tebarius f1dce2417f pump to
streamlit==1.51.0
streamlit-folium==0.25.3
pandas==2.3.3
matplotlib~=3.10.7
numpy~=2.3.4
and automatic pip-upgrade while build container
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2025-08-30 13:37:00 +02:00
2025-07-22 19:39:47 +02:00
2025-07-28 22:21:43 +02:00
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Logo tebarius Mysteryhelfer (web)

Dies ist die Umsetzung der Desktop-App Mysteryhelfer (Sourcecode) als Web-App.

Für die Umsetzung kommt das Python-Framework Streamlit zum Einsatz, durch welches es mir möglich war, dieselben Funktionen zu implementieren wie sie für die Desktop-App genutzt werden. (Für die Funktionen war hier primär nur die Ausgabe anzupassen.)

Der einfachst Weg, um die App lokal laufen zu lassen, ist mit Docker, wobei ich hier mal 3 Möglichkeiten aufzeigen (das vorgebaute Image ist als Multi-Arch-Image für linux/amd64,linux/arm64 gebaut und sollte somit z.B. auch auf Mac's und neueren Raspberry's mit 64 bit Betriebssystem laufen):

  1. mit vorgebautem Image:

    • docker run --rm -d -p 8501:8501 gitea.tebarius.duckdns.org/tebarius/mysteryhelfer
  2. mit vorgebautem Image und "docker compose"

    • docker-compose.yml erstellen mit folgendem Inhalt:
      services:
        mysteryhelfer-web:
        image: gitea.tebarius.duckdns.org/tebarius/mysteryhelfer
        ports:
          - "8501:8501"
        restart: unless-stopped
      
    • docker compose up
  3. mit selbst gebautem Image aus dem Quellcode

    • git clone https://gitea.tebarius.duckdns.org/tebarius/Mysteryhelfer-web.git
    • cd Mysteryhelfer-web
    • docker compose up

bei allen 3 Varianten ist die App anschließend im Browser unter http://127.0.0.1:8501/ aufrufbar

HINWEIS: Beim ersten Aufruf der Adresse werden Special-Wörterbücher für RE-Morse und T9 generiert, was ca. 15-30s in Anspruch nimmt und dadurch das Laden der Seite einmalig verzögert.

Languages
Python 99.4%
Dockerfile 0.6%