tebarius 787cb10e21 - pump streamlit to v1.52.1
- pump numpy to v2.3.5
- run container with
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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
    • alternativ (via Docker Hub): docker run --rm -d -p 8501:8501 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
      
      alternativ (via Docker Hub):
      services:
        mysteryhelfer-web:
          image: tebarius/mysteryhelfer
          ports:
            - "8501:8501"
          restart: unless-stopped
      
    • docker compose up -d
  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 -d

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%