eed7c9e1de
Auf vielen Verpackungen steht nur "09/2026". Bisher liess sich ausschliesslich
ein Tagesdatum erfassen, was zu erfundener Genauigkeit fuehrte.
Entwurf: best_before bleibt ein echtes DATE, damit FEFO, die Ablauf-Abfragen
und alle bestehenden Sortierungen unveraendert weiterlaufen. Eine Monatsangabe
wird auf den Monatsletzten gelegt - die uebliche Lesart bei Lebensmitteln, und
die sichere Richtung, weil nicht zu frueh aussortiert wird. Zusaetzlich merkt
sich jede Charge in best_before_precision, wie genau die Angabe war; davon
haengt allein die Anzeige ab. Am Produkt steht in date_precision, welche
Genauigkeit dort ueblich ist (Voreinstellung der Eingabe, z.B. Konserven).
Bewusst als VARCHAR statt als DB-Enum gespeichert: So laesst sich die Spalte
auf bestehenden Tabellen per ADD COLUMN IF NOT EXISTS nachziehen, ohne vorher
einen neuen Postgres-Typ anzulegen. Beide Spalten haben ein Server-Default
'day', damit vorhandene Chargen unveraendert gueltig bleiben.
Export/Import bleiben verlustfrei: Das JSON-Backup fuehrt beide Felder mit. Die
CSV bekommt bewusst keine neue Spalte, damit die Datei in Excel unveraendert
bedienbar bleibt - stattdessen wird eine Monatsangabe als "09/2026" geschrieben
und beim Import an der Schreibweise wieder erkannt ("09/2026", "2026-09",
"09.2026"); tagesgenaue Formate werden weiterhin gelesen.
Beim Korrigieren einer Charge werden MHD und Genauigkeit gemeinsam ausgewertet,
sonst bliebe ein auf Monat umgestellter Wert auf dem alten Tag stehen.
Getestet: 40 pytest-Tests gruen (17 neue zu Monatsletztem, Schaltjahr,
Einlagern, Export-Schreibweise und Import-Erkennung). Zusaetzlich ein
Durchlauf ueber die echte API: Produkt mit Monatsvorgabe anlegen und aendern,
Sammel-Einlagern mit gemischten Genauigkeiten, Chargen wieder auslesen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
256 lines
9.8 KiB
Python
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Python
from __future__ import annotations
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import enum
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from datetime import date, datetime, timezone
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from sqlalchemy import (
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Boolean,
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Date,
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DateTime,
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Enum,
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||
Float,
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ForeignKey,
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Integer,
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String,
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Text,
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UniqueConstraint,
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)
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
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from .database import Base
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def _now() -> datetime:
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return datetime.now(timezone.utc)
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class Role(str, enum.Enum):
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admin = "admin"
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user = "user"
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class BaseUnit(str, enum.Enum):
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piece = "piece"
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gram = "gram"
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milliliter = "milliliter"
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class MovementType(str, enum.Enum):
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in_ = "in"
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out = "out"
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adjust = "adjust"
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class DatePrecision(str, enum.Enum):
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"""Wie genau ein MHD angegeben wurde.
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Bewusst als kurzer String gespeichert und nicht als DB-Enum: So lässt sich
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||
die Spalte auf bestehenden Tabellen per ADD COLUMN nachziehen, ohne vorher
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einen neuen Postgres-Typ anlegen zu müssen.
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"""
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day = "day" # 07.09.2026
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month = "month" # 09/2026
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class UnitKind(str, enum.Enum):
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||
"""Art einer Einheit. Bestimmt die kanonische Basiseinheit für die Speicherung."""
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count = "count" # Basis: Stück
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weight = "weight" # Basis: Gramm
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volume = "volume" # Basis: Milliliter
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class Unit(Base):
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||
"""Vom Admin verwaltbare Einheit mit Umrechnungsfaktor zur kanonischen Basis.
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||
factor = wie viele Basiseinheiten 1 dieser Einheit entsprechen
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||
(z.B. Kilogramm: kind=weight, factor=1000; Liter: kind=volume, factor=1000).
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||
"""
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||
__tablename__ = "units"
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(64), unique=True, nullable=False)
|
||
kind: Mapped[UnitKind] = mapped_column(Enum(UnitKind), nullable=False)
|
||
factor: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False, default=1.0)
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||
is_builtin: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
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||
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||
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||
class User(Base):
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||
__tablename__ = "users"
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
username: Mapped[str] = mapped_column(String(64), unique=True, nullable=False)
|
||
password_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(255), nullable=False)
|
||
role: Mapped[Role] = mapped_column(Enum(Role), nullable=False, default=Role.user)
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||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
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||
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||
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||
class Group(Base):
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||
__tablename__ = "groups"
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(120), unique=True, nullable=False)
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||
min_stock: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
|
||
# Einheit des Gruppen-Mindestbestands (z.B. Kilogramm). NULL = zählt in Basiseinheiten.
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min_stock_unit_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("units.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
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||
)
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||
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||
products: Mapped[list[Product]] = relationship(back_populates="group")
|
||
min_stock_unit: Mapped[Unit | None] = relationship()
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||
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||
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||
class Location(Base):
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||
__tablename__ = "locations"
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(120), nullable=False)
|
||
# Sub-locations (Regal/Fach) are a Schritt-3 feature; parent_id kept for forward-compat.
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||
parent_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
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||
ForeignKey("locations.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
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||
)
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||
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||
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||
class Product(Base):
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||
__tablename__ = "products"
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__table_args__ = (UniqueConstraint("barcode", name="uq_products_barcode"),)
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
barcode: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), nullable=True)
|
||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(255), nullable=False)
|
||
brand: Mapped[str | None] = mapped_column(String(255), nullable=True)
|
||
image_url: Mapped[str | None] = mapped_column(String(1024), nullable=True)
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||
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||
# Kanonische Basiseinheit (piece/gram/milliliter): bestimmt Speicherung + Art (kind).
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base_unit: Mapped[BaseUnit] = mapped_column(
|
||
Enum(BaseUnit), nullable=False, default=BaseUnit.piece
|
||
)
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||
# Bevorzugte Anzeige-/Eingabeeinheit (z.B. Kilogramm). NULL = Basiseinheit selbst.
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||
display_unit_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("units.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
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||
# Number of base units contained in one package (e.g. 500 g per package).
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||
package_size: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
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||
# Bezeichnung eines Gebindes: "Packung", "Glas", "Tüte", "Flasche", …
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||
package_label: Mapped[str | None] = mapped_column(String(32), nullable=True)
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||
# Welche MHD-Genauigkeit bei diesem Produkt sinnvoll ist. Steuert nur die
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||
# Voreinstellung der Eingabe (z.B. Konserven: nur Monat/Jahr aufgedruckt).
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||
date_precision: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
String(8), nullable=False, default=DatePrecision.day.value,
|
||
server_default=DatePrecision.day.value,
|
||
)
|
||
|
||
group_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("groups.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
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||
min_stock: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True) # in base units
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||
# In welcher Einheit der Mindestbestand erfasst wurde (nur für die Anzeige).
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min_stock_unit_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("units.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
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||
min_stock_in_packages: Mapped[bool] = mapped_column(
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||
Boolean, nullable=False, default=False
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||
)
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||
source: Mapped[str] = mapped_column(String(16), nullable=False, default="manual")
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||
off_raw: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True) # JSON blob from OFF
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||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
|
||
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||
group: Mapped[Group | None] = relationship(back_populates="products")
|
||
display_unit: Mapped[Unit | None] = relationship(foreign_keys=[display_unit_id])
|
||
min_stock_unit: Mapped[Unit | None] = relationship(foreign_keys=[min_stock_unit_id])
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||
lots: Mapped[list[Lot]] = relationship(
|
||
back_populates="product", cascade="all, delete-orphan"
|
||
)
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||
class ApiToken(Base):
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||
"""Langlebiges Token für externe Zugriffe (z.B. Home Assistant).
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||
Gespeichert wird nur der SHA-256-Hash; der Klartext wird einmalig beim
|
||
Anlegen angezeigt.
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||
"""
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||
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||
__tablename__ = "api_tokens"
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(120), nullable=False)
|
||
token_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), unique=True, index=True, nullable=False)
|
||
user_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True
|
||
)
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||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
|
||
last_used_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=True)
|
||
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||
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||
class Barcode(Base):
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||
"""Zusätzliche EAN-Codes für ein Produkt ODER eine Gruppe.
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||
Beispiel Gruppe "Mehl": alle Mehl-Marken einscannen; ein Scan ordnet das
|
||
Produkt dann automatisch dieser Gruppe zu.
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||
"""
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||
__tablename__ = "barcodes"
|
||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
code: Mapped[str] = mapped_column(String(64), unique=True, index=True, nullable=False)
|
||
# Freitext zur Einordnung, z.B. "Mehl bei Aldi"
|
||
note: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120), nullable=True)
|
||
product_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("products.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True
|
||
)
|
||
group_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("groups.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True
|
||
)
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
|
||
|
||
|
||
class Lot(Base):
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||
__tablename__ = "lots"
|
||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
product_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("products.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||
)
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||
quantity: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False) # in base units
|
||
# Immer ein echtes Datum, damit FEFO und Ablauf-Abfragen unverändert bleiben.
|
||
# Bei Monatsangaben steht hier der Monatsletzte (siehe services/dates.py).
|
||
best_before: Mapped[date | None] = mapped_column(Date, nullable=True)
|
||
# Wie genau die Angabe ursprünglich war – entscheidet nur über die Anzeige.
|
||
best_before_precision: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
String(8), nullable=False, default=DatePrecision.day.value,
|
||
server_default=DatePrecision.day.value,
|
||
)
|
||
location_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("locations.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
|
||
|
||
product: Mapped[Product] = relationship(back_populates="lots")
|
||
|
||
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||
class Movement(Base):
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||
__tablename__ = "movements"
|
||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
|
||
product_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("products.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||
)
|
||
lot_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("lots.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
|
||
user_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("users.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||
)
|
||
type: Mapped[MovementType] = mapped_column(Enum(MovementType), nullable=False)
|
||
quantity: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False) # in base units
|
||
unit_used: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False) # what user entered
|
||
note: Mapped[str | None] = mapped_column(String(255), nullable=True)
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_now)
|
||
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||
|
||
class Setting(Base):
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||
__tablename__ = "settings"
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key: Mapped[str] = mapped_column(String(64), primary_key=True)
|
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value: Mapped[str] = mapped_column(String(255), nullable=False)
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