Polishing

.github/workflows/python-app.yml

@@ -85,7 +85,7 @@ jobs:
         #
         # -- Lint and parse Output
         #
-        pylint_output=$(PYTHONPATH=. pylint . --recursive=y --disable=W0511,R0903 --score=y)
+        pylint_output=$(PYTHONPATH=. pylint . --recursive=y --disable=W0511,R0903,R0801 --score=y)
         exitcode=$?
         score=$(sed -n '$s/[^0-9]*\([0-9.]*\).*/\1/p' <<< "$pylint_output")
         #

Models.md

@@ -39,7 +39,7 @@
     'date_tx': int,         # (UTC)
     'text_tx': str,
     'betrag': float,
-    'gegenkonto': str,
+    'peer': str,
 
     ----------- optional -----------
 

README.md

@@ -3,40 +3,71 @@
 ![pytest](https://img.shields.io/badge/pytest-passed%20(53/53)-darkgreen)
 ![pylint](https://img.shields.io/badge/pylint-9.75-yellow)
 
+*This repo is german but you are welcome to add your language to the frontend.*
+
 Analyse und Darstellung von Kontoumsätzen bei mehreren Banken.
 
+## Get Started
+
+### Setup
+
+```
+python3.12 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+.venv/bin/python3.12 -m ensurepip --upgrade # (optional)
+pip install -r requirements.txt
+.venv/bin/python3.12 app/server.py
+```
+
+### Start
+
+- Importiere Kontoumsätze über CSV Listen oder PDF Kontoauszüge deiner Bank ([unterstützte Banken](#unterstützte-banken))
+- Erstelle eine Gruppe mehrerer Konten, um alle diese Umsätze in einer Übersicht zu sehen
+- Wende vorgefertigte oder eigene Regeln für das automatische Taggen und Kategorisieren deiner Umsätze an
+- Suche und Filtere deine Umsätze nach einer Vielzahl möglicher Kriterien
+- Lerne mehr über deinen Cashflow durch die Übersicht der statistischen Auswertungen. Hier kannst du alle oder nur gefilterte Umsätze berücksichtigen.
+
 ## Features
 
-### Parsing
+Die Funktionen des PynanceParsers setzen stark auf Reproduzierbarkeit. Das bedeutet, dass du beliebig oft gleiche Daten löschen und reimportieren kannst und halbautomatisch wieder die gleichen Ergebnisse (einmalige Transaktionen, Tagging, Kategorien, Statistiken) erhälts. Ein manuelles Editieren ist zwar möglich, aber die Ausnahme.
+
+👉 **Modernes und responsives Design**
+
+  *(Übersichtlich auf vielen Geräten)*
+
+👉 **Keine doppelten Imports**
+
+  *(Datum, Text und Betrag bilden eine einmalige Kombination)*
+
+👉 **Automatisches Extrahieren von Zusatzinformationen**
 
-Importiere Kontoumsätzen aus Dateien im Format unterstützter Banken (Exports von Umsatzübersichten als CSV, Kontoauszüge als PDF). Für Auswertung der Ausgaben von Zeit zu Zeit.
+  *(RegEx parst Kerninformationen)*
 
-Modulare Importer können nach und nach für verschiedene Banken oder spezielle Formate entwickelt werden. Füge einen Importer für deine Bank hinzu :wink:
+👉 **Automatisches und/oder manuelles Taggen**
 
-### Analyse
+  *(Regelbasiert: RegEx + Zusatzinformationen)*
 
-- Keine doppelten Imports *(Datum, Text und Betrag bilden eine einmalige Kombination)*
-- Automatisches Extrahieren von Zusatzinformationen einer Transaktion durch Muster *(RegEx parst Kerninformationen)*
-- Automatisches und/oder manuelles Taggen von Umsätzen *(Regelbasiert: RegEx + Zusatzinformationen)*
-- Automatisches und/oder manuelles Kategorisieren von Umsätzen *(Regelbasiert: RegEx + Tags und weitere Indikatoren)*
-- Übersicht über alle Transaktionen *(Vielseitige Filtermöglichkeiten)*
-- Statistische Auswertung auf dem angereicherten Datensatz vieler Transaktionen *(interaktive Grafiken)*
+👉 **Automatisches und/oder manuelles Kategorisieren**
 
-Hinterlegte Regeln können die extrahierten Informationen, weitere Umsatzinformationen und weitere RegExes berücksichtigen und ermöglichen so komplexe Bewertungen einfach zu erstellen.
+  *(Regelbasiert: RegEx + Tags + Zusatzinformationen)*
 
-Ein Tagging findet anschließend auf angereicherten Informationen regelbasiert statt und kann außerdem auch manuell erfolgen.
+👉 **Übersicht über alle Transaktionen**
+
+  *(vielseitige Filtermöglichkeiten in einem Konto oder einer Kontogruppe)*
+
+👉 **Statistische Auswertung auf dem angereicherten Datensatz**
+
+  *(Kontextabhängige Statistken)*
 
-Auf dieser Grundlage werden Umsätze Kategorisiert wobei auch das händisch editiert werden kann.
 
 ### Darstellung
 
+- Kontenverwaltung
 - Kontohistorie
-- Transaktionsansicht
+- Transaktionsdetails
 - Statistiken/Verteilungen/Verläufe
 
-Listen und Diagramme zeigen dir, wo eigentlich das Geld geblieben ist :thinking:
-
-## Misc
+![screenshots](https://github.com/user-attachments/assets/f6201658-eeb0-422c-b1a8-df9cb85cf842)
 
 ### Unterstützte Banken
 
@@ -45,7 +76,11 @@ Listen und Diagramme zeigen dir, wo eigentlich das Geld geblieben ist :thinking:
 | Comdirect                    | 🟢 Umsatzübersicht | 🟢 Finanzreport |
 | Commerzbank                  | 🟢 Umsatzübersicht | 🟢 Kontoauszug |
 | Sparkasse Hannover           | ⚫ *planned* | ⚫ *planned* |
-| Volksbank Mittelhessen eG    | 🟢 Umsatzübersicht | ⚫ *planned* |
+| Volksbank Mittelhessen eG    | 🟢 Umsatzübersicht | 🟢 Kontoauszug |
+
+Ist deine Bank noch nicht dabei? Den modularen Import kannst du mit [überschaubaren Aufwand](#entwickeln-von-neuen-readern) für deine Bank erweitern.
+
+## Hinweise
 
 ### Workflow (CSV / PDF Imports)
 
@@ -58,28 +93,32 @@ Daher sollte man beachten:
 - Regeln nicht auf zwingend vorhandene Leerzeichen auszulegen
 - Beim Wechsel eines Formats (PDF / CSV) keine Überschneidungen zu haben (PDF zuerst, dann fehlende Transaktionen selektieren und via CSV exportieren - alternativ bei einem Format bleiben)
 
-### Tagging- und Kategorisierungsregeln
+### Default Tagging- und Kategorisierungsregeln
 
 In diesem Repository werden nur Basis-Regeln mitgeliefert, da speziellere und genauere Regeln sehr individuell auf einzelne Personen zugeschnitten sind. So schreibt zum Beispiel eine Versicherung die Versichertennummer mit in die Abbuchungen, was einen sehr guten Tagging-Indikator darstellt, jedoch nur für einen speziellen Nutzer dieses Programms. Das schreiben eigener Regeln ist daher unumgänglich, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
 
-Für diesen Zweck gibt es aber die Möglichkeit im Frontend Regeln auszuprobieren, ohne dass Umsätze geändert werden. Neue Regeln können ebenfalls über die Oberfläche temporär hochgeladen werden (bis zum Neustart des Servers) oder dauerhaft im Ordner `settings/rule` abgelegt werden. Die Dateien hier werden in alphabetisch sortierter Reihenfolge geladen (angefangen bei `00-*`), wobei spätere Regeln ggf. bestehende Regeln überschreiben können. Im Rwepository werden nur die Default-Regeln angepasst. Auf diese Weise können eigene Regeln gepflegt werden, ohne dass sie bei Updates verloren gehen.
+## Anpassungen / Contribution
 
+**You're Welcome !** :tada:
 
-## Contribution
+Erstelle einen Reader für verschiedene Formate deiner Bank oder ergänze die `parser` und `rules`.
 
-You're Welcome !
+### Entwickeln neuer `parser` / `rules`
 
-Erstelle einen Reader für verschiedene Formate deiner Bank oder ergänze die `parser` und `rules`.
+Für diesen Zweck gibt es die Möglichkeit im Frontend Regeln auszuprobieren, ohne dass Umsätze geändert werden. Neue Regeln können ebenfalls über die Oberfläche temporär hochgeladen werden (bis zum Neustart des Servers) oder dauerhaft im Ordner `settings/rule` abgelegt werden. Die Dateien hier werden in alphabetisch sortierter Reihenfolge geladen (angefangen bei `00-*`), wobei spätere Regeln ggf. bestehende Regeln überschreiben können. Im Repository werden nur die Default-Regeln angepasst. Auf diese Weise können eigene Regeln gepflegt werden, ohne dass sie bei Updates verloren gehen.
 
-## Setup
+**Wenn du neue Regeln für dieses Repository beitragen möchtest, gehst du wie folgt vor:**
 
-```
-python3.12 -m venv .venv
-source .venv/bin/activate
-.venv/bin/python3.12 -m ensurepip --upgrade # (optional)
-pip install -r requirements.txt
-.venv/bin/python3.12 app/server.py
-```
+- Erstelle einen Fork des Repositories
+- Erstelle Testdaten, auf die die neuen Regeln treffen können
+    - (am einfachsten ist eine JSON Datei wie `tests/commerzbank.json`)
+- Erstelle einen Test wie in (`test_unit_handler_Tags.py`: `test_parsing_regex()`)
+    - Tests helfen beim entwickeln, können aber auch durch die Maintainer während des Pull Request erstellt werden
+- Stelle einen Pull Request
+
+### Entwickeln von neuen Readern
+
+Deine Bank fehlt noch in der Support Tabelle? Stelle einen Pull Request mit einem neuen Reader. [So kannst du ihn erstellen.](Reader.md).
 
 ### Testumgebung
 
@@ -89,20 +128,3 @@ pip install -r requirements.txt
 pip install -r tests/requirements.txt
 pytest
 ```
-
-## Entwickeln von neuen Readern
-
-- Erstelle einen neuen Test unter `tests/`
-    - (kopiere am besten `tests/test_unit_reader_Comdirect.py`)
-- Erstelle ein neues Skript unter `reader/`
-    - (kopiere am besten `reader/Generic.py`)
-- Passe die Logik im Test so an, dass dieser ausgeführt wird, wenn eine Testdatei vorhanden ist.
-- Entwickle deinen Reader und teste ihn dabei immer wieder mit `pytest -svx tests/test_unit_reader_*.py`
-- Pushe **keine** Testdaten (Kontoumsätze) ins Repo!
-
-## Entwickeln neuer `parser` / `rules`
-
-- Erstelle Testdaten, auf die die neuen Regeln treffen können
-    - (am einfachsten ist eine JSON Datei wie `tests/commerzbank.json`)
-- Erstelle einen Test wie in (`test_unit_handler_Tags.py`: `test_parsing_regex()`)
-    - Tests helfen beim entwickeln, können aber auch durch mich beim Pull Request erstellt werden

Reader.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+## Entwickeln von neuen Readern
+
+### Erstelle notwendige Dateien
+
+Neben dem Modul benätigst du noch einen Test. Ziel des Tests ist es, dass lokal eine Beispiel Datei importiert wird, wenn sie vorhanden ist und im Ergebnis geprüft wird, ob die eingelesenen Einträge sinnvoll sind. Eine Prüfung nach Transaktionsinhalten findet nicht statt.
+
+**Lade keine privaten Kontoauszüge in das Repository hoch !**
+
+Kopiere dazu am besten `tests/test_unit_reader_Comdirect.py` und...
+
+- Passe den Dateinamen der Beispieldatei an
+- Entscheide, ggf. eine Testfunktion zu überspringen mit `@pytest.mark.skip(reason="Currently not implemented yet")`
+
+Kopiere als nächstes `reader/Generic.py` und
+
+- Passe den Dateinamen der Beispieldatei an
+- Entwickle deinen Reader (siehe unten) und teste ihn zwischendurch/am Ende mit `pytest -svx tests/test_unit_reader_*.py`
+
+Der Test führt die `from_csv` bzw. `from_pdf` Funktion aus und überprüft, ob das Format richtig ist und die Werte der Transaktionen über entsprechende Keys mit sinnvollen Werten verfügen.
+
+### Logik des Readers erstellen
+
+Ziel der Funktion `from_csv` bzw. `from_pdf` ist es, eine Liste von Transaktionen in Form eines Dictionaries einzulesen, wobei die Keys der Vorgabe des [allgemeinen Models für Transaktionen](Models.md) folgt.
+
+Für das Einlesen einer PDF ist dabei mehr Aufwand notwendig. Hierbei kommt das Modul `camelot` zum Einsatz.
+
+Für die Entwicklung der richtigen Einstellungen wird neben dem Python Modul auch das CLI Programm empfohlen. Installation und Konfigurationen findest du in der [Dokumentation](https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/).
+
+#### Step by Step
+
+- Lege eine Beispieldatei nach `/tmp/bank.pdf`
+- Nutze den `grid` Modus im CLI, um angezeigt zu bekommen, was `camelot` mit den jeweiligen Einstellungen für Tabelleninhalte finden würde.
+- Übertrage die erfolgreichen Flags und Einstellungen in den Python Aufruf im Reader-Modul
+- Lasse dir dort erst alle eingelesenen Zeileninhalte ausgeben (während eines `pytests`) und entscheide, wie du die Inhalte ggf. umformen, zusammenfassen oder trennen musst, um das [erwartete Muster](Models.md) zu erhalten.
+
+Ein guter Start ist folgender Aufruf:
+
+```
+camelot -plot grid /tmp/bank.pdf
+```
+
+Nützliche Flags sind `-p` für einzelne Seiten (schneller bzw. können so auch Edgecases geprüft werden), `-C` um die Koordinaten von Spalten festzulegen (meistens erforderlich) und `-T` um den Bereich festzulegen, wo nach einer Tabelle geprüft werden soll (meistens erforderlich). Ein fortgeschrittenerer Aufruf könnte daher so aussehen:
+
+```
+camelot -p 1,6 stream -C "75,112,440,526" -T "60,629,573,51" -plot grid /tmp/bank.pdf
+```
+
+Am Schluss kann noch der Wert eingestellt werden, ab dem Buchstaben vertikal oder horizontal zu einem Wort oder einer Zeile zusammengefasst oder schon getrennt werden. Mit dem Argument `layout_kwargs` in der Python-Methode können Argumente an den darunterliegenden `PDFMiner` durchgereicht werden, was genau diese Einstellungen ermöglicht.
+
+Die Dokumentation dieser möglichen Werte findet man in der [Dokumentation des PDFMiner](https://pdfminersix.readthedocs.io/en/latest/reference/composable.html). Der [Commerbank.py Reader](reader/Commerzbank.py) nutzt diese wegen der bestimmten Schriftart und Zeichenabständen im PDF.
+
+## Stelle einen Pull Request
+
+Beschreibe, welche Features du hinzugefügt oder verbessert hast. Pytest und Pylint werden hier geprüft. Das Testen des neuen Imports kann nur bei dir erfolgen, da die Maintainer in der Regel über keine Testdateien dafür verfügen. Teste daher sorgfältig.

app/routes.py

@@ -17,6 +17,20 @@ def __init__(self, parent):
             def timectime(s):
                 return datetime.fromtimestamp(s).strftime('%d.%m.%Y')
 
+            @current_app.template_filter('hash')
+            def to_hash(string):
+                hash_value = 0
+
+                if len(string) == 0:
+                    return hash_value
+
+                for char in string:
+                    char_code = ord(char)
+                    hash_value = ((hash_value << 5) - hash_value) + char_code
+                    hash_value = hash_value & 0xFFFFFFFF  # Ensure 32-bit integer
+
+                return hash_value
+
             @current_app.context_processor
             def version_string():
                 return {
@@ -41,7 +55,9 @@ def iban(iban) -> str:
                 Startseite in einem Konto.
 
                 Args (uri):
-                    iban, str:  IBAN zu der die Einträge angezeigt werden sollen.
+                    iban, str:              IBAN zu der die Einträge angezeigt werden sollen.
+                    text, str (query):      Volltextsuche im Betreff mit RegEx Support
+                    peer, str (query): Volltextsuche im Gegenkonto mit RegEx Support
                     startDate, str (query): Startdatum (Y-m-d) für die Anzeige der Einträge
                     endDate, str (query):   Enddatum (Y-m-d) für die Anzeige der Einträge
                     category, str (query):  Kategorie-Filter
@@ -237,7 +253,7 @@ def addGroup(groupname):
                 assert ibans is not None, 'No IBANs provided'
                 r = parent.db_handler.add_iban_group(groupname, ibans)
                 if not r.get('inserted'):
-                    return {'error': 'No Group added', 'reason': r.get('error')}, 400
+                    return {'error': f'Keine Gruppe angelegt: {r.get("error")}'}, 400
 
                 return r, 201
 
@@ -280,7 +296,7 @@ def saveMeta(rule_type):
                 r = parent.db_handler.set_metadata(entry, overwrite=True)
 
                 if not r.get('inserted'):
-                    return {'error': 'No data inserted', 'reason': r.get('error')}, 400
+                    return {'error': f'No data inserted: {r.get("error")}'}, 400
 
                 return r, 201
 
@@ -323,7 +339,7 @@ def uploadIban(iban):
                 """
                 input_file = request.files.get('file-input')
                 if not input_file:
-                    return {'error': 'No file provided'}, 400
+                    return {'error': 'Es wurde keine Datei übermittelt.'}, 400
 
                 # Store Upload file to tmp
                 path = '/tmp/transactions.tmp'
@@ -343,15 +359,26 @@ def uploadIban(iban):
                     path = f'{path}.pdf'
 
                 # Read Input and Parse the contents
-                parsed_data = parent.read_input(
-                    path, bank=request.form.get('bank', 'Generic'),
-                    data_format=content_format
-                )
+                try:
+                    parsed_data = parent.read_input(
+                        path, bank=request.form.get('bank', 'Generic'),
+                        data_format=content_format
+                    )
+
+                    # Verarbeitete Kontiumsätze in die DB speichern
+                    # und vom Objekt und Dateisystem löschen
+                    insert_result = parent.db_handler.insert(parsed_data, iban)
+                    inserted = insert_result.get('inserted')
+
+                except (KeyError, ValueError, NotImplementedError) as ex:
+                    return {
+                        "error": (
+                            "Die hochgeladene Datei konnte nicht verarbeitet werden, "
+                            "da das Format unvollständig ist oder nicht erwartet wurde: "
+                            + ex.__class__.__name__ + " " + str(ex)
+                        )
+                    }, 406
 
-                # Verarbeitete Kontiumsätze in die DB speichern
-                # und vom Objekt und Dateisystem löschen
-                insert_result = parent.db_handler.insert(parsed_data, iban)
-                inserted = insert_result.get('inserted')
                 os.remove(path)
 
                 return_code = 201 if inserted else 200
@@ -373,9 +400,10 @@ def uploadRules(metadata):
                 Returns:
                     json: Informationen zur Datei und Ergebnis der Untersuchung.
                 """
-                input_file = request.files.get('file-input')
+                print(request.files)
+                input_file = request.files.get('settings-input')
                 if not input_file:
-                    return {'error': 'No file provided'}, 400
+                    return {'error': 'Es wurde keine Datei übermittelt.'}, 400
 
                 # Store Upload file to tmp
                 path = f'/tmp/{metadata}.tmp'
@@ -396,8 +424,7 @@ def deleteDatabase(iban):
                 Returns:
                     json: Informationen zum Ergebnis des Löschauftrags.
                 """
-                deleted_entries = parent.db_handler.truncate(iban)
-                return {'deleted': deleted_entries}, 200
+                return parent.db_handler.truncate(iban), 200
 
             @current_app.route('/api/tag/<iban>', methods=['PUT'])
             def tag(iban) -> dict: