-Output zu bekommen. Natürlich sind die Ausgaben der Log-FIles Pflicht für die Eingabe für die KI bei der Fehlersuche.
  • Nutze dazu auch die IDE und Compiler-Ausgaben oder bei Webanwendungen im Browser im Entwicklermodus den Consolenoutput. Hier reicht es oft einen Screenshot der Fehlermeldungen in die KI zu geben, die diese dann auswertet, ohne dass du alles per Hand einzeln Kopieren und einfügen musst.
  • Sei konsistent in der Art deiner Chats: Orientiere dich an dieser Struktur: a) Feedback (positiv wie negativ (logs, Debugging etc.), b) was muss verbessert werden, c) Aufgabe(n): klare Anweisungen was zu tun ist (mit Nummerierung am besten), d) Meta-Angaben: Schon Code ausgeben oder nicht? Strukturanalyse? Optimierungen? generelle Vorschläge? Welche Plufgins schlägst du vor? etc.

Für Gemini 2.5 Experimental hat sich folgender Prompt (etwas) bewährt, den man tatsächlich vor jeder größeren Anfrage einfügen sollte. Dieser Prompt eignet sich auch als Systemprompt für Sonnet oder andere:

Systemprompt - persistente Instruktionen

  1. Ein Schritt nach dem Anderen: Konzentriere dich NUR auf den nächsten logischen, vereinbarten Schritt unseres aktuellen Plans. Keine Vorschläge für übernächste Schritte, keine Zusammenfassungen vergangener Schritte, es sei denn explizit gefordert.
  2. Code nur nach Protokoll:
    • Frage IMMER zuerst, ob Code-Ausgabe erwünscht ist.
    • Wenn ja, frage WIE: Komplette Datei(en) oder NUR die Änderungen/Differenz zum vorherigen Stand?
    • Gib NIEMALS einen "Mischmasch" aus Code-Snippets und Erklärungen ohne klare Struktur aus.
  3. Plan strikt einhalten / Änderungskontrolle:
    • Halte dich exakt an den zuletzt vereinbarten Plan/Sprint.
    • Ändere NIEMALS eigenmächtig den Plan oder Code-Details (z.B. Module hinzufügen/entfernen, Logik ändern).
    • Wenn du eine Änderung für sinnvoll hältst:
      • Erkläre klar und präzise warum die Änderung nötig/besser ist.
      • Warte auf meine explizite Bestätigung, bevor du die Änderung umsetzt oder Code dazu lieferst.
  4. Kontext merken (Anmerkung: sehr speziell wenn ich mit python in einer Umgebung arbeite):
    • Gehe davon aus, dass ich mich im Projektverzeichnis (~/project) befinde.
    • Gehe davon aus, dass das (env)-Environment aktiv ist.
    • Gib KEINE redundanten cd oder conda activate env Befehle aus.
    • Beziehe dich kurz auf den letzten erfolgreich abgeschlossenen Schritt oder den aktuellen Zustand.
  5. Konsistenz & Fokus:
    • Bleibe beim Thema des aktuellen Schritts.
    • Keine unangekündigten "Verbesserungen" oder "Vereinfachungen" im Code.
    • Wenn Code-Änderungen vereinbart wurden, erkläre alle Änderungen klar.

Lies diese Instruktionen vor JEDER Antwort erneut durch.

5. Auswahl und Übermittlung relevanter Dateien

Um Token effizient zu nutzen, übermittle der KI zunächst nur die zentralen Dateien, die den Kern Deines Projekts darstellen.

Empfohlene Vorgehensweise:

  • Lade ausschließlich die wichtigsten MVC-Dateien hoch:
    • main.dart, main_layout.dart, main_controller.dart, main_model.dart
    • app_service.dart, app_delegate.dart, menu_bar.dart
  • Reiche spezifische Problemdateien erst während des Programmierprozesses nach. Versuche nach Möglichkeit nur Methoden, Funktionen oder Classen in den Chat zu geben, wenn du die Fehler identifiziert hast.
  • Es reicht, die Übermittlung der Daten per Drag & Drop (z. B. aus Android Studio oder Visual Studio Code), da es zwareine Integration über GitHub oder Google Docs gibt, von dort man aber dem Chat die Dateien einzeln hinzufügen muss. Vermeide es, am Anfang den gesamten Cloud- oder Projekt-Ordner in den Chat zu geben - das verbraucht immens viele Tokens!
  • Stelle sicher, dass die KI relevante Codeausschnitte (Widgets, Funktionen, Methoden) in separaten Codefenstern zur Verfügung stellt.
  • Erstelle wenige, aber aussagekräftige Screenshots des bisherigen GUI/ Oberfläche/ Dialogen UND von Programmen, an denen sich die KI orientieren kann oder soll.

6. Nutzung kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben

Nicht jede Aufgabe erfordert den Einsatz eines kostenpflichtigen KI-Accounts. Für wiederkehrende, einfache Aufgaben können kostenfreie Modelle eingesetzt werden, um Ressourcen zu sparen.

Einsatzmöglichkeiten:

  • Erzeugung von Lokalisierungsdateien: Repetitive Arbeiten zur Erstellung und Umwandlung von Sprachdateien können von kostenfreien Modellen übernommen werden.
  • Code-Formatierung und Fehlerkorrektur: Kleinere Syntax- oder Formatierungsfehler können mit einem kostenfreien Tool behoben werden.
  • Syntax-Checks und einfache Tests: Setze statische Codeanalysen in der IDE ein, um den Code schnell zu überprüfen. Lass dann die AI checken, welche Lösungsmöglichkeiten es gibt. GIbt dabei an, dass es ersteinmal anlysieren soll und Lösungsvorschläge unterbreitet und noch keinen Code ausgeben soll. Das ist nämlich manchmal der Wahnsinn, wenn man das nicht immer betont geht sofort die Bartwickelmaschine an. Gib in diesem Prompt auch an, dass sich die KI an die MVC Struktur oder welche du eingerichtet hast, halten soll, sonst kommt immer eine gigantische Codeflut auf dich zu.
  • Quäle die bezahlte KI nicht mit standardisierten Aufgaben. Frage die kostenlose lieber nach üblichen Bibliotheken, Dependencies und Plugins. Wähle das richtige aus und übergib das dann als Aufgabe an die paid version der KI. Diese weiß zumeist dann damit umzugehen. Prüfe allerdings dann immer, ob sie auch die aktuellste Version kennt, indem du auf der Originalwebseite (z.B. pub.dev für Flutter) nachschaust, wie die letzte Version heisst.

Vermeide es, dieselben Dateien mehrfach einzureichen, sofern sie unverändert geblieben sind, da die KI sich bereits an zuvor bereitgestellte Informationen erinnert. Manchmal musst du die KI daran erinnern, dass sie die Dateien schon hat. Ans Erinnern erinnern! Können wir in Deutschland doch prima!

7. Dokumentation der Meilensteine und Integration in den Chat

Dokumentiere jeden erfolgreichen Meilenstein und integriere diese Zusammenfassungen in Deine KI-Sitzungen. Dies hilft, den Projektfortschritt transparent zu halten und bietet eine Referenz für spätere Phasen.

Beispielprompt zur Erstellung einer Projektdokumentation:

"Erstelle eine Zusammenfassung der aktuellen Projektphase in einem dokumentationsähnlichen Stil. Die Zusammenfassung soll folgende Punkte enthalten:

  • Kurzbeschreibung der erreichten Meilensteine.
  • Übersicht der implementierten Funktionen.
  • Aufgetretene Probleme und deren Lösungen.
  • Vorschläge für weitere Optimierungen.

Bitte liefere die Zusammenfassung als strukturierten Text, den ich in mein externes Dokumentationshandbuch übernehmen kann."

8. Eigenständiges Lernen und kritische Analyse des generierten Codes

Auch wenn KI-Tools wertvolle Unterstützung bieten, ersetzt dies nicht Deine eigene Analyse und dein Verständnis des Codes. Es ist unerlässlich, den von der KI generierten Code kritisch zu prüfen.

Handlungsanweisungen:

  • Fordere die KI dazu auf, den Code Schritt für Schritt zu analysieren und vor der Ausgabe Optimierungsvorschläge zu machen.

  • Weise darauf hin, dass die Einhaltung der vorgegebenen Architektur (z. B. Trennung von Controller, Views, Models) strikt zu beachten ist.

  • Gib klare Anweisungen, dass der Code nicht in einem zusammenhanglosen Block ausgegeben werden darf, sondern immer unter Angabe der Datei, Methode und des konkreten Einfügeorts.

  • Nutze den folgenden Hinweis, wenn Du Zweifel an der Struktur hast:

    "Bitte überprüfe den generierten Code genau. Falls Du Vorschläge zur Optimierung hast oder erkennst, dass die vorgegebene Architektur (z. B. MVC) nicht eingehalten wurde, weise mich darauf hin, bevor Du Code generierst. Analysiere zuerst den bestehenden Code und gib einen Kommentar dazu ab."

Zusammenfassung

Die effiziente Nutzung von KI-gestützten Coding-Assistenten erfordert einen strukturierten und disziplinierten Workflow. Durch:

  • das Erstellen einer vorbereitenden Projektübersicht,
  • die automatisierte Erfassung der Projektstruktur mittels eines Python-Skripts,
  • die präzise Formulierung von Overview- und Systemprompts,
  • die gezielte Übermittlung relevanter Dateien,
  • den sparsamen Einsatz kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben,
  • und einer regelmäßigen, detaillierten Dokumentation der Meilensteine

kannst Du Zeit sparen, Deine Chat-Limits optimal nutzen und den generierten Code kontrolliert in das Projekt integrieren. Gleichzeitig behältst Du die nötige Übersicht und stellst sicher, dass die von der KI gelieferten Ergebnisse stets überprüft und optimiert werden.

Dieser strukturierte Ansatz unterstützt Dich dabei, das Potenzial von Tools wie Claude, ChatGPT und DeepSeek voll auszuschöpfen – ohne den Überblick zu verlieren.

 
 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 11:59

SQL-Befehle zur Analyse der Datenbankstruktur in MySQL

Ersetze als erstes

IHR_DATENBANKNAME

 mit dem datenbanknamen. Hier sind SQL-Befehle, die Ihnen eine vollständige Übersicht über Ihre MySQL-Datenbank geben, einschließlich Tabellen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen:

1. Grundlegende Tabellen- und Spalteninformationen

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    DATA_TYPE, 
    IS_NULLABLE, 
    COLUMN_KEY, 
    EXTRA
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
ORDER BY 
    TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

2. Primär- und Fremdschlüssel

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    CONSTRAINT_NAME, 
    REFERENCED_TABLE_NAME, 
    REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

3. Vollständige Tabellenbeschreibung mit Beziehungen

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    c.COLUMN_KEY,
    c.COLUMN_DEFAULT,
    c.EXTRA,
    k.REFERENCED_TABLE_NAME,
    k.REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

4. Erweiterte Version mit allen Constraints

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    IFNULL(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, '') AS MAX_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    IFNULL(c.COLUMN_KEY, '') AS COLUMN_KEY,
    IFNULL(c.COLUMN_DEFAULT, '') AS DEFAULT_VALUE,
    IFNULL(c.EXTRA, '') AS EXTRA,
    IFNULL(k.CONSTRAINT_NAME, '') AS CONSTRAINT_NAME,
    IFNULL(k.REFERENCED_TABLE_NAME, '') AS REFERENCED_TABLE,
    IFNULL(k.REFERENCED_COLUMN_NAME, '') AS REFERENCED_COLUMN
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

5. Nur die Fremdschlüsselbeziehungen (für Ihr spezifisches Beispiel)

sql
Copy
SELECT 
    CONSTRAINT_NAME AS 'Beziehungsname',
    TABLE_NAME AS 'Quelltabelle',
    COLUMN_NAME AS 'Quellspalte',
    REFERENCED_TABLE_NAME AS 'Zieltabelle',
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS 'Zielspalte'
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

Ersetzen Sie 'IHR_DATENBANKNAME' durch den Namen Ihrer Datenbank. Diese Abfragen zeigen Ihnen genau die Beziehungen zwischen Tabellen, wie z.B. dass standings.team_id auf teams.id verweist oder dass leagues_current.id als league_id in teams und fixtures verwendet wird.

Die Ergebnisse können Sie direkt an eine KI übergeben, um ein vollständiges Verständnis der Datenbankarchitektur zu ermöglichen.

 
 
 
 
 

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-01 16:32

Joomla

Weiterlesen-Link inpurity III bricht nicht um im Spaltenlayout

Der Weiterlesen-Link ist in einem <section>-Tag mit der Klasse readmore eingebettet, und der eigentliche Link hat die Klassen btn und btn-default. Um das Problem mit dem Umbruch des Links zu lösen, kannst du das CSS gezielt für diese Struktur anpassen. Ich habe das hier in 

/css/themes/orange/template.css

ganz am Ende eingefügt. Es kann aber auch in die main.css oder anderwo eingefügt werden.

Dazu auf System/Templates gehen, auf das Template klicken und dann auf Editor:

section.readmore {
    max-width: 100%; /* Begrenzung auf die Spaltenbreite */
    overflow-wrap: break-word; /* Erlaubt den Umbruch langer Wörter */
    word-wrap: break-word; /* Für ältere Browser */
}

section.readmore a.btn {
    display: inline-block; /* Stellt sicher, dass der Button innerhalb der Spalte bleibt */
    word-wrap: break-word; /* Bricht lange Wörter im Link um */
    max-width: 100%; /* Begrenzung des Links auf die Spaltenbreite */
}

section.readmore span {
    white-space: normal; /* Erzwingt einen Umbruch von Text */
    word-wrap: break-word; /* Bricht lange Wörter um */
}

Das Ergebnis sind schön umgebrochene Weiterlesenlinks:

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-09-16 16:07

SQL-Befehle zur Analyse der Datenbankstruktur in MySQL

Ersetze als erstes

IHR_DATENBANKNAME

 mit dem datenbanknamen. Hier sind SQL-Befehle, die Ihnen eine vollständige Übersicht über Ihre MySQL-Datenbank geben, einschließlich Tabellen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen:

1. Grundlegende Tabellen- und Spalteninformationen

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    DATA_TYPE, 
    IS_NULLABLE, 
    COLUMN_KEY, 
    EXTRA
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
ORDER BY 
    TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

2. Primär- und Fremdschlüssel

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    CONSTRAINT_NAME, 
    REFERENCED_TABLE_NAME, 
    REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

3. Vollständige Tabellenbeschreibung mit Beziehungen

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    c.COLUMN_KEY,
    c.COLUMN_DEFAULT,
    c.EXTRA,
    k.REFERENCED_TABLE_NAME,
    k.REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

4. Erweiterte Version mit allen Constraints

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    IFNULL(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, '') AS MAX_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    IFNULL(c.COLUMN_KEY, '') AS COLUMN_KEY,
    IFNULL(c.COLUMN_DEFAULT, '') AS DEFAULT_VALUE,
    IFNULL(c.EXTRA, '') AS EXTRA,
    IFNULL(k.CONSTRAINT_NAME, '') AS CONSTRAINT_NAME,
    IFNULL(k.REFERENCED_TABLE_NAME, '') AS REFERENCED_TABLE,
    IFNULL(k.REFERENCED_COLUMN_NAME, '') AS REFERENCED_COLUMN
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

5. Nur die Fremdschlüsselbeziehungen (für Ihr spezifisches Beispiel)

sql
Copy
SELECT 
    CONSTRAINT_NAME AS 'Beziehungsname',
    TABLE_NAME AS 'Quelltabelle',
    COLUMN_NAME AS 'Quellspalte',
    REFERENCED_TABLE_NAME AS 'Zieltabelle',
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS 'Zielspalte'
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

Ersetzen Sie 'IHR_DATENBANKNAME' durch den Namen Ihrer Datenbank. Diese Abfragen zeigen Ihnen genau die Beziehungen zwischen Tabellen, wie z.B. dass standings.team_id auf teams.id verweist oder dass leagues_current.id als league_id in teams und fixtures verwendet wird.

Die Ergebnisse können Sie direkt an eine KI übergeben, um ein vollständiges Verständnis der Datenbankarchitektur zu ermöglichen.

 
 
 
 
 

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-01 16:32

Flutter/Dart

Alte Textstile in Flutter/Dart und ihre neuen Entsprechungen (material3)

Die Textstile in Flutter haben sich mit der Einführung von Material 3 (Material You) geändert, und einige der alten Stile wie headline1, bodyText1, etc., wurden durch neue Stile ersetzt. Hier ist eine Liste der alten Stile und ihre neuen Entsprechungen.

Liste der alten Textstile und ihre neuen Entsprechungen:

Alte Stile (Material 2) Neue Stile (Material 3)
headline1 displayLarge
headline2 displayMedium
headline3 displaySmall
headline4 headlineLarge
headline5 headlineMedium
headline6 headlineSmall
subtitle1 titleLarge
subtitle2 titleMedium
bodyText1 bodyLarge
bodyText2 bodyMedium
caption bodySmall
button labelLarge
overline labelSmall

Wie kannst du alle alten Stile in deinem Projekt ersetzen?

Da du viele alte Stile (headline1, bodyText1, etc.) in über 100 .dart Dateien hast, bietet es sich an, diesen Prozess zu automatisieren. Hier sind Schritte, wie du das effizient tun kannst:

1. Manuelle oder Such-und-Ersetze-Methode in der IDE:

Du kannst die "Suchen und Ersetzen"-Funktion in Android Studio oder Visual Studio Code nutzen, um die alten Stile durch die neuen zu ersetzen. Android Studio und VS Code bieten die Möglichkeit, in allen Projektdateien nach einem Text zu suchen und diesen durch einen neuen Text zu ersetzen.

  • In Android Studio:
    • Drücke Cmd + Shift + F (auf Mac) oder Ctrl + Shift + F (auf Windows/Linux), um die Suche in allen Dateien zu öffnen.
    • Suche nach dem alten Textstil (z. B. headline1).
    • Ersetze alle Vorkommen mit dem neuen Stil (z. B. displayLarge).
    Wiederhole diesen Vorgang für jeden Textstil, der ersetzt werden muss.

2. Automatisierung mit einem Skript:

Falls du es komplett automatisieren möchtest, kannst du ein kleines Skript erstellen, das in allen Dart-Dateien die alten Stile durch die neuen ersetzt. Hier ein einfaches Beispiel eines Python-Skripts, das die Ersetzung vornimmt:

python
import os # Dictionary mit alten und neuen Stilen style_map = { 'headline1': 'displayLarge', 'headline2': 'displayMedium', 'headline3': 'displaySmall', 'headline4': 'headlineLarge', 'headline5': 'headlineMedium', 'headline6': 'headlineSmall', 'subtitle1': 'titleLarge', 'subtitle2': 'titleMedium', 'bodyText1': 'bodyLarge', 'bodyText2': 'bodyMedium', 'caption': 'bodySmall', 'button': 'labelLarge', 'overline': 'labelSmall' } # Pfad zum Projekt (ersetze mit deinem eigenen Pfad) project_path = 'path/to/your/flutter/project' # Alle Dart-Dateien im Projekt durchlaufen und ersetzen for root, dirs, files in os.walk(project_path): for file in files: if file.endswith('.dart'): file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, 'r') as f: content = f.read() # Ersetzung der alten Stile mit den neuen for old_style, new_style in style_map.items(): content = content.replace(old_style, new_style) # Speichern der Datei with open(file_path, 'w') as f: f.write(content) print("Alle alten Textstile wurden durch die neuen ersetzt!")

Schritte:

  1. Ersetze project_path durch den Pfad zu deinem Flutter-Projekt.
  2. Führe das Skript aus. Es wird alle .dart Dateien durchsuchen und die alten Textstile durch die neuen ersetzen.

3. ThemeData zentral aktualisieren:

Wenn die meisten deiner Textstile in deinem globalen ThemeData definiert sind, kannst du auch das zentrale ThemeData in deinem Projekt anpassen, damit die alten Stile weiterhin funktionieren, aber auf die neuen Stile gemappt werden. Das hilft, den Ersetzungsaufwand zu minimieren:

dart
import 'package:flutter/material.dart'; void main() { runApp(MyApp()); } class MyApp extends StatelessWidget { @override Widget build(BuildContext context) { return MaterialApp( theme: ThemeData( textTheme: TextTheme( displayLarge: TextStyle(fontSize: 32.0, fontWeight: FontWeight.bold), // Vorher headline1 displayMedium: TextStyle(fontSize: 28.0), // Vorher headline2 // Füge hier die anderen Stile hinzu ), ), home: Scaffold( appBar: AppBar( title: Text('Flutter App'), ), body: Center( child: Text( 'Hello, World!', style: Theme.of(context).textTheme.displayLarge, // Verwendung des neuen Stils ), ), ), ); } }

Damit kannst du zumindest die Styles in deinem globalen Theme verankern, sodass du nach und nach in deinen Widgets die neuen Stilbezeichnungen übernehmen kannst.

Fazit:

  1. Liste der neuen Stile verwenden: Die Liste der alten und neuen Stile ist oben bereitgestellt.
  2. Automatisieren: Nutze die Such-und-Ersetzen-Methode in deiner IDE oder ein Skript, um alle alten Stile in den .dart Dateien zu ersetzen.
  3. Zentrales ThemeData-Management: Falls du viel mit globalen Themes arbeitest, kannst du dort ebenfalls eine Übergangslösung schaffen, indem du die alten Stile manuell den neuen zuweist.

Diese Schritte sollten dir helfen, dein Projekt zügig auf die neuen Material 3 Textstile umzustellen!

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-03 16:00

In Flutter/ Dart mit MySQL direkt abfragen oder lieber mit .JSON-API?

Es ist definitiv möglich, direkte Anfragen an eine MySQL-Datenbank von deiner Flutter-App zu stellen, jedoch gibt es einige wichtige Aspekte zu berücksichtigen, bevor du diesen Ansatz verfolgst. In einer PHP-Anwendung funktioniert ein MySQL-Abfrage problemlos, weil die Logik serverseitig ausgeführt wird, was sicherer und effizienter ist. Wenn du aber versuchst, direkt von der Flutter-App aus eine Verbindung zu deiner MySQL-Datenbank herzustellen, gibt es einige bedeutende Risiken und Einschränkungen:

Wichtige Überlegungen:

  1. Sicherheitsrisiken:

    • Datenbankzugriff direkt vom Client: Wenn du MySQL direkt vom Client (Flutter-App) aus anfragst, musst du die Anmeldeinformationen für die Datenbank (Host, Nutzername, Passwort) in deinem Flutter-Code hinterlegen. Dies birgt erhebliche Sicherheitsrisiken, da der Code einfach dekompiliert und die Anmeldeinformationen gestohlen werden könnten.
    • SQL-Injection: Ohne eine Schutzschicht auf dem Server ist deine Datenbank auch anfällig für SQL-Injection-Angriffe.

  2. Netzwerkkonfiguration und Firewalls:

    • MySQL ist ein serverseitiger Dienst, der typischerweise durch Firewalls geschützt wird und oft nur lokale Verbindungen akzeptiert. Du müsstest die Datenbank für entfernte Verbindungen öffnen, was potenzielle Sicherheitsprobleme verursacht.

  3. Performance und Lastverteilung:

    • Wenn viele Benutzer gleichzeitig auf deine App zugreifen, könnte das eine direkte MySQL-Datenbankverbindung überlasten, da MySQL nicht für viele gleichzeitige, direkte Client-Verbindungen ausgelegt ist. Ein API-Server ist besser geeignet, um die Last zu verteilen.

Bester Ansatz: RESTful API als Vermittler

Der sicherste und effizienteste Weg, die MySQL-Datenbank von deiner Flutter-App aus zu nutzen, ist die Implementierung einer RESTful API auf einem Server. Die Flutter-App stellt dann HTTP-Anfragen an diese API, und die API übernimmt den Zugriff auf die MySQL-Datenbank, führt Anfragen aus und gibt die Ergebnisse zurück. 

Hier sind die Gründe, warum dieser Ansatz vorzuziehen ist:

  1. Sicherheit:

    • Die Anmeldeinformationen für die Datenbank sind auf dem Server verborgen und nicht im Client-Code verfügbar.
    • SQL-Injection und andere Angriffe können besser abgewehrt werden, da der Server die Anfragen überprüft und bereinigt.

  2. Skalierbarkeit:

    • Der Server kann mehrere Datenbankanfragen effizienter handhaben und ist skalierbarer als eine direkte Verbindung von vielen Clients zu einer MySQL-Datenbank.

  3. Code-Wiederverwendbarkeit:

    • Du kannst die API nicht nur für deine Flutter-App, sondern auch für andere Anwendungen verwenden, z.B. eine Web-App oder weitere mobile Plattformen.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen:

1. RESTful API erstellen (falls noch nicht vorhanden):

  • Eine RESTful API ist nichts anderes als ein Endpunkt im JSON-Format, den du mittels PHP aus den Daten deiner MySQL-DB erstellen kannst. Du renderst quasi ausgewählte Daten aus deiner DB, kannst vorher in PHP auch schon Berechnungen durchführen und Daten filtern mit den üblichen SQL-Befehlen - aber auch unter Zuhilfenahme von JavaScript etc.

Beispiel für eine einfache API in PHP, die JSON-Daten zurückgibt:

php
header('Content-Type: application/json');
try { $pdo = new PDO("mysql:host=$host;dbname=$dbname;charset=utf8mb4", $user, $pass);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
} catch (PDOException $e) { echo json_encode(["error" => "Fehler bei der Datenbankverbindung"]);
exit();
} $stmt = $pdo->prepare("SELECT DISTINCT country FROM leagues_current"); $stmt->execute(); $countries = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
echo json_encode($countries);
  • Dieser Code gibt die Daten als JSON zurück, was die Flutter-App leicht parsen kann. Du kannst dieselbe Technik für die Abfrage von Ligen, Teams und Standings verwenden.

2. HTTP-Anfragen in Flutter durchführen:

  • In Flutter verwendest du das http-Paket, um Anfragen an deine API zu stellen und die Antworten zu verarbeiten. Hier ein Beispiel für eine HTTP-Anfrage an deine neue API:
dart
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http; class ApiService { final String baseUrl = 'https://your-server.com/api';

Future<List<dynamic>> getLeagues() async { final response = await http.get(Uri.parse('$baseUrl/leagues'));
if (response.statusCode == 200) { return jsonDecode(response.body); // Decodieren des JSONs in eine Liste
} else { throw Exception('Failed to load leagues');
}
}
}

Hier sendet die Flutter-App eine HTTP-Anfrage an den API-Endpunkt /leagues, und die Daten werden im JSON-Format zurückgegeben.

3. Verarbeiten der Daten in Flutter:

  • Sobald die Daten aus der API abgerufen wurden, kannst du sie mit Dart-Klassen verarbeiten und in den Dropdown-Menüs oder anderen Widgets der App verwenden.
  • Beispiel für die Verarbeitung der Ligen:
dart
Future<void> loadLeagues() async { ApiService apiService = ApiService();
List<dynamic> leagues = await apiService.getLeagues();
setState(() { _leagues = leagues.map((json) => League.fromJson(json)).toList(); });
}
  • Hier ist League.fromJson die Methode, die ein JSON-Objekt in ein Dart-Objekt umwandelt.

4. Berechnungen beibehalten:

  • Die Berechnungslogik (z.B. Poisson-Verteilung) bleibt unverändert. Die Daten, die du von deiner API erhältst, können genauso verarbeitet werden wie die Daten, die du bisher von einer kommerziellen API erhalten hast.

Zusammenfassung:

  • Direkte MySQL-Anfragen aus Flutter sind zwar technisch möglich, aber nicht empfehlenswert, da dies zu erheblichen Sicherheits- und Performance-Problemen führen kann.
  • Der bessere Ansatz ist die Verwendung einer RESTful API als Vermittler zwischen der MySQL-Datenbank und der Flutter-App.
  • Deine PHP-Erfahrung kann hier gut genutzt werden, um eine API zu erstellen, die die MySQL-Datenbank abfragt und die Ergebnisse in einem sicheren JSON-Format an die Flutter-App übermittelt.

 

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-03 16:22

How to solve "error running pod install" in flutter on mac?

Grund für den error: Du hast platform :osx, '12.4' im Podfile gesetzt, aber deine project.pbxproj enthält noch mehrere Einträge mit MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 11.0;, was zu Konflikten führen kann.

Oftmals sind aber auch alte Installationen von Homebrew, Ruby und anderen Bibliotheken schuld. Es wird empfohlen, eine neuere Ruby-Version  zu verwenden. Zudem muss man schauen, welches OS man hat und welche Architektur: arm64 (M1, M2, M3, M4 etc) oder noch die alte x86-64 (Intel).

Das Problem tritt oft bei ARM-basierten Macs (M1, M2, M3) auf, weil einige Ruby-Pakete (wie ffi) und CocoaPods nicht immer richtig für ARM64 kompiliert werden. Stattdessen wird manchmal die x86-64 (Intel) Version installiert, was zu Inkompatibilitäten führt.
Man muss auch schon das richtige Brew installieren: 

sudo /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/uninstall.sh)"

sudo /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Es muss nach wich brew im Ordner /opt/homebrew/bin/brew installiert sein.

🚀 Lösung für Apple Silicon (M1/M2/M3)

Hier sind die Schritte, um sicherzustellen, dass CocoaPods und ffi korrekt für ARM installiert werden:

1️⃣ Überprüfe, ob du im richtigen Terminal bist

Öffne dein Terminal und tippe:

sh
arch

Falls du i386 oder x86_64 siehst, bist du im falschen Modus.
Falls arm64 erscheint, bist du korrekt im ARM-Modus.

Falls du im falschen Modus bist, starte das Terminal richtig:

sh
arch -arm64 /bin/zsh

Dann prüfe nochmal mit arch, ob arm64 erscheint.

2️⃣ Stelle sicher, dass du Ruby für ARM nutzt

Überprüfe deine Ruby-Version:

sh
ruby -v

Falls x86_64 dabei steht, bedeutet das, dass du die falsche Ruby-Version verwendest.

🔹 Lösung: Installiere Ruby für ARM über Homebrew:

sh
brew install ruby

Danach:

sh
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/ruby/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

Jetzt nochmals ruby -v checken.

3️⃣ Entferne alle alten CocoaPods-Installationen

Falls CocoaPods fehlerhaft ist oder im Intel-Modus installiert wurde, deinstalliere es:

sh
sudo gem uninstall cocoapods sudo gem uninstall ffi

Dann erneut für ARM installieren:

sh
sudo gem install cocoapods sudo gem install ffi -- --enable-libffi-alloc

Falls du Rosetta für Homebrew genutzt hast, stelle sicher, dass du nur die ARM-Version von Homebrew verwendest:

sh
which brew

Sollte /opt/homebrew/bin/brew sein. Falls nicht:

sh
alias brew='/opt/homebrew/bin/brew'

Dann nochmal CocoaPods installieren:

sh
brew install cocoapods

4️⃣ Bereinige CocoaPods und installiere die Abhängigkeiten erneut

Falls CocoaPods immer noch nicht korrekt läuft:

sh
rm -rf ~/Library/Caches/CocoaPods rm -rf Pods rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData cd macos pod deintegrate pod setup pod install --repo-update

🚀 Fazit

  • Check, ob du im ARM-Modus bist (arch → sollte arm64 sein).
  • Nutze Ruby für ARM (brew install ruby).
  • Installiere CocoaPods & ffi sauber neu (gem install cocoapods && gem install ffi).
  • Bereinige CocoaPods und installiere die Pods neu.

Das sollte dein Problem mit CocoaPods und ffi lösen! 🚀

Ja, das ist immer noch die alte Ruby-Version, die macOS standardmäßig mitliefert. Das bedeutet, dass dein System weiterhin die vorinstallierte Ruby-Version von Apple verwendet, anstatt die neue Version von Homebrew.

📌 Warum ist das ein Problem?

  • Ruby 2.6.10 ist veraltet und wird von vielen aktuellen Gems (wie CocoaPods) nicht mehr unterstützt.
  • Homebrew hat Ruby 3.4.0 installiert, aber dein System nutzt weiterhin die Apple-Version.
  • Das kann zu Problemen mit CocoaPods, ffi und gem-Installationen führen.

✅ Lösung: Die neue Ruby-Version von Homebrew aktivieren

Da du Ruby 3.4.0 bereits installiert hast, musst du nur dein System anweisen, die Homebrew-Version anstelle der macOS-Version zu nutzen.

  1. Füge die neue Ruby-Version in den PATH ein (damit macOS sie als Standard nimmt):

    sh
    echo 'export PATH="/usr/local/opt/ruby/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

  2. Überprüfe, ob die neue Version aktiv ist:

    sh
    ruby -v
    • Wenn ruby 3.4.0 erscheint, ist alles korrekt! 🎉
    • Falls immer noch ruby 2.6.10 angezeigt wird, starte dein Terminal neu und überprüfe erneut.

  3. Falls CocoaPods noch nicht installiert ist, installiere es erneut:

    sh
    sudo gem install cocoapods

  4. Falls CocoaPods noch Probleme macht, versuche Folgendes:

    sh
    sudo gem uninstall cocoapods brew install cocoapods

  5. Falls CocoaPods weiterhin den ffi-Fehler ausgibt, installiere ffi nochmal manuell:

    sh
    sudo gem install ffi -- --enable-libffi-alloc

Jetzt solltest du die korrekte Ruby-Version nutzen und CocoaPods sollte ohne Fehler laufen.

🚀 Teste das Ganze mit:

sh
pod install

zsh nutzt die Dateien ~/.zprofile, ~/.zshrc und ~/.zshenv.

Die korrigierte .zprofile sollte so aussehen:

sh
# Setting PATH for Python 3.11 # The original version is saved in .zprofile.pysave PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin:${PATH}" export PATH # Setze den korrekten Homebrew-Pfad für ARM-Macs eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)" # Stelle sicher, dass Ruby und CocoaPods korrekt eingebunden sind export PATH="/opt/homebrew/lib/ruby/gems/3.4.0/bin:$PATH" export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"

Anleitung zum Speichern und Anwenden:

  1. Öffne die Datei:
    sh
    nano ~/.zprofile
  2. Überschreibe alle alten Pfade mit obigem Code.
  3. Speichern mit:
    • CTRL + X (Beenden)
    • Y (Ja, speichern)
    • Enter (Bestätigen)
  4. Lade die geänderte Datei neu:
    sh
    source ~/.zprofile
  5. Teste, ob alles passt:
    sh
    which brew # Sollte /opt/homebrew/bin/brew sein which ruby # Sollte /opt/homebrew/opt/ruby/bin/ruby sein which pod # Sollte /opt/homebrew/lib/ruby/gems/3.4.0/bin/pod sein

Wenn alle Pfade stimmen, dann ist dein Setup jetzt sauber! 🚀

Drei Schritte sind ansonsten erforderlich, falls pod install immer noch nicht funktioniert:

  • 1. In Xcode das Deployement Target auf die richtige Version setzen (z.B. macOS 12 Monterey) .
  • 2. In Xcode die AppInfo.xcconfig an die gewünschte Zielversion anpassen sowie die Konfigurationsdatei includieren.
  • 3. In Android Studio fehlerhafte Eintrage in der project.pbxproj Datei ersetzen.

Als erstes sollte man im Xcode-Project die Version auf die gewünschte Grundversion setzen: 
Aus dem Ordner /macos oder /ios in Android Studio den Terminal-Befehl 

open Runner.xcodeproj

ausführen. In Xcode dann links im Projektbaum auf Runner, dann rechts im Anzeigefenster im linken Bereich auf Project/Runner klicken (nicht Targets/Runner!). Dort dann das Panel "Build Settings" aktivieren und nach unten scollen und im Punkt Deployement --> macOS Deployement Target dann das entsprechende OS auswählen (z. B. macOS 12 Monterey). Speichern.

Wie kommt es zu dem Error? Um verschiedene Funktionalitäten (wie Drag&Drop) verwenden zu können muss man die Zielversion in Flutter und in Xcode zum Beispiel mindestens auf 12.4 setzen. Hat man das z.B. im Projekt Ordner /macos/podfile gemacht mit

platform :osx, '12.4' oder für iOS platform :ios, '15.0' dann benötigt Flutter die entsprechende CocoaPod Version. Wenn man diese nun mit pod install aus dem /ios oder /macos Verzeichnis mit dem Terminal versucht, kommt oft eine Fehlermeldung. Das kann daran liegen, dass in den Konfigurationsdateien für Xcode bzw. für den Build (project.pbxproj) vereinzelt noch alte Einträge drin stehen: MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 11.0; anstatt MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 12.4;. Das ist offensichtlich ein Bug. In Android Studio /Flutter werden die Konfigurationsdateien für alle Zielplattformen in eigenen Ordnern gebildet und dann dem Compiler für den Build geliefert. Das Programm müsste also eigentlich alle EInträge über die Ziel-Version des OS korrekt überall anpassen, wo es Hinweise gibt. Das ist aber oft nicht der Fall. Die fehlerhaften Dateien lassen sich unter Umständen auch dann in Xcode ändern, aber auch das funktioniert nicht immer.

Zwei Dateien sind wichtig: In Flutter bzw. Android Studio ist das die im Ordner /ios oder /macos/Runner.xcodeproj liegende project.pbxproj Datei. Deren Einträge werden in Xcode unter Runner/Build angezeigt. Öffne die Datei in Android Studio: Wenn man dort hineinschaut, findet man die inkonsistenten Einträge.

Schritt 2: Zum anderen ist das die Datei AppInfo.xcconfig in Xcode (im rechten Menü unter Runner/Runner/Configs/ finden, doppelklicken und ändern)

Auch hier muss die aktuelle Version drinstehen und zusätzlich der 'include-Verweis auf die geänderte Config-Datei:

sh
#include "Pods/Target Support Files/Pods-Runner/Pods-Runner.profile.xcconfig"
MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 12. 4
PRODUCT_NAME = anything_app
PRODUCT_BUNDLE_IDENTIFIER = com.xxxx.xxxxapp
PRODUCT_COPYRIGHT = Copyright © 2025 com.xxxx.app. All rights reserved.
FLUTTER_ROOT = $(HOME)/flutter

 

Schritt 3: Jetzt musst du noch project.pbxproj ändern. Gehe in das Haupt- Verzeichnis und öffne das Terminal (rechte Maustaste --> Open In-> Terminal) und ersetze alle alten Einträge über das Ziel mit der im Podfile angegebenen Versionsnummer (z. B. 12.4).
 MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 11.0

Falls das nicht direkt in Xcode geht, kannst du es in project.pbxproj nachtragen mit einem Suchen und Ersetzen Terminal Befehl wie unten oder du musst händisch alle falschen Vorkommen ersetzen.

sh
sed -i '' 's/MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 11.0;/MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET = 12.4;/g' "macos/Runner.xcodeproj/project.pbxproj"

Danach ausführen:

Nachdem du beide Methoden angewendet hast, führe zur Sicherheit folgende Befehle aus:

sh
flutter clean flutter pub get cd macos && pod install && cd .. flutter build macos

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-02-26 16:05

Flutter Widget-Hierarchie erklärt: Expanded, Container und Padding

Grundlegende Widget-Typen und ihre Unterschiede:

Container

  • Ein vielseitiges Widget für UI-Gestaltung
  • Hat eine selbst definierte Größe (width/height) oder passt sich an seinen Inhalt an
  • Kann Dekorationen haben (color, border, borderRadius, boxShadow, etc.)
  • Kann Margins und Paddings haben
  • Enthält exakt ein Kind (child)
  • Beispiel: Container(width: 200, height: 100, color: Colors.blue, child: Text('Hallo'))

Expanded

  • Nimmt verfügbaren Platz in einer Row oder Column ein
  • Hat einen flex-Faktor (wie stark es sich ausdehnt im Vergleich zu anderen Expanded-Widgets)
  • Muss in einer Row oder Column stehen!
  • Kann mit anderen Expanded-Widgets den verfügbaren Platz teilen
  • Beispiel: Column(children: [Text('Oben'), Expanded(child: ListView())])

Padding

  • Fügt nur Abstand (Innenabstand) zu seinem Kind hinzu
  • Hat keine eigene Größe, Dekoration oder andere Eigenschaften
  • Wird oft als Alternative zu Container verwendet, wenn nur Padding benötigt wird
  • Beispiel: Padding(padding: EdgeInsets.all(16), child: Text('Mit Abstand'))

Verschachtelungsprinzipien:

In Flutter kannst du Widgets fast beliebig verschachteln. Jedes Widget kann weitere Widgets als child oder children haben, abhängig vom Widget-Typ:

  1. Widgets mit einem einzelnen Kind (wie Container, Padding, Expanded):
    • Verwenden die Eigenschaft child: Widget
    • Beispiel: Container(child: Text('Ein Kind'))
  2. Widgets mit mehreren Kindern (wie Column, Row, Stack):
    • Verwenden die Eigenschaft children: [Widget, Widget, ...]
    • Beispiel: Column(children: [Text('Erste Zeile'), Text('Zweite Zeile')])
  3. Spezialwidgets (wie DataTable):
    • Haben spezielle Parameter wie columns und rows
    • Beispiel: DataTable(columns: [DataColumn(label: Text('Name'))], rows: [...])

Praktische Anwendung und Hierarchie:

dart
// Kind 1: Ein Container mit fester Höhe

Zusammenfassung und wichtige Punkte:

  1. Container ist vielseitig, kann Dekoration und Größe haben, verwendet für Layout-Bausteine
  2. Expanded verwendet in Row/Column, um den verfügbaren Platz dynamisch auszufüllen
  3. Padding ist eine schlankere Version des Containers, wenn nur Innenabstände benötigt werden
  4. Verschachtelung ist unbegrenzt möglich, solange das Parent-Widget ein child/children unterstützt
  5. Struktur: Scrollbare Widgets (Scrollbar, SingleChildScrollView) sollten einen Container mit Inhalten umgeben

Bei komplexeren Layouts ist es hilfreich, "von außen nach innen" zu denken:

  • Äußere Widgets definieren das Layout und die Größe
  • Innere Widgets definieren den Inhalt und das Aussehen

Dieser modulare Ansatz macht Flutter so mächtig für UI-Design, kann aber auch komplex erscheinen, bis man die grundlegenden Prinzipien versteht.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-03-03 21:45

Wie AI effizient für die Code-Generierung nutzen? – Limits bei Claude (Sonnet), ChatGPT & Co. ausschöpfen

In der modernen Softwareentwicklung ermöglichen KI-gestützte Coding-Assistenten wie Claude Sonnet 3.7, ChatGPT und DeepSeek eine systematische, zeitsparende Unterstützung bei der Code-Generierung. Dieser Beitrag erläutert einen strukturierten Workflow – am Beispiel von Android Studio mit Flutter/Dart auf einem MacBook Pro M3 –, um die täglichen Chat-Limits effizient zu nutzen und den Projektüberblick zu wahren. Die folgenden Punkte enthalten klare Anweisungen, konkrete Beispiele und Systemprompt-Vorschläge, die Du direkt in Deinen Arbeitsablauf integrieren kannst.

1. Vorbereitende Projektübersicht erstellen

Bevor Du eine neue Sitzung mit der KI startest, stelle sicher, dass Du eine umfassende Projektübersicht zur Verfügung stellst. Dies reduziert Missverständnisse und gibt der KI einen klaren Kontext.

Die Übersicht sollte enthalten:

  • Projektkontext: Was ist das Ziel des Projekts?
  • Technischer Stack: Verwendete Programmiersprache, Frameworks, Zielbetriebssystem, IDE und weitere Ressourcen.
  • Zweck und Zielgruppe: Welche Nutzer sollen angesprochen werden? Welche vergleichbaren Anwendungen gibt es?
  • Projektstruktur: Welche Architektur (z. B. MVC, MVVM oder eine abgewandelte Struktur) kommt zum Einsatz?
  • GUI-Ideen: Skizzen, Screenshots oder Referenzanwendungen als Inspirationsquelle.

Speichere diese Informationen in einer einfachen Textdatei (z. B. projektuebersicht.txt), die Du zu Beginn jeder Sitzung in den Chat einfügst.

2. Automatisierte Projektübersicht als JSON

Um den Überblick bei wachsendem Projektumfang zu bewahren, erstelle eine automatisierte JSON-Datei, die alle relevanten Dateien und Ordner deines Projekts auflistet.

Vorgehensweise:

  • Beispielprompt (2.1):

    „Erstelle mir eine Python-Datei (project_structure_create.py), die alle Ordner und Dateien im Verzeichnis /lib inklusive Name, Dateityp und einer Beschreibung (die Du aus der ersten Zeile jeder Datei oder aus dem Namen des Verzeichnisses ableitest) als project_structure.json ausgibt. Gib in einem neuen Codefenster den Ausführungsbefehl aus.

    Erwartetes Ergebnis:

    json
    { "projectName": "FlutterApp", "rootDirectory": "lib", "structure": [ { "name": "lib", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "controllers", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project_controller.dart", "type": "file", "description": "project_controller.dart - Controller für Projektoperationen" } ] } ] } ] } ] }

    Python-Ausführungsbefehl:

    bash
    python3 project_structure_create.py

Führe das Skript regelmäßig aus, um immer eine aktuelle Übersicht zu haben. Achte darauf, dass alle Dateien klar benannt sind und in der ersten Zeile jeder Datei ein erläuternder Kommentar enthalten ist, z. B.:

dart
// lib/views/dialogs/components/project_template_details.dart – Detailansicht für die Startbildschirm-Templateauswahl

Erstelle gleichfalls eine Übersicht der Abhängigkeiten und den erwarteten Projektnamen. 

In Flutter z. B. mit:

flutter pub deps , speichere dies in einer Datei und gib diese der KI am Anfang eines neuen Chats mit auf den Weg.

Beispielprompt: "Erstelle mir ein python script (create_project_deps.py) welches mir die Ausgabe des folgenden Befehls: flutter pub deps in eine Datei namens project_deps.txt im Hauptverzeichnis meines Flutterprojektes speichert."

Hier ist dein Python-Skript create_project_deps.py, das den Befehl flutter pub deps ausführt und die Ausgabe in die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts speichert:

python
import subprocess import os # Hauptverzeichnis des Flutter-Projekts ermitteln (aktuelles Verzeichnis) project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # Pfad zur Datei project_deps.txt output_file = os.path.join(project_root, "project_deps.txt") # Befehl ausführen und Ausgabe erfassen try: result = subprocess.run(["flutter", "pub", "deps"], capture_output=True, text=True, check=True) # Ausgabe in Datei speichern with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(result.stdout) print(f"Abhängigkeiten wurden in {output_file} gespeichert.") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"Fehler beim Ausführen von 'flutter pub deps': {e}")

So verwendest du das Skript:

  1. Speichere das Skript als create_project_deps.py im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts.

  2. Stelle sicher, dass Flutter in deinem PATH ist (flutter doctor sollte funktionieren).

  3. Führe das Skript im Terminal aus:

    sh
    python create_project_deps.py

  4. Nach der Ausführung findest du die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis mit den Flutter-Abhängigkeiten.

Falls du Python in der allgemeinen Umgebung verwendest, musst du stattdessen python3 create_project_deps.py ausführen. 🚀


3. Präzise Formulierung des Overview-Prompts

Ergänze zu den Projektinformationen in jeder Sitzung folgende Punkte:

  • Aktueller Entwicklungsstand: Welche Funktionen und Module sind bereits implementiert?
  • Aktuelle Aufgaben: Woran arbeitest Du aktuell?
  • Wiederkehrende Probleme: Welche Fragestellungen treten regelmäßig auf?

Erstelle eine Vorlage für diesen Überblick, die Du bei jeder neuen Sitzung anpasst und der KI zur Verfügung stellst.

4. Definition eines Systemprompts für die KI-Nutzung und konkrete Promptstrategie

Um wiederholte Erklärungen zu vermeiden, lege einen Systemprompt fest – sowohl für Deinen Account als auch projektspezifisch. Dies stellt sicher, dass die KI immer den richtigen Kontext hat.

Allgemeiner Systemprompt (Beispiel für ChatGPT-Systemprompt):

"I typically write code in Flutter/Dart, but also SwiftUI, Python and a bit Objective-C. I make a lot of websites in HTML, PHP, JS, CSS and MySQL. I use a MacBook Pro M3 and Android Studio, Visual Studio Code, Xcode, Terminal and other editors.

Wenn Du Code oder Programmieranfragen erhältst, möchte ich, dass Du zunächst eine Analyse der bereitgestellten Informationen und eine Bewertung vornimmst. Gib anschließend Optimierungsvorschläge und formuliere konkrete Fragen, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst.

Beispielanweisung: 'Analysiere als erstes meine Informationen und bewerte sie. Mache Optimierungsvorschläge. Wie gehen wir Schritt für Schritt vor? Gib mir nur Code aus, wenn ich explizit danach frage. Wenn du Code ausgibst, dann unter genauer Angabe der Datei und der jeweiligen Methode/Function/Widget. Gib, wenn möglich, keine kompletten Dateien aus, sondern nur die notwendigen Teile. Gib den Code bei mehreren Änderungen an einer Datei immer in eigenen Codefenstern aus.'

"Wenn Du Code generierst und es Änderungen oder neue Funktionen betrifft, fordere bitte explizit dazu auf, anzugeben, in welcher Datei und Funktion der Code eingefügt wird. Gib möglichst immer die gesamte Funktion aus, in der etwas geändert wird oder hinzugefügt werden soll."

Projektbezogener Systemprompt (Beispiel):

Fordere, dass zuerst eine Analyse der bereitgestellten Informationen, gefolgt von Optimierungsvorschlägen, vorgenommen wird: "Gib bitte einen Kommentar bzw. eine Bewertung aus, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst, sodass überprüft werden kann, ob alle Vorgaben korrekt erfasst wurden. Schlage Verbesserungen oder Vereinfachungen vor und fordere gegebenenfalls direkt nachzufragen, ob zu bestimmten Themen Code ausgegeben werden soll. Code wird ausschließlich auf explizite Anforderung generiert – dabei muss stets die Datei, die Methode und der genaue Ort der Änderung angegeben werden."

 

Chatbezogene Promptstrategie:

  • Falls die KI es nicht schon selbst macht: Gib die Anweisung, alles mit aussagekräftigen Kommentaren auszugeben (Auskommentieren je nach Sprache) - mindestens auf Klassen, Funktions- und Methodenebene. Natürlich auch für Controller und Models.
  • Gib der KI die Anweisung, Debug-Prints bzw. Consolenausgaben einzupflegen. Wenn du selbst mit Debuggern arbeitest und z. B. die Variablen verfolgst, kann das extrem nützlich für die KI sein, diesen Debug-Output zu bekommen. Natürlich sind die Ausgaben der Log-FIles Pflicht für die Eingabe für die KI bei der Fehlersuche.
  • Nutze dazu auch die IDE und Compiler-Ausgaben oder bei Webanwendungen im Browser im Entwicklermodus den Consolenoutput. Hier reicht es oft einen Screenshot der Fehlermeldungen in die KI zu geben, die diese dann auswertet, ohne dass du alles per Hand einzeln Kopieren und einfügen musst.
  • Sei konsistent in der Art deiner Chats: Orientiere dich an dieser Struktur: a) Feedback (positiv wie negativ (logs, Debugging etc.), b) was muss verbessert werden, c) Aufgabe(n): klare Anweisungen was zu tun ist (mit Nummerierung am besten), d) Meta-Angaben: Schon Code ausgeben oder nicht? Strukturanalyse? Optimierungen? generelle Vorschläge? Welche Plufgins schlägst du vor? etc.

Für Gemini 2.5 Experimental hat sich folgender Prompt (etwas) bewährt, den man tatsächlich vor jeder größeren Anfrage einfügen sollte. Dieser Prompt eignet sich auch als Systemprompt für Sonnet oder andere:

Systemprompt - persistente Instruktionen

  1. Ein Schritt nach dem Anderen: Konzentriere dich NUR auf den nächsten logischen, vereinbarten Schritt unseres aktuellen Plans. Keine Vorschläge für übernächste Schritte, keine Zusammenfassungen vergangener Schritte, es sei denn explizit gefordert.
  2. Code nur nach Protokoll:
    • Frage IMMER zuerst, ob Code-Ausgabe erwünscht ist.
    • Wenn ja, frage WIE: Komplette Datei(en) oder NUR die Änderungen/Differenz zum vorherigen Stand?
    • Gib NIEMALS einen "Mischmasch" aus Code-Snippets und Erklärungen ohne klare Struktur aus.
  3. Plan strikt einhalten / Änderungskontrolle:
    • Halte dich exakt an den zuletzt vereinbarten Plan/Sprint.
    • Ändere NIEMALS eigenmächtig den Plan oder Code-Details (z.B. Module hinzufügen/entfernen, Logik ändern).
    • Wenn du eine Änderung für sinnvoll hältst:
      • Erkläre klar und präzise warum die Änderung nötig/besser ist.
      • Warte auf meine explizite Bestätigung, bevor du die Änderung umsetzt oder Code dazu lieferst.
  4. Kontext merken (Anmerkung: sehr speziell wenn ich mit python in einer Umgebung arbeite):
    • Gehe davon aus, dass ich mich im Projektverzeichnis (~/project) befinde.
    • Gehe davon aus, dass das (env)-Environment aktiv ist.
    • Gib KEINE redundanten cd oder conda activate env Befehle aus.
    • Beziehe dich kurz auf den letzten erfolgreich abgeschlossenen Schritt oder den aktuellen Zustand.
  5. Konsistenz & Fokus:
    • Bleibe beim Thema des aktuellen Schritts.
    • Keine unangekündigten "Verbesserungen" oder "Vereinfachungen" im Code.
    • Wenn Code-Änderungen vereinbart wurden, erkläre alle Änderungen klar.

Lies diese Instruktionen vor JEDER Antwort erneut durch.

5. Auswahl und Übermittlung relevanter Dateien

Um Token effizient zu nutzen, übermittle der KI zunächst nur die zentralen Dateien, die den Kern Deines Projekts darstellen.

Empfohlene Vorgehensweise:

  • Lade ausschließlich die wichtigsten MVC-Dateien hoch:
    • main.dart, main_layout.dart, main_controller.dart, main_model.dart
    • app_service.dart, app_delegate.dart, menu_bar.dart
  • Reiche spezifische Problemdateien erst während des Programmierprozesses nach. Versuche nach Möglichkeit nur Methoden, Funktionen oder Classen in den Chat zu geben, wenn du die Fehler identifiziert hast.
  • Es reicht, die Übermittlung der Daten per Drag & Drop (z. B. aus Android Studio oder Visual Studio Code), da es zwareine Integration über GitHub oder Google Docs gibt, von dort man aber dem Chat die Dateien einzeln hinzufügen muss. Vermeide es, am Anfang den gesamten Cloud- oder Projekt-Ordner in den Chat zu geben - das verbraucht immens viele Tokens!
  • Stelle sicher, dass die KI relevante Codeausschnitte (Widgets, Funktionen, Methoden) in separaten Codefenstern zur Verfügung stellt.
  • Erstelle wenige, aber aussagekräftige Screenshots des bisherigen GUI/ Oberfläche/ Dialogen UND von Programmen, an denen sich die KI orientieren kann oder soll.

6. Nutzung kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben

Nicht jede Aufgabe erfordert den Einsatz eines kostenpflichtigen KI-Accounts. Für wiederkehrende, einfache Aufgaben können kostenfreie Modelle eingesetzt werden, um Ressourcen zu sparen.

Einsatzmöglichkeiten:

  • Erzeugung von Lokalisierungsdateien: Repetitive Arbeiten zur Erstellung und Umwandlung von Sprachdateien können von kostenfreien Modellen übernommen werden.
  • Code-Formatierung und Fehlerkorrektur: Kleinere Syntax- oder Formatierungsfehler können mit einem kostenfreien Tool behoben werden.
  • Syntax-Checks und einfache Tests: Setze statische Codeanalysen in der IDE ein, um den Code schnell zu überprüfen. Lass dann die AI checken, welche Lösungsmöglichkeiten es gibt. GIbt dabei an, dass es ersteinmal anlysieren soll und Lösungsvorschläge unterbreitet und noch keinen Code ausgeben soll. Das ist nämlich manchmal der Wahnsinn, wenn man das nicht immer betont geht sofort die Bartwickelmaschine an. Gib in diesem Prompt auch an, dass sich die KI an die MVC Struktur oder welche du eingerichtet hast, halten soll, sonst kommt immer eine gigantische Codeflut auf dich zu.
  • Quäle die bezahlte KI nicht mit standardisierten Aufgaben. Frage die kostenlose lieber nach üblichen Bibliotheken, Dependencies und Plugins. Wähle das richtige aus und übergib das dann als Aufgabe an die paid version der KI. Diese weiß zumeist dann damit umzugehen. Prüfe allerdings dann immer, ob sie auch die aktuellste Version kennt, indem du auf der Originalwebseite (z.B. pub.dev für Flutter) nachschaust, wie die letzte Version heisst.

Vermeide es, dieselben Dateien mehrfach einzureichen, sofern sie unverändert geblieben sind, da die KI sich bereits an zuvor bereitgestellte Informationen erinnert. Manchmal musst du die KI daran erinnern, dass sie die Dateien schon hat. Ans Erinnern erinnern! Können wir in Deutschland doch prima!

7. Dokumentation der Meilensteine und Integration in den Chat

Dokumentiere jeden erfolgreichen Meilenstein und integriere diese Zusammenfassungen in Deine KI-Sitzungen. Dies hilft, den Projektfortschritt transparent zu halten und bietet eine Referenz für spätere Phasen.

Beispielprompt zur Erstellung einer Projektdokumentation:

"Erstelle eine Zusammenfassung der aktuellen Projektphase in einem dokumentationsähnlichen Stil. Die Zusammenfassung soll folgende Punkte enthalten:

  • Kurzbeschreibung der erreichten Meilensteine.
  • Übersicht der implementierten Funktionen.
  • Aufgetretene Probleme und deren Lösungen.
  • Vorschläge für weitere Optimierungen.

Bitte liefere die Zusammenfassung als strukturierten Text, den ich in mein externes Dokumentationshandbuch übernehmen kann."

8. Eigenständiges Lernen und kritische Analyse des generierten Codes

Auch wenn KI-Tools wertvolle Unterstützung bieten, ersetzt dies nicht Deine eigene Analyse und dein Verständnis des Codes. Es ist unerlässlich, den von der KI generierten Code kritisch zu prüfen.

Handlungsanweisungen:

  • Fordere die KI dazu auf, den Code Schritt für Schritt zu analysieren und vor der Ausgabe Optimierungsvorschläge zu machen.

  • Weise darauf hin, dass die Einhaltung der vorgegebenen Architektur (z. B. Trennung von Controller, Views, Models) strikt zu beachten ist.

  • Gib klare Anweisungen, dass der Code nicht in einem zusammenhanglosen Block ausgegeben werden darf, sondern immer unter Angabe der Datei, Methode und des konkreten Einfügeorts.

  • Nutze den folgenden Hinweis, wenn Du Zweifel an der Struktur hast:

    "Bitte überprüfe den generierten Code genau. Falls Du Vorschläge zur Optimierung hast oder erkennst, dass die vorgegebene Architektur (z. B. MVC) nicht eingehalten wurde, weise mich darauf hin, bevor Du Code generierst. Analysiere zuerst den bestehenden Code und gib einen Kommentar dazu ab."

Zusammenfassung

Die effiziente Nutzung von KI-gestützten Coding-Assistenten erfordert einen strukturierten und disziplinierten Workflow. Durch:

  • das Erstellen einer vorbereitenden Projektübersicht,
  • die automatisierte Erfassung der Projektstruktur mittels eines Python-Skripts,
  • die präzise Formulierung von Overview- und Systemprompts,
  • die gezielte Übermittlung relevanter Dateien,
  • den sparsamen Einsatz kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben,
  • und einer regelmäßigen, detaillierten Dokumentation der Meilensteine

kannst Du Zeit sparen, Deine Chat-Limits optimal nutzen und den generierten Code kontrolliert in das Projekt integrieren. Gleichzeitig behältst Du die nötige Übersicht und stellst sicher, dass die von der KI gelieferten Ergebnisse stets überprüft und optimiert werden.

Dieser strukturierte Ansatz unterstützt Dich dabei, das Potenzial von Tools wie Claude, ChatGPT und DeepSeek voll auszuschöpfen – ohne den Überblick zu verlieren.

 
 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 11:59

SQL-Befehle zur Analyse der Datenbankstruktur in MySQL

Ersetze als erstes

IHR_DATENBANKNAME

 mit dem datenbanknamen. Hier sind SQL-Befehle, die Ihnen eine vollständige Übersicht über Ihre MySQL-Datenbank geben, einschließlich Tabellen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen:

1. Grundlegende Tabellen- und Spalteninformationen

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    DATA_TYPE, 
    IS_NULLABLE, 
    COLUMN_KEY, 
    EXTRA
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
ORDER BY 
    TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

2. Primär- und Fremdschlüssel

sql
Copy
SELECT 
    TABLE_NAME, 
    COLUMN_NAME, 
    CONSTRAINT_NAME, 
    REFERENCED_TABLE_NAME, 
    REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

3. Vollständige Tabellenbeschreibung mit Beziehungen

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    c.COLUMN_KEY,
    c.COLUMN_DEFAULT,
    c.EXTRA,
    k.REFERENCED_TABLE_NAME,
    k.REFERENCED_COLUMN_NAME
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

4. Erweiterte Version mit allen Constraints

sql
Copy
SELECT 
    t.TABLE_NAME,
    c.COLUMN_NAME,
    c.DATA_TYPE,
    IFNULL(c.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, '') AS MAX_LENGTH,
    c.IS_NULLABLE,
    IFNULL(c.COLUMN_KEY, '') AS COLUMN_KEY,
    IFNULL(c.COLUMN_DEFAULT, '') AS DEFAULT_VALUE,
    IFNULL(c.EXTRA, '') AS EXTRA,
    IFNULL(k.CONSTRAINT_NAME, '') AS CONSTRAINT_NAME,
    IFNULL(k.REFERENCED_TABLE_NAME, '') AS REFERENCED_TABLE,
    IFNULL(k.REFERENCED_COLUMN_NAME, '') AS REFERENCED_COLUMN
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.TABLE_NAME = c.TABLE_NAME
LEFT JOIN 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE k ON c.TABLE_SCHEMA = k.TABLE_SCHEMA 
    AND c.TABLE_NAME = k.TABLE_NAME 
    AND c.COLUMN_NAME = k.COLUMN_NAME
    AND k.REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
WHERE 
    t.TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND t.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE'
ORDER BY 
    t.TABLE_NAME, c.ORDINAL_POSITION;

5. Nur die Fremdschlüsselbeziehungen (für Ihr spezifisches Beispiel)

sql
Copy
SELECT 
    CONSTRAINT_NAME AS 'Beziehungsname',
    TABLE_NAME AS 'Quelltabelle',
    COLUMN_NAME AS 'Quellspalte',
    REFERENCED_TABLE_NAME AS 'Zieltabelle',
    REFERENCED_COLUMN_NAME AS 'Zielspalte'
FROM 
    INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE
WHERE 
    TABLE_SCHEMA = 'IHR_DATENBANKNAME'
    AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
ORDER BY 
    TABLE_NAME, CONSTRAINT_NAME;

Ersetzen Sie 'IHR_DATENBANKNAME' durch den Namen Ihrer Datenbank. Diese Abfragen zeigen Ihnen genau die Beziehungen zwischen Tabellen, wie z.B. dass standings.team_id auf teams.id verweist oder dass leagues_current.id als league_id in teams und fixtures verwendet wird.

Die Ergebnisse können Sie direkt an eine KI übergeben, um ein vollständiges Verständnis der Datenbankarchitektur zu ermöglichen.

 
 
 
 
 

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-01 16:32

SwiftUI

Gestaltung von Listen (und Tabellen) in SwiftUI

Gestaltung von Listen (und Tabellen) in SwiftUI

SwiftUI bietet viele Möglichkeiten zur Gestaltung von Benutzeroberflächen, einschließlich der Anpassung von Listen und Tabellen. Hier sind die wichtigsten Eigenschaften und Beispiele, die du verwenden kannst, um Listen optisch anzupassen:

1. Textfarbe, Schriftart und Schriftgröße ändern

In SwiftUI verwendest du die Text-Komponente zur Anzeige von Text. Du kannst die Textfarbe, Schriftart und Größe ganz einfach über Modifikatoren anpassen.

swift
List { Text("Erster Eintrag") .font(.title) // Ändert die Schriftgröße und den Stil
.foregroundColor(.red) // Ändert die Textfarbe
.fontWeight(.bold) // Ändert die Schriftart zu fett Text("Zweiter Eintrag")
.font(.system(size: 20)) // Manuell festgelegte Schriftgröße
.foregroundColor(.green) // Ändert die Textfarbe }

2. Abstände (Padding und Margins) des Textes manipulieren

Du kannst padding verwenden, um den Abstand zwischen dem Text und den Rändern des Listenelements anzupassen.

swift
List { Text("Eintrag mit Padding") .padding() // Fügt Standardabstand zu allen Seiten hinzu
Text("Eintrag mit speziellem Padding")
.padding([.leading, .trailing], 20) // Fügt spezifisch Abstand links und rechts hinzu }

3. Icons in Listen einbinden und färben

Du kannst Image(systemName:) verwenden, um ein Icon aus dem SF Symbols-Katalog von Apple hinzuzufügen, und es mit foregroundColor einfärben.

swift
List { HStack { Image(systemName: "star.fill") // Fügt ein Stern-Icon ein
.foregroundColor(.yellow) // Färbt das Icon gelb Text("Eintrag mit Icon") } }

4. Hintergrundfarben von Listen ändern, wechselseitige Färbung ermöglichen

Für die Hintergrundfarbe einer Liste oder eines Listenelements kannst du background verwenden. Für wechselnde Farben kannst du Logik zur Steuerung einbauen.

swift
List(0..<10) {
index in Text("Eintrag \(index)")
.padding() .background(index % 2 == 0 ? Color.gray.opacity(0.3) : Color.blue.opacity(0.3)) // Wechselseitige Hintergrundfarben }

5. Trennlinien verschiedener Größe und Form zwischen Listeneinträgen einfügen

Du kannst Divider verwenden, um Trennlinien hinzuzufügen. Durch die Verwendung von frame und background kannst du das Aussehen anpassen (z.B. eine gestrichelte Linie).

swift
List { Text("Eintrag 1") Divider() // Fügt eine Standard-Trennlinie ein Text("Eintrag 2") Divider().frame(height: 2) // Fügt eine dickere Trennlinie ein
.background(Color.red) Text("Eintrag 3") Divider().overlay( Rectangle()
.stroke(style: StrokeStyle(lineWidth: 1, dash: [5])) // Gestrichelte Linie
.foregroundColor(.green) ) Text("Eintrag 4") }

6. Höhe und Breite der Listeneinträge manipulieren

Die Höhe eines Listeneintrags kannst du mit frame oder padding steuern.

swift
List { Text("Hoher Eintrag")
.frame(height: 80) // Setzt die Höhe des Eintrags auf 80 Text("Eintrag mit breitem Rand")
.padding(.vertical, 50) // Fügt vertikal 50 Punkte Abstand hinzu }

7. Markierungen und Textfarbenwechsel programmieren (von Weiß auf Blau)

Du kannst die Hintergrund- und Textfarben mit Logik und den Zustand (State) ändern. Hier ein Beispiel mit Markierungen:

swift
struct ContentView: View { @State private var selectedIndex: Int? = nil var body: some View {
List(0..<10) {
index in Text("Eintrag \(index)")
.padding()
.background(selectedIndex == index ? Color.blue : Color.clear)
.foregroundColor(selectedIndex == index ? .white : .black)
.onTapGesture {
selectedIndex = index // Markiert den Eintrag }
}
}
}

In diesem Beispiel wird der Eintrag, der angeklickt wird, markiert (blau mit weißem Text).

Weitere wichtige Punkte zur Gestaltung von Listen

  • Liste ohne Trennlinien: Falls du keine automatischen Trennlinien zwischen Listeneinträgen möchtest, kannst du diese mit dem Modifikator .listRowSeparator(.hidden) ausblenden.

    swift
    List { Text("Eintrag ohne Trennlinie")
    Text("Eintrag ohne Trennlinie") }
    .listRowSeparator(.hidden)

  • Runde Ecken und Schatten: Listen-Items können durch das Einfügen von cornerRadius und shadow optisch abgerundet und hervorgehoben werden.

    swift
    List {

    Text("Eintrag mit runden Ecken und Schatten")
    .padding()
    .background(Color.blue)
    .cornerRadius(10) .shadow(radius: 5)

    }

  • Listen-Header und Footer: SwiftUI ermöglicht es dir, Header und Footer für Abschnitte in Listen hinzuzufügen.

    swift
    List {
    Section(header: Text("Header 1"), footer: Text("Footer 1")) { Text("Eintrag 1") Text("Eintrag 2") } }

Fazit

SwiftUI bietet eine breite Palette an Modifikatoren, um Listen optisch anzupassen. Die wichtigsten Modifikatoren, die du für Listen verwenden kannst, sind:

  • Text und Stil: .font(), .foregroundColor(), .fontWeight()
  • Abstand: .padding(), .frame()
  • Icons: Image(systemName:), .foregroundColor()
  • Hintergrundfarben: .background(), wechselnde Farben mit Logik
  • Trennlinien: Divider(), mit .frame() und .background() anpassbar
  • Interaktionen: .onTapGesture(), .draggable()

Du kannst diese Modifikatoren kombinieren, um ein individuelles Aussehen für Listen zu schaffen, das deinen Bedürfnissen entspricht.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-15 16:31

SwiftUI: Structs, Views und Stacks

0. Unterschied zwischen Struct und View und wie man Variablen deklariert

In SwiftUI basieren User Interfaces (UIs) auf Views, die oft in Structs definiert werden. Structs (Strukturen) sind einfache Datencontainer, die Werte speichern und Methoden haben können. Views in SwiftUI sind spezielle Strukturen, die das Layout und die Darstellung von Inhalten auf dem Bildschirm definieren.

Beispiel:

swift
struct FileRow: View { let fileURL: URL // Eine Konstante, die während der Initialisierung festgelegt wird und nicht geändert werden kann. let isSelected: Bool // Eine Konstante, die den Auswahlstatus angibt. let onTap: () -> Void // Eine Funktion, die beim Klick ausgeführt wird. @State private var canAccess: Bool = true // Eine `@State`-Variable, die den Status speichert und das UI automatisch aktualisiert, wenn sie sich ändert. @State private var showAlert = false // Eine `@State`-Variable für die Anzeige eines Alarms. }
  • let: Eine Konstante, die einmal zugewiesen wird und nicht geändert werden kann. Sie ist unveränderlich.
  • @State: Markiert eine Variable als veränderlich, die vom SwiftUI-System beobachtet wird. Änderungen an einer @State-Variable führen automatisch dazu, dass die Ansicht aktualisiert wird.

1. Grundlagen des Aufbaus von Views

Eine View in SwiftUI beschreibt ein Stück der Benutzeroberfläche. Sie wird in einer struct definiert und hat eine body-Eigenschaft, die beschreibt, wie die View aussehen und sich verhalten soll.

Beispiel:

swift
struct FirstView: View { var body: some View { Text("Hello, World!") .font(.title) .padding() } }
  • body: Gibt das visuelle Layout der View an. Hier definierst du, welche Elemente angezeigt werden und wie sie angeordnet sind.
  • some View: Der Rückgabewert von body muss eine View sein, aber SwiftUI verwendet Typ-Inferenz. Das some View bedeutet, dass der genaue Typ intern von SwiftUI bestimmt wird.

2. Verschachteln von VStack und HStack

Ein VStack (vertikaler Stack) ordnet Views vertikal an, während ein HStack (horizontaler Stack) sie horizontal anordnet. Du kannst sie ineinander verschachteln, um komplexe Layouts zu erstellen.

Beispiel:

swift
VStack(alignment: .leading) { Text("Titel") .font(.headline) HStack { Text("Untertitel") Spacer() Button("Aktion") { print("Button gedrückt") } } }
  • alignment: Definiert, wie die Kinder innerhalb des Stacks ausgerichtet werden. Im Beispiel wird der Text am linken Rand (leading) ausgerichtet.

3. Platzierung und Deklaration von Elementen in einem Stack

In einem Stack können verschiedene UI-Elemente wie Buttons, Texte und Menüs platziert werden. Diese werden einfach in den Stack hineingeschrieben, wie in einer Liste von Anweisungen.

Beispiel:

swift
VStack { Text("Willkommen") .font(.largeTitle) Button("Starten") { print("Button gedrückt") } Text("Mehr Informationen...") }
  • Elemente wie Text, Button, und Image werden einfach innerhalb des VStack platziert und ihre Eigenschaften (z.B. font, padding) können direkt zugewiesen werden.

4. Architektur zur Zuordnung von Eigenschaften zu Stacks und Elementen

Um einer View zusätzliche Eigenschaften wie Abstände oder Hintergrundfarben zuzuordnen, verwendet SwiftUI Modifikatoren. Diese werden durch "Punkte" (.) auf die Views angewendet.

Beispiel:

swift
Text("SwiftUI ist toll!") .padding(.vertical, 10) // Fügt vertikal 10 Punkte Abstand hinzu .background(Color.yellow) // Setzt einen gelben Hintergrund .cornerRadius(8) // Macht die Ecken der Ansicht rund
  • padding(.vertical, 10): Fügt vertikal 10 Punkte Abstand um das Element hinzu.
  • background(Color.yellow): Setzt die Hintergrundfarbe auf Gelb.
  • cornerRadius(8): Rundet die Ecken der View mit einem Radius von 8 Punkten ab.

5. Platzierung von Funktionen und Gesten

Funktionen, die Logik für Interaktionen wie Klicks oder Gesten steuern, können innerhalb der struct definiert werden. Sie können in den body eingebunden werden, um UI-Aktionen zu verarbeiten.

Beispiel:

swift
struct FileRow: View { let fileURL: URL @State private var isSelected: Bool = false var body: some View { HStack { Text(fileURL.lastPathComponent) Spacer() } .padding() .background(isSelected ? Color.blue : Color.clear) .onTapGesture { toggleSelection() // Ruft die Funktion auf } } func toggleSelection() { isSelected.toggle() // Ändert den Auswahlsstatus } }
  • onTapGesture: Fügt eine Aktion hinzu, die ausgeführt wird, wenn der Benutzer auf das Element klickt.
  • toggleSelection: Diese Funktion schaltet den Auswahlsstatus (boolean) um.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-15 22:15

SwiftUI: Methoden und Modifikatoren, um die Breite und Höhe von Views, Stacks und Elementen zu manipulieren

In SwiftUI gibt es verschiedene Methoden und Modifikatoren, um die Breite und Höhe von Views, Stacks und Elementen zu manipulieren. Hier sind die wichtigsten Möglichkeiten:

1. frame()

Der .frame()-Modifikator legt die Größe einer View (Breite und Höhe) fest. Du kannst spezifische Werte für Breite und Höhe oder dynamische Werte wie .infinity verwenden.

Syntax:

swift
.frame(width: CGFloat?, height: CGFloat?, alignment: Alignment) .frame(minWidth: CGFloat?, idealWidth: CGFloat?, maxWidth: CGFloat?, minHeight: CGFloat?, idealHeight: CGFloat?, maxHeight: CGFloat?, alignment: Alignment = .center)

Beispiele:

  • Feste Breite und Höhe:
swift
Text("Beispiel") .frame(width: 200, height: 100)
  • Maximale Breite (z.B. über die gesamte Bildschirmbreite):
swift
Text("Maximale Breite") .frame(maxWidth: .infinity)
  • Minimale und maximale Höhe definieren:
swift
Text("Minimale und maximale Höhe") .frame(minHeight: 50, maxHeight: 200)
  • Breite und Höhe für ein Element dynamisch festlegen:
swift
Image(systemName: "star.fill") .frame(maxWidth: .infinity, maxHeight: .infinity)

2. fixedSize()

Der .fixedSize()-Modifikator weist die View an, ihre natürliche Größe beizubehalten, unabhängig von den übergeordneten Layout-Einschränkungen.

Syntax:

swift
.fixedSize(horizontal: Bool, vertical: Bool)

Beispiel:

swift
Text("Feste Größe") .fixedSize(horizontal: true, vertical: false) // Verhindert, dass der Text in der Breite skaliert wird

3. layoutPriority()

Der .layoutPriority()-Modifikator bestimmt, wie viel Priorität eine View im Layout erhält, wenn der verfügbare Platz aufgeteilt wird.

Syntax:

swift
.layoutPriority(Double)

Beispiel:

swift
Text("Hohe Priorität") .layoutPriority(1) // Diese View erhält mehr Platz als andere

4. aspectRatio()

Der .aspectRatio()-Modifikator erzwingt ein bestimmtes Seitenverhältnis für eine View, basierend auf den angegebenen Werten oder dem nativen Seitenverhältnis der View.

Syntax:

swift
.aspectRatio(CGFloat?, contentMode: ContentMode)

Beispiele:

  • Seitenverhältnis 1:1 (Quadrat):
swift
Image("example") .aspectRatio(1, contentMode: .fit)
  • Originales Seitenverhältnis beibehalten:
swift
Image("example") .aspectRatio(contentMode: .fill)

5. padding()

Der .padding()-Modifikator fügt einen Innenabstand (Padding) um eine View herum hinzu, was indirekt ihre Größe beeinflussen kann.

Syntax:

swift
.padding(Edge.Set, CGFloat?)

Beispiele:

  • Standard-Padding:
swift
Text("Mit Padding") .padding()
  • Spezifisches Padding auf allen Seiten:
swift
Text("Spezifisches Padding") .padding(10) // Fügt 10 Punkte Padding auf allen Seiten hinzu
  • Padding nur an der oberen und unteren Seite:
swift
Text("Vertikales Padding") .padding(.vertical, 20)

6. scaleEffect()

Der .scaleEffect()-Modifikator skaliert die Größe einer View um einen angegebenen Faktor.

Syntax:

swift
.scaleEffect(CGFloat) .scaleEffect(x: CGFloat, y: CGFloat, anchor: UnitPoint)

Beispiel:

swift
Text("Skalierte View") .scaleEffect(1.5) // Vergrößert die View um das 1,5-fache

7. background()

Obwohl dieser Modifikator die Größe nicht direkt beeinflusst, kann er den Eindruck einer größeren oder kleineren View durch die Anpassung des Hintergrunds erzeugen.

Beispiel:

swift
Text("Mit Hintergrund") .background(Color.blue) .frame(width: 200, height: 100) // Legt eine feste Breite und Höhe fest

8. geometryReader()

Der GeometryReader gibt dir Zugriff auf die Abmessungen und Positionen des umgebenden Containers. Dies ermöglicht die flexible Anpassung der Größe und Position der enthaltenen Views basierend auf den zur Verfügung stehenden Abmessungen.

Beispiel:

swift
GeometryReader { geometry in Text("Breite: \(geometry.size.width)") .frame(width: geometry.size.width / 2) // Nimmt die Hälfte der Breite des Containers ein }

9. minWidth, idealWidth, maxWidth, minHeight, idealHeight, maxHeight in .frame()

Diese Parameter ermöglichen dir, eine flexible Mindest- oder Maximalgröße festzulegen, was nützlich ist, wenn du sicherstellen möchtest, dass ein Element innerhalb einer bestimmten Größenbeschränkung bleibt.

Beispiel:

swift
Text("Flexible Größe") .frame(minWidth: 100, idealWidth: 200, maxWidth: 300)

10. offset()

Der .offset()-Modifikator verschiebt eine View relativ zu ihrer ursprünglichen Position. Dies ändert nicht die eigentliche Größe der View, kann aber die Wahrnehmung der Größe beeinflussen.

Syntax:

swift
.offset(x: CGFloat, y: CGFloat)

Beispiel:

swift
Text("Versetzter Text") .offset(x: 50, y: 20)

11. alignmentGuide()

Mit dem .alignmentGuide()-Modifikator kannst du die Positionierung und Ausrichtung von Views innerhalb eines Stacks steuern. Dies ermöglicht die Anpassung an die Breite und Höhe von Views in einem Stack.

Beispiel:

swift
HStack { Text("Item 1") .alignmentGuide(.leading) { _ in 10 } Text("Item 2") }

Diese Modifikatoren bieten dir umfassende Möglichkeiten, die Größe und das Layout deiner Views, Stacks und Elemente in SwiftUI anzupassen.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-15 22:17

Xcode - Was bedeuten die Template für: Documentation Catalog, Articel File, Extension FIle, Empty, Tutorial Table of Contents File, Tutorial File.

Die Optionen, die du in Xcode siehst – wie Documentation Catalog, Article File, Extension File, Empty, Tutorial Table of Contents File, und Tutorial File – gehören zum DocC-System, das von Apple für Entwicklerdokumentationen eingeführt wurde. Diese Templates sind primär für die Erstellung von technischen Dokumentationen gedacht, insbesondere zur Erklärung des Codes und seiner Funktionsweise für Entwickler. Sie dienen weniger der Erstellung einer nutzerfreundlichen Hilfefunktion, wie sie für Endbenutzer deiner App vorgesehen ist.

Hier ist eine kurze Erklärung der einzelnen Templates:

1. Documentation Catalog

Dies ist der Hauptordner für DocC-Dokumentationen. Es enthält alle Dokumentationsdateien eines Projekts und stellt den Katalog für die gesamte Entwicklerdokumentation dar. Wenn du eine umfangreiche Sammlung von Dokumentationen zu deinem Code erstellen möchtest (für interne oder externe Entwickler), wäre dies der Einstiegspunkt.

2. Article File

Ein Artikel in DocC ist eine Seite, die in deiner technischen Dokumentation erscheint. Diese Seite kann allgemeine Konzepte, Best Practices oder detaillierte Informationen zu bestimmten Aspekten deines Codes enthalten. In der Regel geht es hier darum, Entwicklern zu erklären, wie der Code funktioniert oder wie sie bestimmte Funktionen verwenden.

3. Extension File

Das Extension File in DocC fügt zusätzliche Informationen zur Dokumentation hinzu. Es wird verwendet, um Dokumentationserweiterungen zu erstellen, die mit bestehenden Artikeln oder Tutorials verknüpft sind.

4. Empty

Dies ist eine leere Datei, die in DocC erstellt wird, und bietet Flexibilität, um von Grund auf eine neue Dokumentation zu schreiben.

5. Tutorial Table of Contents File

Dieses Template wird verwendet, um eine Inhaltsübersicht für ein Tutorial in DocC zu erstellen. Du kannst hier die verschiedenen Schritte eines Tutorials auflisten, das z.B. erklärt, wie ein bestimmtes Feature oder eine Funktion in deinem Code verwendet wird.

6. Tutorial File

Das Tutorial File ist eine spezielle Art von Dokumentation, in der du Entwicklern Schritt-für-Schritt-Anleitungen gibst, wie sie mit deinem Code arbeiten oder bestimmte Funktionen umsetzen können. Es ist eine interaktive Möglichkeit, um Entwicklern den Einsatz deiner Bibliothek oder eines Features zu erklären.

Sind diese Dateien für deine Hilfefunktion geeignet?

Nein, die DocC-Dokumentationen sind nicht für Endbenutzer deiner App gedacht. Sie zielen darauf ab, Entwicklerdokumentationen zu erstellen, die anderen Entwicklern helfen, deinen Code zu verstehen und zu nutzen.

Für die Endbenutzer-Hilfefunktion (z.B. wie ein Benutzer FocusHub bedient), solltest du stattdessen auf das Apple Help System setzen. Dies beinhaltet die Erstellung von HTML-Seiten mit einer nutzerfreundlichen Navigation, die mit Bildern, Videos und Suchfunktionen ausgestattet ist.

Fazit:

  • DocC ist nützlich für Entwicklerdokumentationen.
  • Apple Help System (HTML-basiert) ist besser für eine nutzerfreundliche Hilfefunktion, die über die App-Menüleiste oder durch Tastenkombinationen wie command + ? aufgerufen wird.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 12:39

Wie erstelle ich eine Hilfefunktion in einer MacOS App mit Xcode?

Achtung: noch nicht zufriedenstellend gelöst! Mögliche Fehler als Folge dieses Vorgehens: Zwar wird der AppNameHelp Folder richtig in die Ressourcen des Builds implementiert - aber zugleich auch eine zweite(!) Info.plist mit den entsprechenden Keys, die natürlich nicht in die Rssourcen, sondern ins Hauptverzeichnis des App-Paketes gehört. Dort ist aber schon die von Xcode erstellte Info.plist nach der Massgabe der Angaben in "Custom macOS Application Target Properties" - und ohne die Keys: CFBundleHelpBookName und CFBundleHelpBookFolder.


Eigentlich ist die Logik folgende: Um eine Hilfefunktion in deiner macOS-App zu implementieren, nutzt macOS das Apple Help-System. Es handelt sich um ein Web-basiertes System, das HTML-Dateien verwendet, um eine benutzerfreundliche, integrierte Hilfe zu bieten. Der Benutzer kann die Hilfe über das Menü, die Tastenkombination command + ? oder durch kontextsensitive Hilfe aufrufen.

Hier ist ein Überblick, wie du die Hilfe strukturierst und implementierst:

1. Grundstruktur einer Hilfedatei

Die Hilfeinhalte werden in HTML erstellt und in einem Verzeichnis innerhalb deines Projekts gespeichert. Jedes Sprachpaket kann separate HTML-Dateien haben, die über die Localization-Mechanismen (z.B. de.lproj, en.lproj) organisiert sind. Dies ermöglicht eine mehrsprachige Hilfedokumentation.

2. Schritte zur Implementierung einer Hilfe

2.1 Erstelle das Hilfedokument

  • Du erstellst eine HTML-Datei pro Seite der Hilfe.
  • Speichere die Hilfeseiten in einem Ordner, der für jede Sprache lokalisiert ist (z.B. de.lproj, en.lproj).

2.2 Erstelle ein Apple Help-Bundle

Die Hilfeseiten müssen in einem speziellen Format als Help-Bundle bereitgestellt werden. Hierzu gehört:

  • Eine Info.plist-Datei, in der du die Metadaten für das Hilfesystem hinterlegst.
  • Die HTML-Seiten für die Hilfe.

Das Help-Bundle enthält:

  • Eine Haupt-Hilfeseite (z.B. index.html), die als Einstiegspunkt dient.
  • Verlinkte Seiten und Bilder, die in den Unterverzeichnissen gespeichert sind.

2.3 Inhalt und Formatierung

Du kannst in den HTML-Seiten:

  • Bilder (PNG, JPG) und GIFs einfügen.
  • Videos können entweder als eingebettete HTML5-Videos oder als Links eingefügt werden.
  • Stil: Verwende CSS, um das Layout und das Design der Hilfeseiten zu steuern.

2.4 Suchfunktion

macOS erstellt automatisch eine Suchfunktion, indem es den Textinhalt deiner HTML-Dateien durchsucht. Du kannst jedoch zusätzliche Meta-Tags und Stichwörter hinzufügen, um die Suche zu optimieren:

  • Verwende HTML-<meta>-Tags, um spezifische Keywords für die Suche anzugeben.
  • In der Info.plist kannst du zusätzliche Suchbegriffe definieren.

3. Einrichten des Help-Bundles

Um ein Apple Help-Bundle zu erstellen:

  1. Verzeichnisstruktur:

    • Erstelle einen Ordner Help, der in deinem Projekt enthalten ist.
    • Innerhalb dieses Ordners erstellst du Lokalisierungsordner wie de.lproj und en.lproj für verschiedene Sprachen.

  2. HTML-Seiten:

    • Jede HTML-Seite sollte sich auf ein spezifisches Thema beziehen, wie "Erste Schritte", "Erweiterte Funktionen" usw.

  3. Info.plist:

    • Hier musst du Einträge wie CFBundleHelpBookName (der Name des Hilfebuchs) und CFBundleHelpBookFolder (das Verzeichnis, in dem sich das Help-Bundle befindet) einfügen.
    • Beispiel-Eintrag in der Info.plist:
xml
<key>CFBundleHelpBookName</key> <string>AppName Help</string> <key>CFBundleHelpBookFolder</key> <string>AppnameHelp</string>
  1. Verlinkung zur Hilfe:
    • Um die Hilfe über die Menüleiste oder den Shortcut aufzurufen, wird macOS automatisch das Hilfebuch laden, wenn es korrekt in der Info.plist eingetragen ist.

4. Mehrsprachige Hilfe

Für jede Sprache erstellst du einen eigenen Satz von HTML-Dateien. Diese werden dann in Ordnern wie en.lproj oder de.lproj gespeichert. Die Lokalisierung erfolgt durch:

  • Übersetzungen der HTML-Inhalte in die jeweilige Sprache.
  • Jede Sprachversion sollte über eine eigene index.html verfügen.

5. Bilder und Multimedia

  • Bilder (PNG, JPG, GIF): Du kannst Bilder über den normalen HTML-Tag <img> einfügen.
  • Videos: Du kannst HTML5-Videos mit dem <video>-Tag einfügen oder externe Videos (z.B. YouTube) einbetten.

Beispiel für ein Bild:

html
<img src="help_image.png" alt="Beschreibung">

Beispiel für ein Video:

html
<video controls> <source src="example.mp4" type="video/mp4"> Your browser does not support the video tag. </video>

6. Zusätzliche Funktionen:

6.1 Tags für die Suchfunktion:

Du kannst Tags hinzufügen, um die Suchfunktion zu verbessern. In jeder HTML-Seite kannst du Meta-Tags verwenden:

html
<meta name="keywords" content="project, focus, workspace, organization">

6.2 Kontextabhängige Hilfe:

macOS erlaubt es dir, spezifische Hilfethemen basierend auf der Benutzerinteraktion zu öffnen. Beispielsweise könntest du einen Button oder Menüeintrag haben, der direkt zu einer bestimmten Hilfeseite führt.

swift
NSHelpManager.shared.openHelpAnchor("your_help_anchor", inBook: "FocusHubHelp")

7. Testen der Hilfe

Nachdem du das Help-Bundle erstellt und eingebunden hast, kannst du es durch den Shortcut command + ? testen. Es sollte das standardmäßige macOS-Hilfefenster öffnen und die HTML-Seiten anzeigen.

Zusammenfassung:

  • HTML-Seiten erstellen: Nutze HTML und CSS zur Erstellung der Hilfe.
  • Lokalisierung: Nutze .lproj-Ordner für verschiedene Sprachen.
  • Multimedia: Bilder, Videos, GIFs können eingebettet werden.
  • Tags & Suche: Meta-Tags zur Verbesserung der Suche hinzufügen.
  • Help-Bundle erstellen: In der Info.plist wird die Hilfe als Help-Bundle referenziert.
  • Automatische Suchfunktion: macOS indiziert die HTML-Seiten und bietet eine Suchfunktion an.

Das Apple Help-System ist flexibel und unterstützt eine Vielzahl von Medieninhalten. Der Schlüssel liegt in der klaren Struktur und der Lokalisierung der Inhalte, um Benutzern eine intuitive Hilfe zu bieten.

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 20:01

Wie implementiere ich in SwiftUI Einstellungsvariablen und übergebe sie richtig?

 

1. Deklaration der Einstellungsvariablen

Um eine Variable wie fileHistoryDays in SwiftUI zu implementieren, beginnt man mit der Deklaration der Variable an einem zentralen Ort, der den Zustand der Anwendung speichert und verändert. Das ist zumeist eine .swift im Hauptverzeichnis AppNameApp.swift, die import SwiftUI @main struct AppNameApp: App { @State private var fileHistoryDays: Int = 5 // Standardwert 5 Tage let persistenceController = PersistenceController.shared var body: some Scene {... aussieht bzw. dieses @main beinhaltet.
Dafür bietet sich in SwiftUI die Verwendung von @State oder @Binding an, je nach dem, wo die Variable definiert wird und wie sie verwendet werden soll.

Beispiel für die Deklaration in der Hauptansicht (AppNameApp.swift @main):

swift
@State private var fileHistoryDays: Int = 5 // Standardwert ist 5
  • @State: Wird verwendet, wenn die Variable innerhalb einer View deklariert wird und nur von dieser View kontrolliert wird.
  • @Binding: Wird verwendet, wenn die Variable an eine untergeordnete View weitergegeben wird.

2. Übergeben der Variable in die SettingsView

Um die Variable an eine andere View, wie z.B. die SettingsView, weiterzugeben in der man die Settingseinstellungen des Hauptmenus verwaltet bzw. einrichtet, verwendet man ein Binding. In SwiftUI sorgt ein Binding dafür, dass Änderungen an einer Variable in der übergeordneten View auch in der untergeordneten View reflektiert werden.

Die Hauptansicht (z.B. ContentView oder App) übergibt die Variable an SettingsView:

swift
SettingsView(fileHistoryDays: $fileHistoryDays) // Übergabe der Variable als Binding
  • $fileHistoryDays: Das Dollarzeichen vor dem Variablennamen übergibt das Binding, also eine referenzierte Version von fileHistoryDays.

3. Empfangen der Variable in der SettingsView

In der SettingsView wird die Variable als @Binding deklariert. Das ermöglicht der SettingsView, Änderungen an fileHistoryDays direkt an die übergeordnete View zurückzugeben.

swift
struct SettingsView: View { @Binding var fileHistoryDays: Int // Binding der Variable, um sie zu verändern }

4. Verwenden der Variable in der SettingsView

Innerhalb der SettingsView kannst du die Variable anzeigen und ändern. Zum Beispiel könntest du einen Slider verwenden, um den Wert von fileHistoryDays zu ändern:

swift
Slider(value: $fileHistoryDays, in: 1...30, step: 1) Text("Tage: \(fileHistoryDays)")
  • Der Slider ermöglicht die Änderung der fileHistoryDays zwischen 1 und 30 Tagen.

5. Rückgabe und Nutzung der Variable

Jede Änderung an fileHistoryDays in der SettingsView wird automatisch an die übergeordnete View zurückgegeben, weil es sich um ein Binding handelt. Die übergeordnete View kann nun die aktualisierte Variable in einer Funktion verwenden.

Beispiel für den Einsatz in einer Funktion:

swift
func getRecentlyUsedFiles() -> [URL] { let date = Date().addingTimeInterval(-Double(fileHistoryDays * 24 * 60 * 60)) // Nutze fileHistoryDays, um Dateien zu filtern, die in den letzten X Tagen verwendet wurden }

Zusammenfassung:

  • Deklaration: In der Hauptansicht als @State.
  • Übergeben: An die SettingsView als @Binding.
  • Empfangen: In der SettingsView als @Binding.
  • Verwenden: Variable in der SettingsView durch UI-Elemente wie Slider ändern.
  • Rückgabe: Änderungen an der Variable werden automatisch in der Hauptansicht aktualisiert.

Mit diesem Ansatz können Werte zwischen Views geteilt und geändert werden, während die Änderungen in der gesamten App konsistent bleiben.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-21 19:52

Wie kann ich in SwiftUI Listen-Hintergründe und Textfarben anzupassen für einen Dark oder Light Mode

 

Hier einige Ansätze, um die Listen-Hintergründe und Textfarben anzupassen, insbesondere für einen Dark Mode:

1. Hintergrundfarbe der Liste setzen

Standardmäßig hat eine List in SwiftUI einen weißen Hintergrund. Um das zu ändern, kannst du den Hintergrund explizit setzen:

swift
List { // Deine Listeneinträge hier } .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white)

2. Textfarben der Listeneinträge

Für die Texte in den Listen kannst du die Textfarbe je nach Theme anpassen, wie du es bereits für andere Bereiche tust. Ein Beispiel für die Anpassung der Textfarbe:

swift
Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black)

3. ScrollView als Alternative zur List

Wenn du mehr Flexibilität bei der Gestaltung der Listen brauchst, kannst du auch ScrollView statt List verwenden, da diese in der Regel besser auf Hintergrundanpassungen reagieren. So kannst du eine benutzerdefinierte Struktur für deine Listen erstellen und den Hintergrund besser kontrollieren:

swift
ScrollView { VStack { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .frame(maxWidth: .infinity, alignment: .leading) .padding() .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) } } .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) }

4. ListRowBackground verwenden

Um den Hintergrund für jede Zeile in einer List anzupassen, kannst du den Modifier .listRowBackground() verwenden, der auf jede Zeile angewendet wird. Dies ist besonders nützlich, wenn du möchtest, dass jede Zeile einen konsistenten Hintergrund hat:

List { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) } }

5. Modifier für Listeneinstellungen

Um den gesamten Listenhintergrund im Dark Mode zu ändern, kannst du den .background() und .listRowBackground() Modifier verwenden. Dadurch wird der gesamte Hintergrund der Liste konsistent eingefärbt, inklusive der Bereiche ohne Einträge.

Beispiel: Liste im Dark Mode

swift
 
List { ForEach(workspaces) { workspace in Text(workspace.name) .foregroundColor(currentTheme == .darkMode ? .white : .black) } } .listRowBackground(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) // Ändert den Hintergrund der Listeneinträge .background(currentTheme == .darkMode ? Color.black : Color.white) // Ändert den Hintergrund der gesamten Liste

Zusammenfassung:

  • Verwende .listRowBackground() für Listeneinträge, um deren Hintergrundfarbe anzupassen.
  • Setze den Hintergrund der gesamten Liste mit .background().
  • Wenn du mehr Flexibilität brauchst, wechsle zu ScrollView und gestalte die Listeneinträge manuell.
  • Passe die Textfarben in der Liste entsprechend dem ausgewählten Theme an.

Das sollte dir ermöglichen, den Dark Mode in allen Bereichen deiner App konsistent zu implementieren, auch für Listen und deren Einträge.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-03 17:43

Wie funktioniert in SwiftUI die Übernahme der systemweiten Dark-Mode-Einstellung von macOS

Um sicherzustellen, dass deine App auf die systemweite Dark-Mode-Einstellung von macOS reagiert, kannst du die Umgebungsvariable colorScheme verwenden. SwiftUI bietet eine automatische Anpassung an den Dark-Mode, indem es diese Umgebungsvariable in deinen Views überprüft und darauf reagiert. Hier sind die Schritte, um das zu implementieren:

1. Verwendung der colorScheme Umgebungsvariable

SwiftUI bietet die Möglichkeit, das Farbschema (Light/Dark) dynamisch zu erkennen und zu ändern. Um dies zu implementieren, kannst du die @Environment-Eigenschaft verwenden, um auf die System-Farbeinstellungen zuzugreifen.

Beispiel:

swift
import SwiftUI struct ContentView: View { @Environment(\.colorScheme) var colorScheme // Diese Umgebungsvariable reagiert auf den Dark-/Light-Mode var body: some View { VStack { Text("Willkommen bei FocusHub") .font(.title) .padding() .foregroundColor(colorScheme == .dark ? .white : .black) // Textfarbe basierend auf dem Farbschema // Füge den Rest deiner Views hier ein } .background(colorScheme == .dark ? Color.black : Color.white) // Hintergrundfarbe basierend auf dem Farbschema } }

2. Dynamische Anpassung des Designs (z.B. für Fenster oder spezifische UI-Elemente)

Wenn du möchtest, dass deine gesamte App oder spezifische UI-Elemente auf die systemweite Dark-Mode-Einstellung reagieren, kannst du die Umgebungsvariable colorScheme in jeder relevanten Ansicht verwenden. So passt die App ihr Design dynamisch an die Benutzerpräferenzen an.

  • Textfarben: Wenn das Farbschema auf dark gesetzt ist, kannst du den Text auf weiß setzen, um den Kontrast zu verbessern.
  • Hintergrundfarben: Setze die Hintergrundfarben in den Ansichten ebenfalls dynamisch auf eine dunklere Variante im Dark-Mode.

3. Benutzerdefiniertes Verhalten

Falls du möchtest, dass bestimmte Abschnitte deiner App sich unabhängig vom Systemverhalten verhalten, kannst du explizit das Farbschema setzen. Dies erfolgt durch die Verwendung des Modifiers .preferredColorScheme().

Zum Beispiel:

swift
VStack { Text("Dieser Bereich ist immer im Dark Mode") .preferredColorScheme(.dark) // Setzt diesen View immer in den Dark Mode }

4. Fenster-Titelleisten manipulieren (Cocoa)

Falls du spezifisch die Titelleistenfarbe anpassen möchtest, z.B. wenn du eine App mit einer benutzerdefinierten Titelleiste erstellst, kannst du NSWindow verwenden (dies geht jedoch über die Standard-SwiftUI hinaus). Dies ist eher eine fortgeschrittene Anpassung und erfordert Cocoa-Programmierung.

Ein Beispiel für die Manipulation eines Fensters unter Verwendung von AppKit:

swift
import Cocoa class AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate { func applicationDidFinishLaunching(_ notification: Notification) { if let window = NSApp.windows.first { window.titlebarAppearsTransparent = true window.backgroundColor = NSColor.black } } }

Hier wird der Titelbalken transparent gemacht und die Hintergrundfarbe des Fensters auf Schwarz gesetzt.

5. Dark-Mode-Anpassung in Xcode aktivieren

Xcode passt sich automatisch dem macOS Dark-Mode an, aber du kannst auch das Verhalten steuern, indem du das Appearance deines SwiftUI-Layouts explizit anpassst, um den Dark-Mode zu simulieren, während du entwickelst.

Zusammenfassung:

  • @Environment(\.colorScheme) hilft, das systemweite Farbschema zu erkennen und dynamische Anpassungen in SwiftUI vorzunehmen.
  • Verwende preferredColorScheme, um ein bestimmtes Farbschema für einen View festzulegen.
  • Für erweiterte Anpassungen an Fensterelementen (z.B. die Titelleiste) kannst du mit AppKit arbeiten.

Auf diese Weise reagiert deine App automatisch auf die Dark-Mode-Einstellungen des Benutzers und sorgt für eine konsistente Benutzererfahrung.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-23 19:25

Wie verwende ich ein Singleton- oder Manager-Objekt um die Übergabe der Daten zu vereinfachen?

Das Problem, das du ansprichst, bezieht sich auf die wachsende Anzahl von Zuständen und Variablen, die an die ContentView übergeben werden müssen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, um dieses Problem zu lösen und den Code klarer und wartbarer zu gestalten. Hier sind einige Lösungen:

1. Verwende ein Singleton- oder Manager-Objekt für die App-Daten

Eine Möglichkeit ist, einen Manager oder eine EnvironmentObject-Klasse zu verwenden, um alle globalen Zustände zu bündeln und an alle Views weiterzugeben. Dies reduziert die Anzahl der direkt übergebenen @Binding-Variablen.

2. EnvironmentObject als globale Quelle

Du kannst den @EnvironmentObject-Mechanismus verwenden, um einen zentralen Speicherort für App-weite Zustände zu definieren, die von verschiedenen Views verwendet werden. Das spart Übergaben in den Methoden.

Beispiel mit einem AppStateManager:

Zuerst erstellst du einen Manager für den App-Zustand.

swift
import SwiftUI class AppStateManager: ObservableObject { @Published var fileHistoryDays: Int @Published var currentTheme: Theme @Published var storeManager: StoreManager init() { // Initialisiere die Zustände self.fileHistoryDays = UserDefaults.standard.integer(forKey: "fileHistoryDays") == 0 ? 5 : UserDefaults.standard.integer(forKey: "fileHistoryDays") self.currentTheme = Theme(rawValue: UserDefaults.standard.string(forKey: "currentTheme") ?? Theme.colorMode.rawValue) ?? .colorMode self.storeManager = StoreManager() // Initialisiere den StoreManager } func saveState() { // Zustand in den UserDefaults speichern UserDefaults.standard.set(fileHistoryDays, forKey: "fileHistoryDays") UserDefaults.standard.set(currentTheme.rawValue, forKey: "currentTheme") } }

3. Die FocusHubApp anpassen

Jetzt änderst du die AppNameApp, um diesen Manager als @StateObject in der gesamten App bereitzustellen:

swift
import SwiftUI @main struct FocusHubApp: App { @StateObject var appStateManager = AppStateManager() // AppStateManager instanziieren let persistenceController = PersistenceController.shared @NSApplicationDelegateAdaptor(AppDelegate.self) var appDelegate var body: some Scene { WindowGroup { ContentView() .environmentObject(appStateManager) // Übergibt den Manager an alle Views .environment(\.managedObjectContext, persistenceController.container.viewContext) } .commands { CommandGroup(replacing: .appSettings) { Button("Einstellungen") { appDelegate.openSettingsWindow() } } } } }

4. Die ContentView und SettingsView anpassen

In der ContentView und anderen Views, die diese Daten benötigen, kannst du jetzt auf den appStateManager über den @EnvironmentObject-Mechanismus zugreifen, anstatt jede Variable einzeln zu übergeben:

ContentView:

swift
import SwiftUI struct ContentView: View { @EnvironmentObject var appStateManager: AppStateManager // Zugriff auf den AppStateManager var body: some View { // Zugriff auf appStateManager.fileHistoryDays und appStateManager.currentTheme Text("Zeitraum: \(appStateManager.fileHistoryDays)") } }

SettingsView:

swift
import SwiftUI struct SettingsView: View { @EnvironmentObject var appStateManager: AppStateManager // Zugriff auf den AppStateManager var body: some View { TabView { // Tab für Datei-Zeitraum-Einstellungen VStack { Text("Zeitraum benutzter Dateien") Stepper(value: $appStateManager.fileHistoryDays, in: 1...30) { Text("\(appStateManager.fileHistoryDays) Tage") } .padding() } .tabItem { Label("Datei-Zeitraum", systemImage: "clock") } // Tab für Display-Einstellungen (Themes) VStack { Text("Wähle ein Theme aus:") .font(.headline) .padding() Picker("Theme", selection: $appStateManager.currentTheme) { ForEach(Theme.allCases) { theme in Text(theme.rawValue.capitalized).tag(theme) } } .pickerStyle(SegmentedPickerStyle()) .padding() Spacer() } .tabItem { Label("Anzeige", systemImage: "paintbrush") } // Tab für In-App-Kauf VStack { if appStateManager.storeManager.isPremiumPurchased { Text("Premium-Version aktiviert!") } else { Button("Jetzt Premium kaufen") { appStateManager.storeManager.purchasePremium() } } } .tabItem { Label("In-App-Kauf", systemImage: "cart") } } .padding() .frame(width: 400, height: 300) } }

5. Anpassungen im AppDelegate

Du kannst auch den AppStateManager direkt im AppDelegate verwenden, um den Status zu verwalten.

swift
class AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate { var settingsWindow: NSWindow? func openSettingsWindow() { if settingsWindow == nil { settingsWindow = NSWindow( contentRect: NSRect(x: 0, y: 0, width: 400, height: 300), styleMask: [.titled, .closable, .resizable], backing: .buffered, defer: false) settingsWindow?.title = "Einstellungen" let hostingView = NSHostingView(rootView: SettingsView().environmentObject(AppStateManager())) settingsWindow?.contentView = hostingView } settingsWindow?.makeKeyAndOrderFront(nil) settingsWindow?.isReleasedWhenClosed = false } }

6. Vorteile dieser Lösung:

  • Zentrale Verwaltung: Alle globalen Zustände sind an einem Ort (im AppStateManager), und du kannst sie von jeder View in deiner App aus erreichen.
  • Weniger Übergabe von Parametern: Du musst nicht mehr jede Variable manuell an die Views weitergeben. Stattdessen greifen die Views auf den appStateManager zu.
  • Einfache Zustandsverwaltung: Änderungen an einem Zustand (z. B. currentTheme) können von jeder View aus beobachtet und angewendet werden.

Das sorgt dafür, dass deine App besser strukturiert und wartbarer wird.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-10-24 16:05

Wie AI effizient für die Code-Generierung nutzen? – Limits bei Claude (Sonnet), ChatGPT & Co. ausschöpfen

In der modernen Softwareentwicklung ermöglichen KI-gestützte Coding-Assistenten wie Claude Sonnet 3.7, ChatGPT und DeepSeek eine systematische, zeitsparende Unterstützung bei der Code-Generierung. Dieser Beitrag erläutert einen strukturierten Workflow – am Beispiel von Android Studio mit Flutter/Dart auf einem MacBook Pro M3 –, um die täglichen Chat-Limits effizient zu nutzen und den Projektüberblick zu wahren. Die folgenden Punkte enthalten klare Anweisungen, konkrete Beispiele und Systemprompt-Vorschläge, die Du direkt in Deinen Arbeitsablauf integrieren kannst.

1. Vorbereitende Projektübersicht erstellen

Bevor Du eine neue Sitzung mit der KI startest, stelle sicher, dass Du eine umfassende Projektübersicht zur Verfügung stellst. Dies reduziert Missverständnisse und gibt der KI einen klaren Kontext.

Die Übersicht sollte enthalten:

  • Projektkontext: Was ist das Ziel des Projekts?
  • Technischer Stack: Verwendete Programmiersprache, Frameworks, Zielbetriebssystem, IDE und weitere Ressourcen.
  • Zweck und Zielgruppe: Welche Nutzer sollen angesprochen werden? Welche vergleichbaren Anwendungen gibt es?
  • Projektstruktur: Welche Architektur (z. B. MVC, MVVM oder eine abgewandelte Struktur) kommt zum Einsatz?
  • GUI-Ideen: Skizzen, Screenshots oder Referenzanwendungen als Inspirationsquelle.

Speichere diese Informationen in einer einfachen Textdatei (z. B. projektuebersicht.txt), die Du zu Beginn jeder Sitzung in den Chat einfügst.

2. Automatisierte Projektübersicht als JSON

Um den Überblick bei wachsendem Projektumfang zu bewahren, erstelle eine automatisierte JSON-Datei, die alle relevanten Dateien und Ordner deines Projekts auflistet.

Vorgehensweise:

  • Beispielprompt (2.1):

    „Erstelle mir eine Python-Datei (project_structure_create.py), die alle Ordner und Dateien im Verzeichnis /lib inklusive Name, Dateityp und einer Beschreibung (die Du aus der ersten Zeile jeder Datei oder aus dem Namen des Verzeichnisses ableitest) als project_structure.json ausgibt. Gib in einem neuen Codefenster den Ausführungsbefehl aus.

    Erwartetes Ergebnis:

    json
    { "projectName": "FlutterApp", "rootDirectory": "lib", "structure": [ { "name": "lib", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "controllers", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project_controller.dart", "type": "file", "description": "project_controller.dart - Controller für Projektoperationen" } ] } ] } ] } ] }

    Python-Ausführungsbefehl:

    bash
    python3 project_structure_create.py

Führe das Skript regelmäßig aus, um immer eine aktuelle Übersicht zu haben. Achte darauf, dass alle Dateien klar benannt sind und in der ersten Zeile jeder Datei ein erläuternder Kommentar enthalten ist, z. B.:

dart
// lib/views/dialogs/components/project_template_details.dart – Detailansicht für die Startbildschirm-Templateauswahl

Erstelle gleichfalls eine Übersicht der Abhängigkeiten und den erwarteten Projektnamen. 

In Flutter z. B. mit:

flutter pub deps , speichere dies in einer Datei und gib diese der KI am Anfang eines neuen Chats mit auf den Weg.

Beispielprompt: "Erstelle mir ein python script (create_project_deps.py) welches mir die Ausgabe des folgenden Befehls: flutter pub deps in eine Datei namens project_deps.txt im Hauptverzeichnis meines Flutterprojektes speichert."

Hier ist dein Python-Skript create_project_deps.py, das den Befehl flutter pub deps ausführt und die Ausgabe in die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts speichert:

python
import subprocess import os # Hauptverzeichnis des Flutter-Projekts ermitteln (aktuelles Verzeichnis) project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # Pfad zur Datei project_deps.txt output_file = os.path.join(project_root, "project_deps.txt") # Befehl ausführen und Ausgabe erfassen try: result = subprocess.run(["flutter", "pub", "deps"], capture_output=True, text=True, check=True) # Ausgabe in Datei speichern with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(result.stdout) print(f"Abhängigkeiten wurden in {output_file} gespeichert.") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"Fehler beim Ausführen von 'flutter pub deps': {e}")

So verwendest du das Skript:

  1. Speichere das Skript als create_project_deps.py im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts.

  2. Stelle sicher, dass Flutter in deinem PATH ist (flutter doctor sollte funktionieren).

  3. Führe das Skript im Terminal aus:

    sh
    python create_project_deps.py

  4. Nach der Ausführung findest du die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis mit den Flutter-Abhängigkeiten.

Falls du Python in der allgemeinen Umgebung verwendest, musst du stattdessen python3 create_project_deps.py ausführen. 🚀


3. Präzise Formulierung des Overview-Prompts

Ergänze zu den Projektinformationen in jeder Sitzung folgende Punkte:

  • Aktueller Entwicklungsstand: Welche Funktionen und Module sind bereits implementiert?
  • Aktuelle Aufgaben: Woran arbeitest Du aktuell?
  • Wiederkehrende Probleme: Welche Fragestellungen treten regelmäßig auf?

Erstelle eine Vorlage für diesen Überblick, die Du bei jeder neuen Sitzung anpasst und der KI zur Verfügung stellst.

4. Definition eines Systemprompts für die KI-Nutzung und konkrete Promptstrategie

Um wiederholte Erklärungen zu vermeiden, lege einen Systemprompt fest – sowohl für Deinen Account als auch projektspezifisch. Dies stellt sicher, dass die KI immer den richtigen Kontext hat.

Allgemeiner Systemprompt (Beispiel für ChatGPT-Systemprompt):

"I typically write code in Flutter/Dart, but also SwiftUI, Python and a bit Objective-C. I make a lot of websites in HTML, PHP, JS, CSS and MySQL. I use a MacBook Pro M3 and Android Studio, Visual Studio Code, Xcode, Terminal and other editors.

Wenn Du Code oder Programmieranfragen erhältst, möchte ich, dass Du zunächst eine Analyse der bereitgestellten Informationen und eine Bewertung vornimmst. Gib anschließend Optimierungsvorschläge und formuliere konkrete Fragen, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst.

Beispielanweisung: 'Analysiere als erstes meine Informationen und bewerte sie. Mache Optimierungsvorschläge. Wie gehen wir Schritt für Schritt vor? Gib mir nur Code aus, wenn ich explizit danach frage. Wenn du Code ausgibst, dann unter genauer Angabe der Datei und der jeweiligen Methode/Function/Widget. Gib, wenn möglich, keine kompletten Dateien aus, sondern nur die notwendigen Teile. Gib den Code bei mehreren Änderungen an einer Datei immer in eigenen Codefenstern aus.'

"Wenn Du Code generierst und es Änderungen oder neue Funktionen betrifft, fordere bitte explizit dazu auf, anzugeben, in welcher Datei und Funktion der Code eingefügt wird. Gib möglichst immer die gesamte Funktion aus, in der etwas geändert wird oder hinzugefügt werden soll."

Projektbezogener Systemprompt (Beispiel):

Fordere, dass zuerst eine Analyse der bereitgestellten Informationen, gefolgt von Optimierungsvorschlägen, vorgenommen wird: "Gib bitte einen Kommentar bzw. eine Bewertung aus, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst, sodass überprüft werden kann, ob alle Vorgaben korrekt erfasst wurden. Schlage Verbesserungen oder Vereinfachungen vor und fordere gegebenenfalls direkt nachzufragen, ob zu bestimmten Themen Code ausgegeben werden soll. Code wird ausschließlich auf explizite Anforderung generiert – dabei muss stets die Datei, die Methode und der genaue Ort der Änderung angegeben werden."

 

Chatbezogene Promptstrategie:

  • Falls die KI es nicht schon selbst macht: Gib die Anweisung, alles mit aussagekräftigen Kommentaren auszugeben (Auskommentieren je nach Sprache) - mindestens auf Klassen, Funktions- und Methodenebene. Natürlich auch für Controller und Models.
  • Gib der KI die Anweisung, Debug-Prints bzw. Consolenausgaben einzupflegen. Wenn du selbst mit Debuggern arbeitest und z. B. die Variablen verfolgst, kann das extrem nützlich für die KI sein, diesen Debug-Output zu bekommen. Natürlich sind die Ausgaben der Log-FIles Pflicht für die Eingabe für die KI bei der Fehlersuche.
  • Nutze dazu auch die IDE und Compiler-Ausgaben oder bei Webanwendungen im Browser im Entwicklermodus den Consolenoutput. Hier reicht es oft einen Screenshot der Fehlermeldungen in die KI zu geben, die diese dann auswertet, ohne dass du alles per Hand einzeln Kopieren und einfügen musst.
  • Sei konsistent in der Art deiner Chats: Orientiere dich an dieser Struktur: a) Feedback (positiv wie negativ (logs, Debugging etc.), b) was muss verbessert werden, c) Aufgabe(n): klare Anweisungen was zu tun ist (mit Nummerierung am besten), d) Meta-Angaben: Schon Code ausgeben oder nicht? Strukturanalyse? Optimierungen? generelle Vorschläge? Welche Plufgins schlägst du vor? etc.

Für Gemini 2.5 Experimental hat sich folgender Prompt (etwas) bewährt, den man tatsächlich vor jeder größeren Anfrage einfügen sollte. Dieser Prompt eignet sich auch als Systemprompt für Sonnet oder andere:

Systemprompt - persistente Instruktionen

  1. Ein Schritt nach dem Anderen: Konzentriere dich NUR auf den nächsten logischen, vereinbarten Schritt unseres aktuellen Plans. Keine Vorschläge für übernächste Schritte, keine Zusammenfassungen vergangener Schritte, es sei denn explizit gefordert.
  2. Code nur nach Protokoll:
    • Frage IMMER zuerst, ob Code-Ausgabe erwünscht ist.
    • Wenn ja, frage WIE: Komplette Datei(en) oder NUR die Änderungen/Differenz zum vorherigen Stand?
    • Gib NIEMALS einen "Mischmasch" aus Code-Snippets und Erklärungen ohne klare Struktur aus.
  3. Plan strikt einhalten / Änderungskontrolle:
    • Halte dich exakt an den zuletzt vereinbarten Plan/Sprint.
    • Ändere NIEMALS eigenmächtig den Plan oder Code-Details (z.B. Module hinzufügen/entfernen, Logik ändern).
    • Wenn du eine Änderung für sinnvoll hältst:
      • Erkläre klar und präzise warum die Änderung nötig/besser ist.
      • Warte auf meine explizite Bestätigung, bevor du die Änderung umsetzt oder Code dazu lieferst.
  4. Kontext merken (Anmerkung: sehr speziell wenn ich mit python in einer Umgebung arbeite):
    • Gehe davon aus, dass ich mich im Projektverzeichnis (~/project) befinde.
    • Gehe davon aus, dass das (env)-Environment aktiv ist.
    • Gib KEINE redundanten cd oder conda activate env Befehle aus.
    • Beziehe dich kurz auf den letzten erfolgreich abgeschlossenen Schritt oder den aktuellen Zustand.
  5. Konsistenz & Fokus:
    • Bleibe beim Thema des aktuellen Schritts.
    • Keine unangekündigten "Verbesserungen" oder "Vereinfachungen" im Code.
    • Wenn Code-Änderungen vereinbart wurden, erkläre alle Änderungen klar.

Lies diese Instruktionen vor JEDER Antwort erneut durch.

5. Auswahl und Übermittlung relevanter Dateien

Um Token effizient zu nutzen, übermittle der KI zunächst nur die zentralen Dateien, die den Kern Deines Projekts darstellen.

Empfohlene Vorgehensweise:

  • Lade ausschließlich die wichtigsten MVC-Dateien hoch:
    • main.dart, main_layout.dart, main_controller.dart, main_model.dart
    • app_service.dart, app_delegate.dart, menu_bar.dart
  • Reiche spezifische Problemdateien erst während des Programmierprozesses nach. Versuche nach Möglichkeit nur Methoden, Funktionen oder Classen in den Chat zu geben, wenn du die Fehler identifiziert hast.
  • Es reicht, die Übermittlung der Daten per Drag & Drop (z. B. aus Android Studio oder Visual Studio Code), da es zwareine Integration über GitHub oder Google Docs gibt, von dort man aber dem Chat die Dateien einzeln hinzufügen muss. Vermeide es, am Anfang den gesamten Cloud- oder Projekt-Ordner in den Chat zu geben - das verbraucht immens viele Tokens!
  • Stelle sicher, dass die KI relevante Codeausschnitte (Widgets, Funktionen, Methoden) in separaten Codefenstern zur Verfügung stellt.
  • Erstelle wenige, aber aussagekräftige Screenshots des bisherigen GUI/ Oberfläche/ Dialogen UND von Programmen, an denen sich die KI orientieren kann oder soll.

6. Nutzung kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben

Nicht jede Aufgabe erfordert den Einsatz eines kostenpflichtigen KI-Accounts. Für wiederkehrende, einfache Aufgaben können kostenfreie Modelle eingesetzt werden, um Ressourcen zu sparen.

Einsatzmöglichkeiten:

  • Erzeugung von Lokalisierungsdateien: Repetitive Arbeiten zur Erstellung und Umwandlung von Sprachdateien können von kostenfreien Modellen übernommen werden.
  • Code-Formatierung und Fehlerkorrektur: Kleinere Syntax- oder Formatierungsfehler können mit einem kostenfreien Tool behoben werden.
  • Syntax-Checks und einfache Tests: Setze statische Codeanalysen in der IDE ein, um den Code schnell zu überprüfen. Lass dann die AI checken, welche Lösungsmöglichkeiten es gibt. GIbt dabei an, dass es ersteinmal anlysieren soll und Lösungsvorschläge unterbreitet und noch keinen Code ausgeben soll. Das ist nämlich manchmal der Wahnsinn, wenn man das nicht immer betont geht sofort die Bartwickelmaschine an. Gib in diesem Prompt auch an, dass sich die KI an die MVC Struktur oder welche du eingerichtet hast, halten soll, sonst kommt immer eine gigantische Codeflut auf dich zu.
  • Quäle die bezahlte KI nicht mit standardisierten Aufgaben. Frage die kostenlose lieber nach üblichen Bibliotheken, Dependencies und Plugins. Wähle das richtige aus und übergib das dann als Aufgabe an die paid version der KI. Diese weiß zumeist dann damit umzugehen. Prüfe allerdings dann immer, ob sie auch die aktuellste Version kennt, indem du auf der Originalwebseite (z.B. pub.dev für Flutter) nachschaust, wie die letzte Version heisst.

Vermeide es, dieselben Dateien mehrfach einzureichen, sofern sie unverändert geblieben sind, da die KI sich bereits an zuvor bereitgestellte Informationen erinnert. Manchmal musst du die KI daran erinnern, dass sie die Dateien schon hat. Ans Erinnern erinnern! Können wir in Deutschland doch prima!

7. Dokumentation der Meilensteine und Integration in den Chat

Dokumentiere jeden erfolgreichen Meilenstein und integriere diese Zusammenfassungen in Deine KI-Sitzungen. Dies hilft, den Projektfortschritt transparent zu halten und bietet eine Referenz für spätere Phasen.

Beispielprompt zur Erstellung einer Projektdokumentation:

"Erstelle eine Zusammenfassung der aktuellen Projektphase in einem dokumentationsähnlichen Stil. Die Zusammenfassung soll folgende Punkte enthalten:

  • Kurzbeschreibung der erreichten Meilensteine.
  • Übersicht der implementierten Funktionen.
  • Aufgetretene Probleme und deren Lösungen.
  • Vorschläge für weitere Optimierungen.

Bitte liefere die Zusammenfassung als strukturierten Text, den ich in mein externes Dokumentationshandbuch übernehmen kann."

8. Eigenständiges Lernen und kritische Analyse des generierten Codes

Auch wenn KI-Tools wertvolle Unterstützung bieten, ersetzt dies nicht Deine eigene Analyse und dein Verständnis des Codes. Es ist unerlässlich, den von der KI generierten Code kritisch zu prüfen.

Handlungsanweisungen:

  • Fordere die KI dazu auf, den Code Schritt für Schritt zu analysieren und vor der Ausgabe Optimierungsvorschläge zu machen.

  • Weise darauf hin, dass die Einhaltung der vorgegebenen Architektur (z. B. Trennung von Controller, Views, Models) strikt zu beachten ist.

  • Gib klare Anweisungen, dass der Code nicht in einem zusammenhanglosen Block ausgegeben werden darf, sondern immer unter Angabe der Datei, Methode und des konkreten Einfügeorts.

  • Nutze den folgenden Hinweis, wenn Du Zweifel an der Struktur hast:

    "Bitte überprüfe den generierten Code genau. Falls Du Vorschläge zur Optimierung hast oder erkennst, dass die vorgegebene Architektur (z. B. MVC) nicht eingehalten wurde, weise mich darauf hin, bevor Du Code generierst. Analysiere zuerst den bestehenden Code und gib einen Kommentar dazu ab."

Zusammenfassung

Die effiziente Nutzung von KI-gestützten Coding-Assistenten erfordert einen strukturierten und disziplinierten Workflow. Durch:

  • das Erstellen einer vorbereitenden Projektübersicht,
  • die automatisierte Erfassung der Projektstruktur mittels eines Python-Skripts,
  • die präzise Formulierung von Overview- und Systemprompts,
  • die gezielte Übermittlung relevanter Dateien,
  • den sparsamen Einsatz kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben,
  • und einer regelmäßigen, detaillierten Dokumentation der Meilensteine

kannst Du Zeit sparen, Deine Chat-Limits optimal nutzen und den generierten Code kontrolliert in das Projekt integrieren. Gleichzeitig behältst Du die nötige Übersicht und stellst sicher, dass die von der KI gelieferten Ergebnisse stets überprüft und optimiert werden.

Dieser strukturierte Ansatz unterstützt Dich dabei, das Potenzial von Tools wie Claude, ChatGPT und DeepSeek voll auszuschöpfen – ohne den Überblick zu verlieren.

 
 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 11:59

Python - KI AI (Pinokio, Comfyui etc.)

ImportError: cannot import name 'hf_hub_download' from 'huggingface_hub'

Auf dem Mac gibt es verschiedene Python-Installationen, je nach dem Kontext, in dem sie verwendet werden.

Hier die Meldung in Pinokio/Terminal nach dem Start: 
ImportError: cannot import name 'cached_download' from 'huggingface_hub' (/Users/jaf/pinokio/api/tokenflow.pinokio.git/tokenflow/env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/__init__.py) (env) (base) <<PINOKIO_SHELL>>

  1. Globale Python-Installation: Dies ist die Installation, die du systemweit verwendest und auf die du mit dem Befehl python oder pip zugreifst. Sie befindet sich zum Beispiel unter:

    bash
    /Users/username/Library/Python/3.11/lib/python/site-packages

    Wenn du pip install ausführst, wird hierhin installiert, es sei denn, du arbeitest in einer virtuellen Umgebung.

  2. Virtuelle Umgebungen (z.B. für Pinokio): Apps wie Pinokio oder Tokenflow verwenden oft virtuelle Umgebungen, um sicherzustellen, dass sie spezielle Versionen von Bibliotheken verwenden können, ohne die globale Python-Installation zu beeinträchtigen. Diese virtuellen Umgebungen enthalten eigene Python-Installationen und Pakete. In deinem Fall scheint die Tokenflow-App eine solche Umgebung zu verwenden, die sich in folgendem Pfad befindet:

    bash
    /Users/username/pinokio/api/tokenflow.pinokio.git/tokenflow/env/lib/python3.10/site-packages

    Diese Umgebung basiert auf Python 3.10 und hat ihre eigenen Bibliotheken.

Was passiert bei pip install?


Wenn du pip install ohne eine aktivierte virtuelle Umgebung ausführst, wird das Paket in deiner globalen Python-Installation installiert (z.B. /Users/jaf/Library/Python/3.11/...). Das beeinflusst nicht die Pakete in der virtuellen Umgebung von Tokenflow.

So aktualisierst du Pakete in einer virtuellen Umgebung:

  1. Virtuelle Umgebung aktivieren: Um sicherzustellen, dass du in der virtuellen Umgebung von Tokenflow arbeitest, musst du sie zuerst aktivieren. Dafür verwendest du den Befehl:

    bash
    source /Users/username/pinokio/api/tokenflow.pinokio.git/tokenflow/env/bin/activate

    Sobald du sie aktiviert hast, sollte sich deine Shell ändern, um das zu zeigen, z.B.:

    bash
    (env) $

  2. Pakete in der virtuellen Umgebung aktualisieren: Nachdem du die Umgebung aktiviert hast, kannst du jetzt pip install verwenden, um Pakete in der lokalen Umgebung zu aktualisieren:

    pip install --upgrade huggingface-hub diffusers

Dadurch werden die Pakete in der Umgebung von Tokenflow aktualisiert, nicht in der globalen Python-Installation.

  • Deaktivieren der virtuellen Umgebung: Wenn du fertig bist, kannst du die virtuelle Umgebung verlassen, indem du den Befehl deactivate ausführst.

Zusammenfassung:

  • Um Pakete für Pinokio/Tokenflow zu aktualisieren, musst du die virtuelle Umgebung aktivieren.
  • Sobald die Umgebung aktiv ist, werden alle pip-Befehle in dieser Umgebung ausgeführt.
  • Globale und virtuelle Python-Installationen sind voneinander getrennt und beeinflussen sich nicht direkt.

 

Verfasser: Max Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-03 17:36

Wie Ollama Models laden oder löschen?

Laden:

Gehe auf https://ollama.com/library  Gib dort in die Suche etwas ein z. B. llama3.2:

 

Im linken Bereich findest du verschiedene Größen der Modelle. Suche dir das passende je nach Hardwareheraus. Umsogrößer um so besser.
Im rechten Bereich oben ändert sich der batch-Befehl. Kopiere diesen und füge ihn in dein Terminal ein: 

Nach Enter kommt (bei voriger Installation von Ollama natürlich nur) folgende Anzeige:

% ollama run krith/meta-llama-3.2

pulling manifest 

pulling 482f7ec10bdd... 100% ▕████████████████▏ 657 MB                         

pulling 966de95ca8a6... 100% ▕████████████████▏ 1.4 KB                         

pulling d9618e8d08cb... 100% ▕████████████████▏ 5.3 KB                         

pulling 56bb8bd477a5... 100% ▕████████████████▏   96 B                         

pulling 1765b94945ab... 100% ▕████████████████▏  486 B                         

verifying sha256 digest 

writing manifest success 

>>> Send a message (/? for help)

Jetzt kannst du deinen ersten Prompt eingeben....

>>> Wo finde ich die beste Datenbank für FAQ im IT-Bereich und Statistik?
Kein Problem, hier ist eine Liste der besten Datenbanken für FAQs:
1. medienbüro-leipzig.de: Eine myPhpFAQ-Werkbank, die in der
Lage ist, eine große Menge an Informationen
bereitzustellen.

2. Stack Exchange: Stack Overflow ehemals Meta
Stack Exchange (SSQE) - Das ist eine weitere
Plattform zur Bereitstellung von FAQ's.

Fantastisch. Wenn du OpenWebUI istalliert hast sollte dein neues model auch dort verfügbar sein. Wenn schon offen einfach den Browser aktualisieren und in den Arbeitsbereich gehen.

Das Löschen funktioniert am besten im Terminal. Versuche nicht die einzelnen Dateien (blobs) zu löschen, das kann daneben gehen. Im Terminal lässt du dir eine Liste der installierten Modelle ausgeben, kopierst den Namen des zu löschenden Models und gibst

ollama list
ollama rm model name (z. B. ollama rm llama3.2:latest)

ein. Fertig und wieder Platz für neuen Datenmüll.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-03 21:42

The operator 'aten::std_mean.correction' is not currently supported on the MPS backend and will fall back to run on the CPU

Die Fehlermeldung, die du siehst, gibt an, dass die Operation aten::std_mean.correction von PyTorch auf deinem M3 MacBook nicht auf der Metal Performance Shaders (MPS)-Backend laufen kann und stattdessen auf die CPU zurückfällt. Hier ist, was das bedeutet und warum dieser Fehler auftritt:

1. Was bedeutet aten::std_mean.correction?

aten::std_mean.correction ist eine spezifische Operation in PyTorch. "Aten" ist die interne Bibliothek von PyTorch, die grundlegende mathematische und statistische Funktionen bereitstellt. Diese Funktion wird für die Berechnung des Mittelwerts und der Standardabweichung von Tensoren (Datenstrukturen, die in maschinellen Lernanwendungen verwendet werden) verwendet. Der Begriff „correction“ bezieht sich auf eine Korrektur, die bei der Berechnung von Standardabweichungen angewendet wird, um Verzerrungen zu minimieren.

2. Rolle von PyTorch und dem MPS-Backend

PyTorch ist eine weit verbreitete Bibliothek für maschinelles Lernen, die GPUs unterstützt, um die Rechenlast zu beschleunigen. Apple hat das MPS-Backend entwickelt, um den Zugriff auf die GPUs in den neuen Apple Silicon-Chips (wie M1, M2 und M3) über Metal zu ermöglichen. Damit können viele neuronale Netze auf Apple-Geräten schneller ausgeführt werden. Da jedoch einige Funktionen, wie aten::std_mean.correction, auf MPS nicht vollständig unterstützt werden, muss diese Funktion stattdessen auf der CPU ausgeführt werden. Das führt zu einer Verlangsamung, da die CPU langsamer ist als die GPU.

3. Warum wird die Funktion nicht von MPS unterstützt?

Das MPS-Backend in PyTorch ist relativ neu und befindet sich noch in der Entwicklung. Apple und PyTorch arbeiten daran, mehr Operationen auf MPS zu unterstützen, um die GPU-beschleunigte Verarbeitung für alle Funktionen bereitzustellen. Einige Operationen, wie aten::std_mean.correction, wurden jedoch noch nicht vollständig für MPS implementiert, daher greift PyTorch hier auf die CPU zurück.

4. Optimierung auf CUDA und NVIDIA-GPUs

CUDA ist ein paralleles Rechenframework, das NVIDIA für seine GPUs entwickelt hat. Viele maschinelle Lern-Tools, einschließlich PyTorch, wurden stark auf CUDA optimiert, was auf NVIDIA-GPUs läuft. CUDA unterstützt eine breite Palette an Operationen, einschließlich std_mean.correction, und bietet sehr hohe Geschwindigkeit und Effizienz bei der Ausführung von neuronalen Netzwerken. Auf NVIDIA-GPUs mit CUDA können solche Berechnungen viel schneller ausgeführt werden, da sie auf die GPU statt auf die CPU zurückgreifen können.

5. Warum läuft es nicht auf MPS und was kann man tun?

Dein M3-Chip unterstützt keine CUDA, da CUDA ausschließlich auf NVIDIA-GPUs läuft. Stattdessen nutzt Apple sein eigenes MPS-Backend, das zwar viele, aber noch nicht alle Funktionen von PyTorch vollständig unterstützt.

Mögliche Lösungen:

  1. Alternative Implementierungen: Falls dein Code stark von std_mean.correction abhängt, kannst du möglicherweise eine alternative Berechnung oder eine Bibliothek verwenden, die besser auf MPS läuft.
  2. Warten auf zukünftige PyTorch-Updates: PyTorch arbeitet laufend daran, die Unterstützung für MPS zu verbessern. Zukünftige Updates könnten diese Funktion auf MPS unterstützen.
  3. CPU-Optimierung: Wenn es nicht möglich ist, auf die GPU zuzugreifen, könnte eine Optimierung auf der CPU-Seite helfen. Ein leistungsfähiger Chip wie der M3 mit 36 GB Speicher sollte recht effizient arbeiten können, auch wenn es nicht so schnell ist wie eine voll unterstützte GPU.
    4. Die Progarmamierlösung bedeutet, dass man im Quellcode der Python anwendung alle torch.std  und damit std_main Vorkommen mit einer "manuellen". Berechnung des Standardwertes (das macht std) ersetzt. Das heisst, man muss diese Operation durch separate Berechnungen für torch.std und torch.mean ersetzen. Das könnte verhindern, dass diese Operation auf die CPU ausgelagert wird und damit potenziell die Inferenzgeschwindigkeit verbessern.

Zusammengefasst:

Um das Problem mit aten::std_mean.correction zu lösen, kannst du versuchen, die torch.std_mean-Operation in getrennte Aufrufe von torch.std und torch.mean umzuwandeln. Dadurch wird der CPU-Fallback vermieden und die Operation kann möglicherweise vollständig auf der MPS-GPU ausgeführt werden. Hier ist, wie du das in anisotropic.py anpassen kannst:

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Anpassung

  1. Öffne die Datei anisotropic.py:

    • Finde die Zeile, in der torch.std_mean verwendet wird. In deiner Ausgabe steht die Zeile in etwa so:
      python
      s, m = torch.std_mean(g, dim=(1, 2, 3), keepdim=True)

  2. Ersetze torch.std_mean durch separate torch.std und torch.mean Berechnungen:

    • Ändere die Zeile in zwei separate Aufrufe für torch.std und torch.mean, sodass sie wie folgt aussieht:
      python
      s = torch.std(g, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) m = torch.mean(g, dim=(1, 2, 3), keepdim=True)
    • Diese Änderung berechnet den Standardabweichungs- und den Mittelwert getrennt und vermeidet somit den CPU-Fallback, da torch.std und torch.mean auf MPS unterstützt werden.

  3. Speichern und testen:

    • Speichere die Änderungen in anisotropic.py und starte Fooocus erneut.
    • Achte darauf, ob die Warnung für aten::std_mean.correction verschwindet und beobachte, ob sich die Inferenzgeschwindigkeit verbessert.
python
# Berechnung für ro_pos mean_pos = torch.mean(cond, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) var_pos = torch.mean((cond - mean_pos) ** 2, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) ro_pos = torch.sqrt(var_pos) # Berechnung für ro_cfg mean_cfg = torch.mean(x_cfg, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) var_cfg = torch.mean((x_cfg - mean_cfg) ** 2, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) ro_cfg = torch.sqrt(var_cfg)

Hier sind spezifische Anpassungen, die du an den Stellen mit torch.std und torch.std_mean vornehmen kannst, um die CPU-Fallbacks zu vermeiden und die MPS-Leistung zu optimieren.

1. Anpassung in anisotropic.py

In der Funktion adaptive_anisotropic_filter wird torch.std_mean verwendet:

python
s, m = torch.std_mean(g, dim=(1, 2, 3), keepdim=True)

Lösung

Ersetze torch.std_mean durch separate Berechnungen für torch.mean und torch.var, um die Standardabweichung zu berechnen:

python
m = torch.mean(g, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) var = torch.mean((g - m) ** 2, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) s = torch.sqrt(var + 1e-5) # Kleine Konstante hinzufügen, um Division durch 0 zu vermeiden

Diese Änderung sollte dazu führen, dass die Operation vollständig auf der MPS-GPU bleibt.

2. Anpassung in external_model_advanced.py

Hier finden wir zwei torch.std-Verwendungen in der Klasse RescaleCFG:

python
ro_pos = torch.std(cond, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) ro_cfg = torch.std(x_cfg, dim=(1, 2, 3), keepdim=True)

Lösung

Ersetze auch hier torch.std durch die Kombination aus Mittelwert und Varianz:

python
# Berechnung für ro_pos mean_pos = torch.mean(cond, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) var_pos = torch.mean((cond - mean_pos) ** 2, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) ro_pos = torch.sqrt(var_pos) # Berechnung für ro_cfg mean_cfg = torch.mean(x_cfg, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) var_cfg = torch.mean((x_cfg - mean_cfg) ** 2, dim=(1, 2, 3), keepdim=True) ro_cfg = torch.sqrt(var_cfg)

3. Anpassung in supported_models.py

In der Datei supported_models.py wird torch.std folgendermaßen verwendet:

python
if torch.std(out, unbiased=False) > 0.09: # not sure how well this will actually work. I guess we will find out.

Lösung

Auch hier kann die Standardabweichung durch separate Mittelwert- und Varianzberechnungen ersetzt werden:

python
mean_out = torch.mean(out) var_out = torch.mean((out - mean_out) ** 2) std_out = torch.sqrt(var_out) if std_out > 0.09:

Test und Beobachtungen

Diese Anpassungen sollten den CPU-Fallback vermeiden und die Inferenzleistung auf MPS verbessern. Nach diesen Änderungen empfehle ich, die Anwendung zu starten und die Logs zu beobachten, um sicherzustellen, dass die CPU-Fallback-Warnungen verschwunden sind und keine neuen Fehler auftauchen.

Durch diese Aufteilung in einzelne Berechnungen für Mittelwert und Standardabweichung kann die Berechnung vollständig auf der GPU bleiben, was zu einer spürbaren Verbesserung der Performance führen sollte.

Warum diese Anpassung funktioniert

Der kombinierte Aufruf torch.std_mean ist auf der MPS-Architektur (Apple Silicon) derzeit nicht vollständig unterstützt und führt daher zum CPU-Fallback. Indem du die Operationen auf torch.std und torch.mean aufteilst, stellst du sicher, dass die Berechnungen vollständig auf der MPS-GPU ausgeführt werden, da diese beiden Operationen separat auf MPS unterstützt werden.

Mögliche Auswirkungen

  • Diese Anpassung sollte den CPU-Fallback vermeiden und die Berechnungen auf der MPS-GPU halten, was zu einer höheren Inferenzgeschwindigkeit führen kann.
  • Die Genauigkeit und das Ergebnis der Berechnungen sollten unverändert bleiben, da die Operationen mathematisch äquivalent sind.

Wenn du diese Änderung durchgeführt hast, kannst du testen, ob Fooocus schneller arbeitet und die CPU-Fallback-Warnung verschwunden ist.

  •  
  • Der Fehler tritt auf, weil aten::std_mean.correction von MPS nicht unterstützt wird und daher auf die CPU zurückfällt.
  •  
  • CUDA und NVIDIA-GPUs bieten eine bessere Unterstützung für eine breite Palette von Operationen, die auf Apple Silicon noch eingeschränkt sind.
  •  
  • Mögliche Lösungen umfassen alternative Berechnungsstrategien oder Abwarten auf zukünftige PyTorch-Updates, die mehr Unterstützung für MPS bieten könnten.
  •  

 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-16 17:12

SInd Fooocus, StableDiffusion und ComfyUI nicht optimiert für Apple Silicon und MPS?

Ja, im Moment gibt es tatsächlich einige Einschränkungen bei der Unterstützung von Apple Silicon (MPS) für PyTorch-basierte KI-Anwendungen, insbesondere wenn sie ursprünglich für CUDA und NVIDIA-GPUs entwickelt wurden. Hier ist eine detaillierte Erklärung dazu und was das für Anwendungen wie FOOOCUS oder Stable Diffusion WebUI bedeutet:

1. Einschränkungen der MPS-Unterstützung für PyTorch

Obwohl Apple in Zusammenarbeit mit PyTorch erhebliche Fortschritte gemacht hat, ist das MPS-Backend noch nicht vollständig mit CUDA vergleichbar, das über eine lange Entwicklungszeit hinweg für NVIDIA-GPUs optimiert wurde. Einige spezielle Operationen, die in neuronalen Netzen häufig verwendet werden, werden von MPS noch nicht unterstützt oder sind weniger effizient. Das führt dazu, dass manche Anwendungen langsamer laufen oder in bestimmten Fällen auf die CPU zurückfallen, was eine deutliche Verlangsamung verursacht.

Ältere PyTorch-Modelle, die für NVIDIA-GPUs mit CUDA entwickelt wurden, sind oft nicht direkt mit dem MPS-Backend kompatibel. Diese Kompatibilitätsschwierigkeiten resultieren häufig aus spezifischen Operationen, die auf CUDA optimiert sind und die MPS (noch) nicht vollständig unterstützt.

2. Apple’s Fortschritte und aktuelle Tools

Apple hat seine Metal-API erweitert, um gängige KI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX besser zu unterstützen. Mit Funktionen wie „Transformer models with MPS Graph“ und der Möglichkeit, PyTorch-Modelle mit eigenen Metal-Operationen zu nutzen, hat Apple Fortschritte gemacht. Allerdings befinden sich diese Tools und Frameworks noch in der Entwicklung, und nicht alle Modelle und Operationen laufen optimal.

3. Was bedeutet das für FOOOCUS, Stable Diffusion und ähnliche Tools?

Um die MPS-Unterstützung vollständig zu nutzen, könnte es tatsächlich notwendig sein, Teile dieser Anwendungen neu zu programmieren oder anzupassen:

  • Alte Modelle und Code-Anpassungen: Anwendungen wie FOOOCUS oder Stable Diffusion, die auf PyTorch-Modellen basieren, verwenden häufig Modelle und Operatoren, die speziell für CUDA optimiert sind. Eine Portierung auf MPS würde Anpassungen an Modellen oder Operationen erfordern, um sicherzustellen, dass sie vollständig auf Apple Silicon laufen können.
  • Nutzen neuer PyTorch-Versionen: Die Nutzung der neuesten PyTorch-Nightly-Version für MPS kann einige Probleme lösen, da diese Version ständig weiterentwickelt wird und mehr Operationen für MPS unterstützt. Apple empfiehlt ausdrücklich, die Nightly-Builds von PyTorch zu verwenden, da diese die neuesten Optimierungen für MPS enthalten.

4. Wäre eine vollständige Neuprogrammierung notwendig?

Nicht unbedingt eine komplette Neuprogrammierung, aber:

  • Anpassungen: Einige bestehende Operationen müssen möglicherweise durch kompatible Alternativen ersetzt werden.
  • Überprüfung und Optimierung: Die Verwendung des „MPSGraph Viewers“ und anderer Optimierungstools kann dabei helfen, das Modell für Apple Silicon zu optimieren.
  • Neuere Frameworks und gemischte Präzision: Für einige Anwendungen könnte es sinnvoll sein, auf neuere Modelle und Optimierungen wie „mixed precision training“ umzustellen, was MPS in den neuesten Versionen von PyTorch und JAX zunehmend unterstützt.

Zusammengefasst: Es ist möglich, dass FOOOCUS und Stable Diffusion zumindest teilweise angepasst werden müssten, um optimal auf Apple Silicon zu laufen. Es hängt jedoch stark davon ab, wie komplex die spezifischen Modelle und Operationen sind, die verwendet werden. Eine vollständige Neuprogrammierung ist nicht unbedingt erforderlich, aber ein Umbau und eine Optimierung könnten nötig sein, um das MPS-Backend in vollem Umfang nutzen zu können.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-10 22:13

Was bedeutet huggingface/tokenizers: The current process just got forked... und wie löse ich das?

  1.  
    • Die oft auftretende Warnung huggingface/tokenizers: The current process just got forked... zeigt an, dass das tokenizers-Modul von Hugging Face parallele Prozesse erstellt hat und dies nach dem Forking einen Konflikt verursacht.
    • Lösung: Setze die Umgebungsvariable TOKENIZERS_PARALLELISM auf false, um diese Warnung zu unterdrücken. Das kannst du im Terminal mit folgendem Befehl machen:
      bash
      export TOKENIZERS_PARALLELISM=false
    • Alternativ könntest du die Einstellung direkt in deinem Python-Code vor dem Aufruf des Tokenizers vornehmen:
      python
      import os os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2024-11-16 16:58

Wie AI effizient für die Code-Generierung nutzen? – Limits bei Claude (Sonnet), ChatGPT & Co. ausschöpfen

In der modernen Softwareentwicklung ermöglichen KI-gestützte Coding-Assistenten wie Claude Sonnet 3.7, ChatGPT und DeepSeek eine systematische, zeitsparende Unterstützung bei der Code-Generierung. Dieser Beitrag erläutert einen strukturierten Workflow – am Beispiel von Android Studio mit Flutter/Dart auf einem MacBook Pro M3 –, um die täglichen Chat-Limits effizient zu nutzen und den Projektüberblick zu wahren. Die folgenden Punkte enthalten klare Anweisungen, konkrete Beispiele und Systemprompt-Vorschläge, die Du direkt in Deinen Arbeitsablauf integrieren kannst.

1. Vorbereitende Projektübersicht erstellen

Bevor Du eine neue Sitzung mit der KI startest, stelle sicher, dass Du eine umfassende Projektübersicht zur Verfügung stellst. Dies reduziert Missverständnisse und gibt der KI einen klaren Kontext.

Die Übersicht sollte enthalten:

  • Projektkontext: Was ist das Ziel des Projekts?
  • Technischer Stack: Verwendete Programmiersprache, Frameworks, Zielbetriebssystem, IDE und weitere Ressourcen.
  • Zweck und Zielgruppe: Welche Nutzer sollen angesprochen werden? Welche vergleichbaren Anwendungen gibt es?
  • Projektstruktur: Welche Architektur (z. B. MVC, MVVM oder eine abgewandelte Struktur) kommt zum Einsatz?
  • GUI-Ideen: Skizzen, Screenshots oder Referenzanwendungen als Inspirationsquelle.

Speichere diese Informationen in einer einfachen Textdatei (z. B. projektuebersicht.txt), die Du zu Beginn jeder Sitzung in den Chat einfügst.

2. Automatisierte Projektübersicht als JSON

Um den Überblick bei wachsendem Projektumfang zu bewahren, erstelle eine automatisierte JSON-Datei, die alle relevanten Dateien und Ordner deines Projekts auflistet.

Vorgehensweise:

  • Beispielprompt (2.1):

    „Erstelle mir eine Python-Datei (project_structure_create.py), die alle Ordner und Dateien im Verzeichnis /lib inklusive Name, Dateityp und einer Beschreibung (die Du aus der ersten Zeile jeder Datei oder aus dem Namen des Verzeichnisses ableitest) als project_structure.json ausgibt. Gib in einem neuen Codefenster den Ausführungsbefehl aus.

    Erwartetes Ergebnis:

    json
    { "projectName": "FlutterApp", "rootDirectory": "lib", "structure": [ { "name": "lib", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "controllers", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project", "type": "directory", "description": "", "children": [ { "name": "project_controller.dart", "type": "file", "description": "project_controller.dart - Controller für Projektoperationen" } ] } ] } ] } ] }

    Python-Ausführungsbefehl:

    bash
    python3 project_structure_create.py

Führe das Skript regelmäßig aus, um immer eine aktuelle Übersicht zu haben. Achte darauf, dass alle Dateien klar benannt sind und in der ersten Zeile jeder Datei ein erläuternder Kommentar enthalten ist, z. B.:

dart
// lib/views/dialogs/components/project_template_details.dart – Detailansicht für die Startbildschirm-Templateauswahl

Erstelle gleichfalls eine Übersicht der Abhängigkeiten und den erwarteten Projektnamen. 

In Flutter z. B. mit:

flutter pub deps , speichere dies in einer Datei und gib diese der KI am Anfang eines neuen Chats mit auf den Weg.

Beispielprompt: "Erstelle mir ein python script (create_project_deps.py) welches mir die Ausgabe des folgenden Befehls: flutter pub deps in eine Datei namens project_deps.txt im Hauptverzeichnis meines Flutterprojektes speichert."

Hier ist dein Python-Skript create_project_deps.py, das den Befehl flutter pub deps ausführt und die Ausgabe in die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts speichert:

python
import subprocess import os # Hauptverzeichnis des Flutter-Projekts ermitteln (aktuelles Verzeichnis) project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # Pfad zur Datei project_deps.txt output_file = os.path.join(project_root, "project_deps.txt") # Befehl ausführen und Ausgabe erfassen try: result = subprocess.run(["flutter", "pub", "deps"], capture_output=True, text=True, check=True) # Ausgabe in Datei speichern with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(result.stdout) print(f"Abhängigkeiten wurden in {output_file} gespeichert.") except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"Fehler beim Ausführen von 'flutter pub deps': {e}")

So verwendest du das Skript:

  1. Speichere das Skript als create_project_deps.py im Hauptverzeichnis deines Flutter-Projekts.

  2. Stelle sicher, dass Flutter in deinem PATH ist (flutter doctor sollte funktionieren).

  3. Führe das Skript im Terminal aus:

    sh
    python create_project_deps.py

  4. Nach der Ausführung findest du die Datei project_deps.txt im Hauptverzeichnis mit den Flutter-Abhängigkeiten.

Falls du Python in der allgemeinen Umgebung verwendest, musst du stattdessen python3 create_project_deps.py ausführen. 🚀


3. Präzise Formulierung des Overview-Prompts

Ergänze zu den Projektinformationen in jeder Sitzung folgende Punkte:

  • Aktueller Entwicklungsstand: Welche Funktionen und Module sind bereits implementiert?
  • Aktuelle Aufgaben: Woran arbeitest Du aktuell?
  • Wiederkehrende Probleme: Welche Fragestellungen treten regelmäßig auf?

Erstelle eine Vorlage für diesen Überblick, die Du bei jeder neuen Sitzung anpasst und der KI zur Verfügung stellst.

4. Definition eines Systemprompts für die KI-Nutzung und konkrete Promptstrategie

Um wiederholte Erklärungen zu vermeiden, lege einen Systemprompt fest – sowohl für Deinen Account als auch projektspezifisch. Dies stellt sicher, dass die KI immer den richtigen Kontext hat.

Allgemeiner Systemprompt (Beispiel für ChatGPT-Systemprompt):

"I typically write code in Flutter/Dart, but also SwiftUI, Python and a bit Objective-C. I make a lot of websites in HTML, PHP, JS, CSS and MySQL. I use a MacBook Pro M3 and Android Studio, Visual Studio Code, Xcode, Terminal and other editors.

Wenn Du Code oder Programmieranfragen erhältst, möchte ich, dass Du zunächst eine Analyse der bereitgestellten Informationen und eine Bewertung vornimmst. Gib anschließend Optimierungsvorschläge und formuliere konkrete Fragen, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst.

Beispielanweisung: 'Analysiere als erstes meine Informationen und bewerte sie. Mache Optimierungsvorschläge. Wie gehen wir Schritt für Schritt vor? Gib mir nur Code aus, wenn ich explizit danach frage. Wenn du Code ausgibst, dann unter genauer Angabe der Datei und der jeweiligen Methode/Function/Widget. Gib, wenn möglich, keine kompletten Dateien aus, sondern nur die notwendigen Teile. Gib den Code bei mehreren Änderungen an einer Datei immer in eigenen Codefenstern aus.'

"Wenn Du Code generierst und es Änderungen oder neue Funktionen betrifft, fordere bitte explizit dazu auf, anzugeben, in welcher Datei und Funktion der Code eingefügt wird. Gib möglichst immer die gesamte Funktion aus, in der etwas geändert wird oder hinzugefügt werden soll."

Projektbezogener Systemprompt (Beispiel):

Fordere, dass zuerst eine Analyse der bereitgestellten Informationen, gefolgt von Optimierungsvorschlägen, vorgenommen wird: "Gib bitte einen Kommentar bzw. eine Bewertung aus, bevor Du mit der Code-Generierung beginnst, sodass überprüft werden kann, ob alle Vorgaben korrekt erfasst wurden. Schlage Verbesserungen oder Vereinfachungen vor und fordere gegebenenfalls direkt nachzufragen, ob zu bestimmten Themen Code ausgegeben werden soll. Code wird ausschließlich auf explizite Anforderung generiert – dabei muss stets die Datei, die Methode und der genaue Ort der Änderung angegeben werden."

 

Chatbezogene Promptstrategie:

  • Falls die KI es nicht schon selbst macht: Gib die Anweisung, alles mit aussagekräftigen Kommentaren auszugeben (Auskommentieren je nach Sprache) - mindestens auf Klassen, Funktions- und Methodenebene. Natürlich auch für Controller und Models.
  • Gib der KI die Anweisung, Debug-Prints bzw. Consolenausgaben einzupflegen. Wenn du selbst mit Debuggern arbeitest und z. B. die Variablen verfolgst, kann das extrem nützlich für die KI sein, diesen Debug-Output zu bekommen. Natürlich sind die Ausgaben der Log-FIles Pflicht für die Eingabe für die KI bei der Fehlersuche.
  • Nutze dazu auch die IDE und Compiler-Ausgaben oder bei Webanwendungen im Browser im Entwicklermodus den Consolenoutput. Hier reicht es oft einen Screenshot der Fehlermeldungen in die KI zu geben, die diese dann auswertet, ohne dass du alles per Hand einzeln Kopieren und einfügen musst.
  • Sei konsistent in der Art deiner Chats: Orientiere dich an dieser Struktur: a) Feedback (positiv wie negativ (logs, Debugging etc.), b) was muss verbessert werden, c) Aufgabe(n): klare Anweisungen was zu tun ist (mit Nummerierung am besten), d) Meta-Angaben: Schon Code ausgeben oder nicht? Strukturanalyse? Optimierungen? generelle Vorschläge? Welche Plufgins schlägst du vor? etc.

Für Gemini 2.5 Experimental hat sich folgender Prompt (etwas) bewährt, den man tatsächlich vor jeder größeren Anfrage einfügen sollte. Dieser Prompt eignet sich auch als Systemprompt für Sonnet oder andere:

Systemprompt - persistente Instruktionen

  1. Ein Schritt nach dem Anderen: Konzentriere dich NUR auf den nächsten logischen, vereinbarten Schritt unseres aktuellen Plans. Keine Vorschläge für übernächste Schritte, keine Zusammenfassungen vergangener Schritte, es sei denn explizit gefordert.
  2. Code nur nach Protokoll:
    • Frage IMMER zuerst, ob Code-Ausgabe erwünscht ist.
    • Wenn ja, frage WIE: Komplette Datei(en) oder NUR die Änderungen/Differenz zum vorherigen Stand?
    • Gib NIEMALS einen "Mischmasch" aus Code-Snippets und Erklärungen ohne klare Struktur aus.
  3. Plan strikt einhalten / Änderungskontrolle:
    • Halte dich exakt an den zuletzt vereinbarten Plan/Sprint.
    • Ändere NIEMALS eigenmächtig den Plan oder Code-Details (z.B. Module hinzufügen/entfernen, Logik ändern).
    • Wenn du eine Änderung für sinnvoll hältst:
      • Erkläre klar und präzise warum die Änderung nötig/besser ist.
      • Warte auf meine explizite Bestätigung, bevor du die Änderung umsetzt oder Code dazu lieferst.
  4. Kontext merken (Anmerkung: sehr speziell wenn ich mit python in einer Umgebung arbeite):
    • Gehe davon aus, dass ich mich im Projektverzeichnis (~/project) befinde.
    • Gehe davon aus, dass das (env)-Environment aktiv ist.
    • Gib KEINE redundanten cd oder conda activate env Befehle aus.
    • Beziehe dich kurz auf den letzten erfolgreich abgeschlossenen Schritt oder den aktuellen Zustand.
  5. Konsistenz & Fokus:
    • Bleibe beim Thema des aktuellen Schritts.
    • Keine unangekündigten "Verbesserungen" oder "Vereinfachungen" im Code.
    • Wenn Code-Änderungen vereinbart wurden, erkläre alle Änderungen klar.

Lies diese Instruktionen vor JEDER Antwort erneut durch.

5. Auswahl und Übermittlung relevanter Dateien

Um Token effizient zu nutzen, übermittle der KI zunächst nur die zentralen Dateien, die den Kern Deines Projekts darstellen.

Empfohlene Vorgehensweise:

  • Lade ausschließlich die wichtigsten MVC-Dateien hoch:
    • main.dart, main_layout.dart, main_controller.dart, main_model.dart
    • app_service.dart, app_delegate.dart, menu_bar.dart
  • Reiche spezifische Problemdateien erst während des Programmierprozesses nach. Versuche nach Möglichkeit nur Methoden, Funktionen oder Classen in den Chat zu geben, wenn du die Fehler identifiziert hast.
  • Es reicht, die Übermittlung der Daten per Drag & Drop (z. B. aus Android Studio oder Visual Studio Code), da es zwareine Integration über GitHub oder Google Docs gibt, von dort man aber dem Chat die Dateien einzeln hinzufügen muss. Vermeide es, am Anfang den gesamten Cloud- oder Projekt-Ordner in den Chat zu geben - das verbraucht immens viele Tokens!
  • Stelle sicher, dass die KI relevante Codeausschnitte (Widgets, Funktionen, Methoden) in separaten Codefenstern zur Verfügung stellt.
  • Erstelle wenige, aber aussagekräftige Screenshots des bisherigen GUI/ Oberfläche/ Dialogen UND von Programmen, an denen sich die KI orientieren kann oder soll.

6. Nutzung kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben

Nicht jede Aufgabe erfordert den Einsatz eines kostenpflichtigen KI-Accounts. Für wiederkehrende, einfache Aufgaben können kostenfreie Modelle eingesetzt werden, um Ressourcen zu sparen.

Einsatzmöglichkeiten:

  • Erzeugung von Lokalisierungsdateien: Repetitive Arbeiten zur Erstellung und Umwandlung von Sprachdateien können von kostenfreien Modellen übernommen werden.
  • Code-Formatierung und Fehlerkorrektur: Kleinere Syntax- oder Formatierungsfehler können mit einem kostenfreien Tool behoben werden.
  • Syntax-Checks und einfache Tests: Setze statische Codeanalysen in der IDE ein, um den Code schnell zu überprüfen. Lass dann die AI checken, welche Lösungsmöglichkeiten es gibt. GIbt dabei an, dass es ersteinmal anlysieren soll und Lösungsvorschläge unterbreitet und noch keinen Code ausgeben soll. Das ist nämlich manchmal der Wahnsinn, wenn man das nicht immer betont geht sofort die Bartwickelmaschine an. Gib in diesem Prompt auch an, dass sich die KI an die MVC Struktur oder welche du eingerichtet hast, halten soll, sonst kommt immer eine gigantische Codeflut auf dich zu.
  • Quäle die bezahlte KI nicht mit standardisierten Aufgaben. Frage die kostenlose lieber nach üblichen Bibliotheken, Dependencies und Plugins. Wähle das richtige aus und übergib das dann als Aufgabe an die paid version der KI. Diese weiß zumeist dann damit umzugehen. Prüfe allerdings dann immer, ob sie auch die aktuellste Version kennt, indem du auf der Originalwebseite (z.B. pub.dev für Flutter) nachschaust, wie die letzte Version heisst.

Vermeide es, dieselben Dateien mehrfach einzureichen, sofern sie unverändert geblieben sind, da die KI sich bereits an zuvor bereitgestellte Informationen erinnert. Manchmal musst du die KI daran erinnern, dass sie die Dateien schon hat. Ans Erinnern erinnern! Können wir in Deutschland doch prima!

7. Dokumentation der Meilensteine und Integration in den Chat

Dokumentiere jeden erfolgreichen Meilenstein und integriere diese Zusammenfassungen in Deine KI-Sitzungen. Dies hilft, den Projektfortschritt transparent zu halten und bietet eine Referenz für spätere Phasen.

Beispielprompt zur Erstellung einer Projektdokumentation:

"Erstelle eine Zusammenfassung der aktuellen Projektphase in einem dokumentationsähnlichen Stil. Die Zusammenfassung soll folgende Punkte enthalten:

  • Kurzbeschreibung der erreichten Meilensteine.
  • Übersicht der implementierten Funktionen.
  • Aufgetretene Probleme und deren Lösungen.
  • Vorschläge für weitere Optimierungen.

Bitte liefere die Zusammenfassung als strukturierten Text, den ich in mein externes Dokumentationshandbuch übernehmen kann."

8. Eigenständiges Lernen und kritische Analyse des generierten Codes

Auch wenn KI-Tools wertvolle Unterstützung bieten, ersetzt dies nicht Deine eigene Analyse und dein Verständnis des Codes. Es ist unerlässlich, den von der KI generierten Code kritisch zu prüfen.

Handlungsanweisungen:

  • Fordere die KI dazu auf, den Code Schritt für Schritt zu analysieren und vor der Ausgabe Optimierungsvorschläge zu machen.

  • Weise darauf hin, dass die Einhaltung der vorgegebenen Architektur (z. B. Trennung von Controller, Views, Models) strikt zu beachten ist.

  • Gib klare Anweisungen, dass der Code nicht in einem zusammenhanglosen Block ausgegeben werden darf, sondern immer unter Angabe der Datei, Methode und des konkreten Einfügeorts.

  • Nutze den folgenden Hinweis, wenn Du Zweifel an der Struktur hast:

    "Bitte überprüfe den generierten Code genau. Falls Du Vorschläge zur Optimierung hast oder erkennst, dass die vorgegebene Architektur (z. B. MVC) nicht eingehalten wurde, weise mich darauf hin, bevor Du Code generierst. Analysiere zuerst den bestehenden Code und gib einen Kommentar dazu ab."

Zusammenfassung

Die effiziente Nutzung von KI-gestützten Coding-Assistenten erfordert einen strukturierten und disziplinierten Workflow. Durch:

  • das Erstellen einer vorbereitenden Projektübersicht,
  • die automatisierte Erfassung der Projektstruktur mittels eines Python-Skripts,
  • die präzise Formulierung von Overview- und Systemprompts,
  • die gezielte Übermittlung relevanter Dateien,
  • den sparsamen Einsatz kostenfreier KI-Modelle für einfache Aufgaben,
  • und einer regelmäßigen, detaillierten Dokumentation der Meilensteine

kannst Du Zeit sparen, Deine Chat-Limits optimal nutzen und den generierten Code kontrolliert in das Projekt integrieren. Gleichzeitig behältst Du die nötige Übersicht und stellst sicher, dass die von der KI gelieferten Ergebnisse stets überprüft und optimiert werden.

Dieser strukturierte Ansatz unterstützt Dich dabei, das Potenzial von Tools wie Claude, ChatGPT und DeepSeek voll auszuschöpfen – ohne den Überblick zu verlieren.

 
 

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 11:59

ERROR: Failed building wheel for pesq on macOS M1-M4 / arm64 - Pinokio/ Clearvoice u.a.

Mögliche Ursachen sind, dass

  1. in der requirement.txt von CLearvoice oder anderen veraltete, nicht mit Mac - kompatible Bibliotheken (altes torch < 2.3.0, altes torchaudio < 2.3.0 geladen werden wollen. Und
  2. Pinokio nicht die richtigen Pfade extrahiert (z.B. von demo.py oder streamlit_app.py. 
  3. in den Installationsdateien torch.js, install.js, start.js sowie in der streamlit_app.py sind falsche Pfade drin. 
  4. es fehlt außerdem ein Downloadbutton. Das Output-Verzeichnis ist 
    /Users/.../pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/temp/speech_enhancement_output

Wichtig ist, dass alle Befehle in der env-Umgebung der App ausgeführt weren (siehe unten)!

Lösung Schritt 1: requirements.txt an die MacOS Anforderungen anpassen

Option 1: PyTorch-Versionen in der requirements.txt anpassen (empfohlen): Terminal öffnen und eingeben:

  • Vermeiden Sie feste Versionen wie torchaudio==2.0.2 – diese existieren nicht für ARM64!

# Vorher in die Python-Umgebung der App wechseln, sie aktivieren und den installationspfad suchen requirements.txt  - zumeist hier
cd /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app
source env/bin/activate
# Öffnen Sie die requirements.txt im Editor 
nano /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/requirements.txt

Ersetzen der PyTorch-Zeilen durch:

torch>=2.3.0  # Oder 2.6.0 (aktuellste)
torchaudio>=2.3.0  # Muss zu torch passen!

Dann neu installieren (immer noch im (env) Pfad der App bleiben) :

pip install -r requirements.txt

Falls pesq nicht installiert wurde, dann manuell in der (env)

pip install --use-pep517 --no-cache-dir pesq

Option 2: Manuell PyTorch (nightly-Version) für ARM64 installieren - falls noch das alte nicht MacOS kompatible installiert ist.

Laden Sie die offiziellen ARM64-Wheels von PyTorch. PyTorch auf ARM64 erfordert spezielle Wheels.

Die Installation von PyTorch (torch/torchaudio) erfolgt nur innerhalb der Pinokio-Umgebung (in /Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/env/). Ihr System-Python (z. B. base-Conda) bleibt unberührt.
Aber auch ein Upgrade auf Torch 2.6.0 ist ratsam – es bietet besseren MPS-Support für M1/M2/M3/M4-Macs und löst viele ARM64-Kompatibilitätsprobleme.

pip uninstall torch torchaudio
pip install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

Lösung Schritt 2: Pfade anpassen

python: can't open file '/Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/demo.py': [Errno 2] No such file or directory (env) (base) <<PINOKIO_SHELL>>

Die Datei demo.py fehlt im ClearerVoice-Studio-Verzeichnis. Das ist ein typisches Problem bei Pinokio-Apps – manchmal werden nicht alle Dateien korrekt geklont oder die Projektstruktur hat sich geändert. Hier ist die Lösung:

🔍 Ursache:

  •  Pinokio-Apps erwarten oft eine bestimmte Verzeichnisstruktur. Wenn das Repo nicht exakt passt, treten solche Fehler auf.

  • Der Fehler tritt auf, weil Pinokio standardmäßig nach /app/demo.py sucht, die Datei aber tatsächlich im Unterordner clearvoice/ liegt. Das ist ein typisches Problem bei Python-Projekten mit modularer Struktur.

EIne Möglichkeit ist, das Demo-Projekt direkt aus dem Terminal zu starten und nicjht über Pinokio:

# In der Pinokio-Shell oder Terminal:
cd /Users/jaf/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app
python clearvoice/demo.py
  •  

Lösung 3. Falsche Pfade in den Start-Dateien im /app/ Verzeichnis ändern

  • Pinokio-Skripte: Diese Dateien definieren die Installations-, Start- und Konfigurationslogik für die ClearerVoice-Studio-App in Pinokio.

  • Struktur: Jede Datei exportiert ein Objekt mit run- oder menu-Blöcken, die Aktionen wie Shell-Befehle (shell.run), Dateioperationen (fs.rm) oder Logiksteuerung (when-Bedingungen) enthalten.

  • Kein JSON: Es sind JavaScripte:

    • module.exports verwendet (CommonJS-Modulsystem),

    • Bedingungen (when) und Variablen ({{input.event[0]}}) unterstützt,

    • Funktionen wie async (kernel, info) => {} in pinokio.js enthält.

🔍 2. Wo ist shell.run definiert?

  • shell.run ist eine Pinokio-interne Methode, die Shell-Befehle ausführt.

  • Sie wird in fast allen Dateien verwendet, z. B.:

    • install.js: Führt git clone, pip install und andere Setup-Schritte aus.

    • start.js: Startet die App mit streamlit run.

    • torch.js: Installiert PyTorch (abhängig von OS/GPU).

    • pinokio.js: Definiert das UI-Menü in Pinokio.

    • reset.js: Löscht die env-Umgebung.

    • update.js: Führt git pull aus, um das Repo zu aktualisieren.

Probleme und Lösungen:

Problem 1: Falscher Pfad zu demo.py

  • Fehler: In install.js wird python demo.py aufgerufen, aber die Datei liegt in clearvoice/demo.py.

  • Lösung: Ändern Sie die Zeile in:

     
    message: "python clearvoice/demo.py"

Problem 2: Veraltete PyTorch-Version für M1/M2/M3

  • Fehler: torch.js erzwingt torch==2.0.1, das keine ARM64-Wheels hat.

  • Lösung: Ersetzen Sie die macOS-Zeile in torch.js durch:

    js
    Copy
    "message": "pip install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu"

Problem 3: streamlit_app.py vs. demo.py

  • Hinweis: start.js verwendet streamlit_app.py – stellen Sie sicher, dass diese Datei existiert. Diese ist auch im Stammverzeichnis der App:

/Users/username/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/streamlit_app.py

Wichtige Erkenntnisse:

  1. Achtung: Korrekte Dateistruktur:

    • Die App ist modular im clearvoice-Ordner organisiert

    • Die Haupt-Streamlit-Datei heißt streamlit_app.py (nicht demo.py)

  2. Problem in den Konfigurationsdateien:

    • install.js versucht fälschlicherweise demo.py zu starten

    • start.js hat den korrekten Pfad (clearvoice/streamlit_app.py)

  3. Erforderliche Änderungen:

    In install.js sollte man den Pfad anpassen:

    // Ändern Sie diese Zeile:
"python demo.py"
// Zu:
"python clearvoice/demo.py"  // Falls demo.py benötigt wird
// ODER komplett entfernen, wenn nur streamlit benötigt wird

    In start.js ist der Pfad bereits korrekt:

     
    "cd clearvoice && streamlit run streamlit_app.py

Da die App eigentlich streamlit_app.py als Startpunkt verwednet sollte das auch installiert sein (im Terminal und (env)):

pip install streamlit

Zum Ausführen dann im Terminal eingeben: 

streamlit run streamlit_app.py --server.port 8502

Oder die App von neuem starten: 

cd /Users/jaf/pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app 
source env/bin/activate 
cd clearvoice && streamlit run streamlit_app.py

Lösung 4: Download der fertigen Dateien

die Fertigen .wav-Dateien werden u.a. im Ordner ../pinokio/api/ClearerVoice-Studio.git/app/clearvoice/temp/speech_enhancement_output gespeichert und umbenannt in output_MossFormer2_SE_48K.wav. etc., je nach dem welchen Modus man wählt.


Automatischer Download: Falls gewünscht, können Sie den Pfad in streamlit_app.py anpassen, um einen Download-Button einzubauen:

import streamlit as st st.download_button( "Audio herunterladen", 
data=open("temp/speech_enhancement_output/output_MossFormer2_SE_48K.wav", "rb"), 
file_name="verbessertes_audio.wav", mime="audio/wav" )

Button einbauen in die streamlit_app.py

  • Automatischer Download: Falls gewünscht, können Sie den Pfad in streamlit_app.py anpassen, um einen Download-Button einzubauen:

     
    import streamlit as st
st.download_button(
    "Audio herunterladen",
    data=open("temp/speech_enhancement_output/output_MossFormer2_SE_48K.wav", "rb"),
    file_name="verbessertes_audio.wav",
    mime="audio/wav"
)

  • Backup: Kopieren Sie die Dateien regelmäßig, da der temp-Ordner möglicherweise bei Updates bereinigt wird.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-05 23:07

Wie kann ich eine Python Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M1/M2/M3/M4 einrichten?

Hier sind die detaillierten Anweisungen, um eine Projektstruktur und ein Conda-Environment auf einem Mac M3 (mit macOS 15.4 Sonoma oder neuer) oder auch unter Windows im Terminal einzurichten.

Schritt 1: Terminal öffnen

  • Drücke Cmd + Leertaste, tippe Terminal ein und drücke Enter.

Schritt 2: Ins Benutzer-Hauptverzeichnis wechseln

  • Standardmäßig startet das Terminal oft schon im Hauptverzeichnis (~). Um sicherzugehen, gib ein: 
    cd ~
    Dein Prompt sollte nun etwa so aussehen: DeinUsername@DeinComputername ~ %

Schritt 3: Haupt-Projektordner erstellen und hineinwechseln

  • Wir erstellen den Ordner verzeichnis direkt in deinem Home-Verzeichnis: 
    mkdir verzeichnis
cd verzeichnis
    Dein Prompt sollte jetzt den neuen Ordner anzeigen: DeinUsername@DeinComputername verzeichnis %

Schritt 4: Projekt-Unterordner erstellen

  • Jetzt legen wir die geplante Ordnerstruktur an. Der Befehl mkdir -p ist nützlich, da er auch verschachtelte Ordner (data/...) erstellt und keine Fehler wirft, falls ein Ordner bereits existiert. 
    mkdir config db crawler api downloader transcriber analyzer interface scripts && mkdir -p data/raw data/transcripts data/analysis
    • config: Für Konfigurationsdateien (DB-Zugang etc.).
    • db: Für SQL-Schema-Dateien, Migrationsskripte, ORM-Modelle.
    • crawler: Python-Module für die verschiedenen Crawling-Stufen.
    • api: FastAPI-Code (wenn/falls wir es brauchen).
    • downloader: Code zum Herunterladen der Videos.
    • transcriber: Code für Whisper & Co.
    • analyzer: Code für LLM/NER-Analysen.
    • interface: Gradio-Interface Code.
    • scripts: Für Hilfsskripte oder einmalige Aufgaben.
    • data/raw: Hier landen die heruntergeladenen MP4-Dateien.
    • data/transcripts: Hier kommen die Transkriptionsergebnisse hin.
    • data/analysis: Für Ergebnisse aus NER, Topic Modeling etc.
  • Du kannst die Struktur kurz prüfen mit: 
    ls -l
    oder im Finder (öffne den Ordner tagesschau_pipeline in deinem Home-Verzeichnis).

Schritt 5: environment.yml Datei erstellen

  • Wir erstellen jetzt die Datei, die Conda sagt, welche Pakete für unser Projekt-Environment (tsenv) benötigt werden. Wir verwenden hier python=3.11, da es eine sehr stabile und weit verbreitete Version ist und gut mit den meisten Data-Science-Paketen harmoniert (auch wenn du global 3.13 hast, Conda isoliert das). Wir fügen auch python-dotenv hinzu, um Konfigurationsvariablen (wie DB-Passwörter) einfacher zu laden.
  • Führe diesen Befehl im Terminal aus (immer noch im Ordner  
    verzeichnis
    ). Er erstellt die Datei environment.yml direkt mit dem richtigen Inhalt: 
    cat << EOF > environment.yml
name: tsenv
channels:
  - conda-forge
  # Optional: - apple # Für tensorflow-metal etc. auf M-Chips, falls später benötigt
dependencies:
  - python=3.11
  - pip # Wichtig, um pip-Pakete innerhalb von Conda zu verwalten
  - requests
  - beautifulsoup4
  - lxml
  - sqlalchemy
  - pymysql
  - pydantic
  - fastapi
  - uvicorn
  - gradio
  - python-dotenv # Für Konfigurationsmanagement
  # -- Pip-Pakete können hier auch gelistet werden --
  # - pip:
  #   - some-pip-package
EOF
  • Prüfe kurz, ob die Datei korrekt erstellt wurde: 
    cat environment.yml

Schritt 6: Conda Environment erstellen

  • Jetzt sagen wir Conda, es soll basierend auf der environment.yml-Datei das Environment tsenv anlegen. Dies kann einige Minuten dauern, da Conda die Abhängigkeiten auflöst und die Pakete herunterlädt. 
    conda env create -f environment.yml
    Wichtig: Du musst mit dem Internet verbunden sein. Wenn es Probleme gibt (z.B. Konflikte), meldet Conda dies. conda-forge als Hauptkanal ist meistens eine gute Wahl.

Schritt 7: Conda Environment aktivieren

  • Nachdem die Erstellung erfolgreich war, musst du das Environment aktivieren, um es zu nutzen: 
    conda activate tsenv
    Dein Terminal-Prompt sollte sich nun ändern und (tsenv) am Anfang anzeigen, etwa so: (tsenv) DeinUsername@DeinComputername verzeichnis % Das zeigt an, dass du jetzt innerhalb des isolierten Projekt-Environments arbeitest. Alle Python-Befehle und installierten Pakete beziehen sich nun auf dieses Environment.

Schritt 8: Installation überprüfen (optional, aber empfohlen)

  • Stelle sicher, dass alles geklappt hat:
    • Welches Python wird verwendet? Es sollte das aus dem tsenv sein: 
      which python
      (Die Ausgabe sollte auf einen Pfad innerhalb deines Conda-Installationsordners unter envs/tsenv zeigen).
    • Welche Python-Version ist aktiv? 
      python --version
      (Sollte Python 3.11.x anzeigen).
    • Ist ein wichtiges Paket verfügbar? 
      conda list requests
      (Sollte das requests-Paket aus dem conda-forge-Kanal auflisten).

Zusammenfassung & Nächste Schritte

Du hast jetzt:

  1. Eine saubere Ordnerstruktur für dein Projekt im Verzeichnis ~/verzeichnis.
  2. Eine environment.yml-Datei, die die Abhängigkeiten deines Projekts definiert.
  3. Ein isoliertes Conda-Environment namens tsenv mit Python 3.11 und den grundlegenden Paketen, das du jederzeit mit conda activate tsenv aktivieren kannst.

Wichtige Hinweise:

  • Environment verlassen: Wenn du die Arbeit am Projekt beendest, kannst du das Environment mit conda deactivate verlassen. Der (tsenv)-Präfix verschwindet dann.
  • VS Code: Wenn du VS Code öffnest (am besten direkt im Ordner ~/verzeichnis mit code . im Terminal, falls du die Shell-Integration installiert hast), erkennt es normalerweise das Conda Environment. Unten rechts in der Statusleiste kannst du den Python-Interpreter auswählen - stelle sicher, dass dort der Interpreter aus deinem tsenv-Environment ausgewählt ist.
  • Pakete hinzufügen: Wenn du später weitere Pakete brauchst, füge sie zur environment.yml hinzu und update das Environment mit conda env update -f environment.yml --prune (aktiviertes Env) oder installiere sie direkt mit conda install <paketname> oder pip install <paketname> (während tsenv aktiv ist).

Damit ist die Basis gelegt! Der nächste Schritt wäre, die DB-Verbindung zu konfigurieren und mit dem ersten Crawler-Modul (crawl_years.py) zu beginnen. Sollen wir das angehen?

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-26 11:46

Wie erstelle ich eine modulare & skalierbare Python-Pipeline-App mit Gradio

Zielsetzung: Wir bauen eine Anwendung ("PythonApp"), die verschiedene Aufgaben in einer Datenpipeline (Crawling, Datenverwaltung, Anreicherung, Download, Analyse) über eine Weboberfläche (Gradio) steuerbar macht. Die Anwendung soll gut wartbar, erweiterbar und potenziell von mehreren Personen nutzbar sein.

Kernprinzipien:

  1. Modularität: Jede Hauptfunktion (Datenanzeige, Download, Sampling, etc.) wird in einem eigenen Python-Modul gekapselt.

  2. Trennung von Belangen (ähnlich MVC/MVVM):

    • Model (Daten): Datenbanktabellen (definiert in db/models.py) und Funktionen zum Datenzugriff/Manipulation (in db/queries.py oder spezifischen Modul-Helfern).

    • View (UI): Die Gradio-Oberfläche, aufgeteilt in Tabs. Jeder Tab wird durch ein eigenes UI-Modul definiert (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py).

    • Controller/ViewModel (Logik): Die Python-Funktionen (Handler), die auf Benutzerinteraktionen im UI reagieren, Daten vom Model holen/manipulieren und die View aktualisieren. Diese leben teilweise in den UI-Modulen, teilweise im Haupt-Dashboard oder in spezifischen Logik-Modulen (z.B. downloader/download_manager.py).

  3. Zentraler Einstiegspunkt: Eine Hauptdatei (interface/dashboard.py), die die Anwendung initialisiert, die Module zusammenfügt und die Gradio-App startet.

  4. Klare Paketstruktur: Verwendung von Ordnern und __init__.py-Dateien, um Python die Modulstruktur verständlich zu machen.

Was benötigt man (abgesehen vom Environment)?

  1. Projektstruktur: Eine klare Ordnerstruktur, die Code nach Funktionalität trennt . Wichtig sind:

    • Ein Haupt-Paketordner (z.B. interface für die UI).

    • Unterordner für logische Einheiten (z.B. tabs, db, downloader).

    • __init__.py-Dateien in jedem Ordner, der Python-Code enthält, um ihn als Paket/Modul erkennbar zu machen.

      Modularisierung des Gradio UI

      Wir gliedern die UI-Komponenten für jeden Tab in separate Python-Dateien aus. interface/dashboard.py wird zum Haupt-Einstiegspunkt, der die Tabs zusammenfügt und die App startet.

      Neue Struktur innerhalb von interface/:

      interface/
│
├── __init__.py
├── dashboard.py        # Haupt-App, gr.Blocks, gr.Tabs, Startpunkt
└── tabs/               # Neuer Ordner für einzelne Tab-Module
    ├── __init__.py
    ├── data_explorer_ui.py # UI-Komponenten und Logik für den Daten-Explorer-Tab
    ├── downloader_ui.py    # Platzhalter für Downloader-Tab
    ├── sampler_ui.py       # Platzhalter für Sampler-Tab
    └── ... (weitere Tabs) ...
       
       

      Vorgehen:

      1. Ordner erstellen: Lege den Unterordner interface/tabs/ an und erstelle eine leere interface/tabs/__init__.py Datei.

      2. Tab-Modul erstellen (data_explorer_ui.py): Wir erstellen eine Datei für den ersten Tab. Diese Datei wird eine Funktion enthalten, die die UI-Elemente für diesen Tab definiert und zurückgibt.

      3. Haupt-App anpassen (dashboard.py): dashboard.py importiert die Funktion aus data_explorer_ui.pyund ruft sie innerhalb des gr.Tab("Daten-Explorer")-Kontexts auf, um die UI-Elemente dort einzufügen.

  2. Haupt-App / Entrypoint (interface/dashboard.py):

    • PYTHONPATH-Anpassung: Gleich zu Beginn muss sichergestellt werden, dass das Projekt-Root-Verzeichnis im sys.path ist. Das erlaubt konsistente absolute Imports vom Projekt-Root aus (z.B. from db.queries import ...).

      import sys
import os
project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
if project_root not in sys.path:
    sys.path.insert(0, project_root)

    • Import der Tab-Module: Importiert die "Builder"-Funktionen aus den einzelnen Tab-UI-Modulen (z.B. from interface.tabs.data_explorer_ui import build_data_explorer_tab).

    • Gradio UI-Definition (gr.Blocks): Erstellt das Haupt-Gradio-Fenster und die Tab-Struktur (gr.Tabs).

    • Tab-Aufbau: Ruft innerhalb jedes gr.Tab-Kontexts die entsprechende Builder-Funktion aus dem importierten Modul auf (z.B. data_explorer_components = build_data_explorer_tab()). Das gibt ein Dictionary mit Referenzen auf die UI-Elemente dieses Tabs zurück.

    • Backend-Funktionen/Handler: Definiert die Python-Funktionen, die auf Benutzerinteraktionen reagieren sollen (z.B. def handle_filter_button(...)). Diese Funktionen interagieren oft mit anderen Modulen (z.B. db/queries.py).

    • Event-Handler-Verknüpfung: Verbindet die UI-Elemente (die über das Dictionary aus den Builder-Funktionen referenziert werden, z.B. data_explorer_components["apply_filters_button"]) mit den Backend-Funktionen über .click(), .change(), .select(), .load() etc. Hier werden inputs und outputs definiert, um Daten zwischen UI und Backend auszutauschen.

    • App Start: demo.queue().launch(...).

  3. Tab-UI-Module (z.B. interface/tabs/data_explorer_ui.py):

    • Import: Importiert gradio as gr und ggf. andere benötigte UI-bezogene Bibliotheken. Keine direkten DB-Imports hier!

    • Konstanten: Kann UI-spezifische Konstanten definieren (z.B. DEFAULT_PAGE_SIZE).

    • UI-Builder-Funktion (z.B. build_data_explorer_tab()):

      • Definiert alle Gradio-UI-Komponenten für diesen spezifischen Tab innerhalb eines with gr.Blocks() as tab_block: Kontexts (oder direkt, wenn es im Haupt-gr.Blocks aufgerufen wird).

      • Rückgabe: Gibt ein Dictionary zurück. Dieses Dictionary muss Referenzen auf alle UI-Komponenten enthalten, die:

        • Von außen über Event-Handler aktualisiert werden müssen (z.B. das gr.DataFrame, das Info-Textfeld).

        • Als Input für Event-Handler dienen (z.B. das Jahr-Filterfeld).

        • Ereignisse auslösen, auf die im Haupt-Dashboard reagiert werden soll (z.B. der "Filter anwenden"-Button, die Paginierungs-Buttons).

        • Auch gr.State-Variablen, die zu diesem Tab gehören, müssen hier initialisiert und zurückgegeben werden.

      • Optional: Kann auch den erstellten tab_block selbst zurückgeben, falls darauf global reagiert werden soll.

  4. Logik/Daten-Module (z.B. db/queries.py, downloader/download_manager.py):

    • Imports: Verwenden relative Imports für Module im selben Paket (z.B. from .database import ... in queries.py) oder absolute Imports vom Projekt-Root für Module in anderen Paketen (z.B. from db.models import ... in download_manager.py).

    • Funktionen: Enthalten die eigentliche Geschäftslogik (DB-Abfragen, Dateioperationen, API-Aufrufe etc.). Sie nehmen Parameter entgegen und geben Ergebnisse zurück (oft Daten oder Statusmeldungen). Sie sollten keine direkte Abhängigkeit von gradio haben.

Organisation als Paket für python -m ...:

Damit der Befehl python -m interface.dashboard funktioniert, muss Python das Verzeichnis interface als Paket erkennen können.

  1. __init__.py in interface/: Die Datei interface/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  2. __init__.py in interface/tabs/: Die Datei interface/tabs/__init__.py muss existieren (kann leer sein).

  3. Startpunkt: Du musst den python -m ...-Befehl aus dem übergeordneten Verzeichnis von interfaceausführen, also aus ~/tagesschau_pipeline.

Zusammenfassend:

Ein Modul (wie data_explorer_ui.py) muss eine Funktion bereitstellen, die die UI-Elemente für seinen Bereich erstellt und ein Dictionary mit Referenzen auf die interaktiven/wichtigen Elemente zurückgibt. Das Hauptmodul (dashboard.py) importiert diese Builder-Funktionen, ruft sie auf, um die UI zusammenzusetzen, und bindet dann die Event-Handler an die zurückgegebenen UI-Komponenten, um die Backend-Logik (aus anderen Modulen wie queries.py) anzustoßen. Die korrekte Paketstruktur mit __init__.py und der Start mit python -m ermöglichen die saubere Auflösung der Modulimporte.

Hier eine Beispielarchitektur für die automatisierte Inhaltsanalyse von Filmen mit der Einbindung von KI-Modulen zur. automatischen S2T (Whisper) und Textverarbeitung mit KI-Modellen wie Mistral, LLAMA etc.:

Modell-Organisation (db/models.py):

  • Vorschlag: Zentrales models.py beibehalten.

    • Begründung: Alle ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, RepoTagesschau, RepoMonth, RepoYear, RepoTagesschauTranscripts, AnalysisEntities, etc.) definieren die Struktur deiner Datenbanktabellen. Diese Struktur ist global für die gesamte Anwendung. Es ist Standard und bewährte Praxis in SQLAlchemy (und ähnlichen ORMs), alle Modell-Definitionen, die zu derselben Datenbank gehören, in einer zentralen Datei (oder einem zentralen Modul/Paket db.models) zu sammeln.

    • Vorteile:

      • Übersichtlichkeit: Man sieht an einem Ort, wie die Datenbank strukturiert ist und welche Beziehungen bestehen.

      • Konsistenz: Verhindert, dass verschiedene Module leicht unterschiedliche Definitionen derselben Tabelle verwenden.

      • Wartbarkeit: Änderungen an der DB-Struktur müssen nur an einer Stelle im Code nachvollzogen werden.

      • SQLAlchemy-Funktionen: Tools wie Alembic (für DB-Migrationen) funktionieren am besten mit einem zentralen Metadaten-Objekt, das alle Modelle kennt.

    • Nachteil: Die Datei db/models.py kann bei sehr vielen Tabellen lang werden. Das ist aber beherrschbar und der Preis für die zentrale Übersicht ist es meist wert.

  • Alternative (Nicht empfohlen): Modelle pro Modul (z.B. downloader/models.py). Das führt schnell zu Redundanz, Inkonsistenzen und Problemen bei Beziehungen zwischen Tabellen, die in verschiedenen Modulen definiert sind.

Query-Organisation (db/queries.py):

  • Aktueller Stand: Eine zentrale db/queries.py mit load_filtered_films und get_filter_options.

  • Vorschlag: Zentrales queries.py für allgemeine/übergreifende Abfragen, spezifische Abfragen in Modul-Helfern.

    • db/queries.py: Enthält Funktionen, die von mehreren UI-Tabs oder Modulen benötigt werden oder die komplexere JOINs über die Kern-Tabellen (film, channel, show_name) durchführen. Beispiele:

      • load_filtered_films (wird vom Explorer, aber vielleicht auch vom Sampler oder Downloader zum Filtern der Queue genutzt).

      • get_filter_options (wird vom Explorer benötigt).

      • get_film_details(film_id) (könnte nützlich sein).

      • count_by_status() (für eine Dashboard-Übersicht).

    • Spezifische Query-Helfer: Für Abfragen, die nur für einen bestimmten Prozess relevant sind, können Hilfsfunktionen direkt im entsprechenden Logik-Modul liegen oder in einem eigenen Untermodul. Beispiele:

      • downloader/db_helpers.py: Enthält vielleicht get_queued_downloads(), update_download_status(film_id, status, ...).

      • sampler/db_helpers.py: Enthält get_films_for_sampling(...), update_sample_group(film_ids, group_name).

      • transcriber/db_helpers.py: Enthält get_pending_transcriptions(), save_transcript(...).

    • Vorteile: Hält db/queries.py fokussiert auf Kernabfragen. Logik, die eng zu einem Prozess gehört (wie Download-Status-Updates), bleibt bei diesem Prozess.

    • Nachteil: Man muss wissen, wo man suchen muss (zentral oder im Modul).

Controller / Event-Handler Organisation:

  • Aktueller Stand: Alle Handler wären in interface/dashboard.py.

  • Vorschlag: Handler im Haupt-Dashboard, Logik in Modulen.

    • interface/dashboard.py: Enthält die direkten Gradio-Event-Handler (def handle_button_click(...)). Diese Handler sind oft relativ schlank:

      • Sie sammeln die notwendigen Daten aus den Gradio-Input-Komponenten.

      • Sie rufen die eigentliche Logikfunktion in einem entsprechenden Modul auf (z.B. result = queries.load_filtered_films(...) oder download_manager.start_download_queue()).

      • Sie nehmen das Ergebnis der Logikfunktion entgegen.

      • Sie formatieren das Ergebnis und geben es an die Gradio-Output-Komponenten zurück.

    • Logik-Module (db/queries.py, downloader/download_manager.py, etc.): Enthalten die "schwere Arbeit" – Datenbankinteraktionen, Dateiverarbeitung, externe API-Aufrufe. Sie sind unabhängig von Gradio.

    • Vorteile: Klare Trennung: dashboard.py kümmert sich um die UI-Verdrahtung, die anderen Module um die Aktionen. Erleichtert das Testen der Kernlogik unabhängig von der UI.

    • Nachteil: Erfordert das Übergeben von Daten zwischen dashboard.py und den Logik-Modulen.

Strukturübersicht (Konkretisierung):

app_pipeline/
│
├── interface/
│   ├── __init__.py
│   ├── dashboard.py        # UI-Grundgerüst, TAB-Aufrufe, EVENT-HANDLER
│   └── tabs/
│       ├── __init__.py
│       ├── data_explorer_ui.py # Definiert UI-Elemente für Tab 1
│       ├── downloader_ui.py    # Definiert UI-Elemente für Tab 2
│       └── ...
├── db/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py     # Engine, Session
│   ├── models.py       # ALLE ORM-Klassen (Channel, ShowName, Film, Repo*, Transcript*, Analysis*)
│   └── queries.py      # ALLGEMEINE Abfragefunktionen (load_filtered_films, get_filter_options, etc.)
├── downloader/
│   ├── __init__.py
│   └── download_manager.py # LOGIK: start_download_queue, download_single_file, db-updates dafür
├── sampler/
│   ├── __init__.py
│   └── sampling_logic.py # LOGIK: create_sample, update_sample_group in DB
├── transcriber/
│   ├── __init__.py
│   └── whisper_runner.py   # LOGIK: get_pending, run_whisper, save_transcript in DB
├── analyzer/
│   ├── __init__.py
│   └── llm_analyzer.py     # LOGIK: get_pending, call_ollama, save_analysis in DB
├── data_enrichment/
│   ├── __init__.py
│   └── sync_repo_to_film.py # LOGIK: Daten von repo_tagesschau nach film synchronisieren
│   └── enrich_from_mv_json.py # LOGIK: Daten aus MV-Liste holen
└── ... (config, data, scripts, etc.)

Zusammenfassung des Plans:

  1. Models: Zentral in db/models.py. Enthält Definitionen für alle relevanten DB-Tabellen.

  2. Queries: Allgemeine, wiederverwendbare Abfragen (insbesondere für die film-Tabelle und ihre JOINs) kommen in db/queries.py. Prozess-spezifische DB-Operationen (Status-Updates etc.) können in den jeweiligen Logik-Modulen (downloader, sampler...) liegen.

  3. UI-Tabs: Jeder Tab bekommt eine eigene Datei in interface/tabs/, die nur die Gradio-Komponenten mit gr.Blocks() erstellt und ein Dictionary mit Referenzen zurückgibt.

  4. Haupt-Dashboard: interface/dashboard.py baut die Tabs mithilfe der UI-Builder-Funktionen zusammen. Es enthält die Event-Handler, die auf UI-Interaktionen reagieren.

  5. Event-Handler: Sind schlank, sammeln UI-Daten, rufen die eigentliche Logik in den entsprechenden Modulen (queries, download_manager, sampling_logic) auf und aktualisieren dann die UI mit den Ergebnissen.

Dieser Plan behält die Übersichtlichkeit bei, fördert die Wiederverwendbarkeit von Abfragen und trennt UI-Definition, UI-Steuerung und Kernlogik.

Verfasser: Maximilian Mustermann
Letzte Änderung: 2025-04-28 12:03