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-<<<<<<< HEAD
-# rheinpegel-python-app
-=======
-# Rheinpegel App
-
-Eine moderne FastAPI-Anwendung, die den aktuellen Rheinpegel (Köln) abruft, zwischenspeichert und visuell aufbereitet. Die Anwendung kombiniert serverseitiges Polling mit einem reaktiven Frontend (AJAX, Countdown, Sparkline) und liefert zusätzlich Status- sowie Prometheus-Kennzahlen.
-
-## Hauptfunktionen
-
-- **Asynchrones Polling** der offiziellen Quelle via `httpx` mit Timeout (8&nbsp;s) und exponentiellem Backoff (4 Versuche).
-- **Automatische Format-Erkennung** für JSON oder XML und robuste Feldzuordnung.
-- **Trend-Berechnung** aus Rohdaten oder anhand der letzten Messwerte (Δ > 2 cm ⇒ ↑, Δ < −2 ⇒ ↓).
-- **Mehrstufiges Caching**: In-Memory-Ringpuffer (48 Werte) + JSON-Persistenz unter `data/cache.json`.
-- **Demo-Modus** bei Netzwerkfehlern oder via `?demo=1` mit synthetischen, plausiblen Messwerten.
-- **FastAPI + Jinja2** Dashboard mit responsive Karte, Warnstufen, Sparkline (Inline-SVG) sowie Auto-Refresh-Toggle und Countdown.
-- **Prometheus-Metriken**: letzte Latenz, Erfolgs-/Fehlerzähler, Datenalter und Health-Endpoint.
-
-## Voraussetzungen
-
-- Python 3.11+
-- Optional: [uv](https://github.com/astral-sh/uv) für schnelle virtuelle Umgebungen
-
-## Installation & Setup
-
-### Variante A: uv
-
-```bash
-uv venv
-source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
-uv pip install -e .
-cp .env.example .env
-```
-
-### Variante B: pip / venv
-
-```bash
-python -m venv .venv
-source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
-pip install --upgrade pip
-pip install -e .
-copy .env.example .env  # Windows
-```
-
-> **Hinweis:** Die Umgebungsvariablen (.env) steuern u.a. den Polling-Intervall (`REFRESH_SECONDS`), die Quelle (`SOURCE_URL`) und die Zeitzone (`TZ`).
-
-## Starten der Anwendung
-
-```bash
-uvicorn app.main:app --reload
-# oder
-python -m app.main
-```
-
-Die Oberfläche ist anschließend unter http://127.0.0.1:8000 erreichbar.
-
-## Wichtige Endpunkte
-
-| Route           | Beschreibung                                   |
-|-----------------|-------------------------------------------------|
-| `/`             | Dashboard mit Live-Karte, Trend, Sparkline      |
-| `/api/latest`   | Neueste Messung (JSON) + komplette Historie     |
-| `/api/history`  | Maximal 48 Messpunkte aus dem Ringpuffer        |
-| `/healthz`      | 200 OK, wenn der Hintergrund-Task aktiv ist     |
-| `/metrics`      | Prometheus-kompatible Kennzahlen                |
-
-### Demo-Modus
-
-Alle Endpunkte akzeptieren `?demo=1`, um synthetische Daten zu liefern und das UI als „Demo“ zu markieren.
-
-## Tests
-
-```bash
-pytest
-```
-
-Die Tests decken das Parsing (JSON/XML) sowie zentrale FastAPI-Endpunkte ab.
-
-## Docker
-
-```bash
-docker build -t rheinpegel-app .
-docker run -p 8000:8000 --env-file .env rheinpegel-app
-```
-
-Oder via Compose:
-
-```bash
-docker-compose up --build
-```
-
-Der Container läuft als Non-Root-User, besitzt einen Healthcheck (`/healthz`) und bindet `./data` für persistente Caches ein.
-
-## Beispiel systemd Unit (optional)
-
-```ini
-[Unit]
-Description=Rheinpegel App
-After=network.target
-
-[Service]
-User=www-data
-WorkingDirectory=/opt/rheinpegel-app
-EnvironmentFile=/opt/rheinpegel-app/.env
-ExecStart=/opt/rheinpegel-app/.venv/bin/uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
-Restart=always
-
-[Install]
-WantedBy=multi-user.target
-```
-
-## Weiterentwicklung
-
-- UI-Optimierungen, z. B. zusätzliche Karten oder historische Auswertungen
-- Export in weitere Formate (CSV/ICS)
-- Alarm-Benachrichtigungen (E-Mail, Webhooks) basierend auf Warnstufen
-
-Viel Spaß beim Ausprobieren der Rheinpegel-App!
->>>>>>> 6c0a1e2 (Initial commit)
+metadata
+title: Rheinpegel-Python
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+sdk: docker
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+# rheinpegel-python-app
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+# Rheinpegel App
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+Eine moderne FastAPI-Anwendung, die den aktuellen Rheinpegel (Köln) abruft, zwischenspeichert und visuell aufbereitet. Die Anwendung kombiniert serverseitiges Polling mit einem reaktiven Frontend (AJAX, Countdown, Sparkline) und liefert zusätzlich Status- sowie Prometheus-Kennzahlen.
+
+## Hauptfunktionen
+
+- **Asynchrones Polling** der offiziellen Quelle via `httpx` mit Timeout (8&nbsp;s) und exponentiellem Backoff (4 Versuche).
+- **Automatische Format-Erkennung** für JSON oder XML und robuste Feldzuordnung.
+- **Trend-Berechnung** aus Rohdaten oder anhand der letzten Messwerte (Δ > 2 cm ⇒ ↑, Δ < −2 ⇒ ↓).
+- **Mehrstufiges Caching**: In-Memory-Ringpuffer (48 Werte) + JSON-Persistenz unter `data/cache.json`.
+- **Demo-Modus** bei Netzwerkfehlern oder via `?demo=1` mit synthetischen, plausiblen Messwerten.
+- **FastAPI + Jinja2** Dashboard mit responsive Karte, Warnstufen, Sparkline (Inline-SVG) sowie Auto-Refresh-Toggle und Countdown.
+- **Prometheus-Metriken**: letzte Latenz, Erfolgs-/Fehlerzähler, Datenalter und Health-Endpoint.
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+## Voraussetzungen
+
+- Python 3.11+
+- Optional: [uv](https://github.com/astral-sh/uv) für schnelle virtuelle Umgebungen
+
+## Installation & Setup
+
+### Variante A: uv
+
+```bash
+uv venv
+source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
+uv pip install -e .
+cp .env.example .env
+```
+
+### Variante B: pip / venv
+
+```bash
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
+pip install --upgrade pip
+pip install -e .
+copy .env.example .env  # Windows
+```
+
+> **Hinweis:** Die Umgebungsvariablen (.env) steuern u.a. den Polling-Intervall (`REFRESH_SECONDS`), die Quelle (`SOURCE_URL`) und die Zeitzone (`TZ`).
+
+## Starten der Anwendung
+
+```bash
+uvicorn app.main:app --reload
+# oder
+python -m app.main
+```
+
+Die Oberfläche ist anschließend unter http://127.0.0.1:8000 erreichbar.
+
+## Wichtige Endpunkte
+
+| Route           | Beschreibung                                   |
+|-----------------|-------------------------------------------------|
+| `/`             | Dashboard mit Live-Karte, Trend, Sparkline      |
+| `/api/latest`   | Neueste Messung (JSON) + komplette Historie     |
+| `/api/history`  | Maximal 48 Messpunkte aus dem Ringpuffer        |
+| `/healthz`      | 200 OK, wenn der Hintergrund-Task aktiv ist     |
+| `/metrics`      | Prometheus-kompatible Kennzahlen                |
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+### Demo-Modus
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+Alle Endpunkte akzeptieren `?demo=1`, um synthetische Daten zu liefern und das UI als „Demo“ zu markieren.
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+## Tests
+
+```bash
+pytest
+```
+
+Die Tests decken das Parsing (JSON/XML) sowie zentrale FastAPI-Endpunkte ab.
+
+## Docker
+
+```bash
+docker build -t rheinpegel-app .
+docker run -p 8000:8000 --env-file .env rheinpegel-app
+```
+
+Oder via Compose:
+
+```bash
+docker-compose up --build
+```
+
+Der Container läuft als Non-Root-User, besitzt einen Healthcheck (`/healthz`) und bindet `./data` für persistente Caches ein.
+
+## Beispiel systemd Unit (optional)
+
+```ini
+[Unit]
+Description=Rheinpegel App
+After=network.target
+
+[Service]
+User=www-data
+WorkingDirectory=/opt/rheinpegel-app
+EnvironmentFile=/opt/rheinpegel-app/.env
+ExecStart=/opt/rheinpegel-app/.venv/bin/uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
+Restart=always
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target
+```
+
+## Weiterentwicklung
+
+- UI-Optimierungen, z. B. zusätzliche Karten oder historische Auswertungen
+- Export in weitere Formate (CSV/ICS)
+- Alarm-Benachrichtigungen (E-Mail, Webhooks) basierend auf Warnstufen
+
+Viel Spaß beim Ausprobieren der Rheinpegel-App!
+>>>>>>> 6c0a1e2 (Initial commit)