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modified: app/seed.py deleted: data/movies.json new file: data/movies/1922.json new file: data/movies/1927.json new file: data/movies/1933.json new file: data/movies/1939.json new file: data/movies/1941.json new file: data/movies/1942.json new file: data/movies/1949.json new file: data/movies/1950.json new file: data/movies/1952.json new file: data/movies/1954.json new file: data/movies/1956.json new file: data/movies/1957.json new file: data/movies/1958.json new file: data/movies/1959.json new file: data/movies/1960.json new file: data/movies/1961.json new file: data/movies/1962.json new file: data/movies/1964.json new file: data/movies/1965.json new file: data/movies/1967.json new file: data/movies/1968.json new file: data/movies/1969.json new file: data/movies/1971.json new file: data/movies/1972.json new file: data/movies/1973.json new file: data/movies/1974.json new file: data/movies/1975.json new file: data/movies/1976.json new file: data/movies/1977.json new file: data/movies/1978.json new file: data/movies/1979.json new file: data/movies/1980.json new file: data/movies/1981.json new file: data/movies/1982.json new file: data/movies/1983.json new file: data/movies/1984.json new file: data/movies/1985.json new file: data/movies/1986.json new file: data/movies/1987.json new file: data/movies/1988.json new file: data/movies/1989.json new file: data/movies/1990.json new file: data/movies/1991.json new file: data/movies/1992.json new file: data/movies/1993.json new file: data/movies/1994.json new file: data/movies/1995.json new file: data/movies/1996.json new file: data/movies/1997.json new file: data/movies/1998.json new file: data/movies/1999.json new file: data/movies/2000.json new file: data/movies/2001.json new file: data/movies/2002.json new file: data/movies/2003.json new file: data/movies/2004.json new file: data/movies/2005.json new file: data/movies/2006.json new file: data/movies/2007.json new file: data/movies/2008.json new file: data/movies/2009.json new file: data/movies/2010.json new file: data/movies/2011.json new file: data/movies/2012.json new file: data/movies/2013.json new file: data/movies/2014.json new file: data/movies/2015.json new file: data/movies/2016.json new file: data/movies/2017.json new file: data/movies/2018.json new file: data/movies/2019.json new file: data/movies/2020.json new file: data/movies/2021.json new file: data/movies/2022.json new file: data/movies/2023.json new file: data/movies/2024.json
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# Filmdle – Film-Quiz
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Ein "Rate den Film anhand seiner Eigenschaften"-Quiz, inspiriert von Gamedle's *Guess*.
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Du bekommst einen geheimen Zielfilm und tippst ueber eine Suchleiste (mit Autocomplete).
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Jeder Tipp zeigt eine Zeile mit 9 Spalten, die farblich zeigen, wie nah du dran bist
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(grün = passt, gelb = teilweise, rot = passt nicht). Bei Jahr und Budget zeigen die
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Pfeile ▲/▼ an, ob dein Tipp zu früh oder zu spät liegt.
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## Modi
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- **Täglich**: Derselbe Film für alle pro Tag (wird um 09:00 UTC gewechselt).
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- **Unbegrenzt**: Zufälliger Film pro Runde, so oft du willst.
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Für beide Modi werden getrennte Sieg- und Niederlagen-Str eaks gespeichert
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(pro Spielername, in PostgreSQL).
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## Technologie
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- Flask + SQLAlchemy (PostgreSQL)
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- Gunicorn im Docker-Container, lauffähig auf Coolify
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## Lokale Entwicklung
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Voraussetzung: Python 3.11+, Docker (für Postgres).
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```bash
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# 1. Postgres starten
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docker compose up -d db
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# 2. Python venv + Abhängigkeiten
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate # Windows
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pip install -r requirements.txt
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# 3. Umgebungsvariablen (lokal)
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copy .env.example .env # Werte anpassen (DB_USER/DB_PASSWORD/DB_DATABASE = filmdle)
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# 4. App starten (laden der .env wird automatisch via python-dotenv)
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python app.py
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```
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Die App läuft dann auf http://localhost:8000
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## Datenbank-Schema
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Die Tabellen werden beim ersten Start automatisch angelegt und mit den festen
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Referenzlisten (Plattformen, Genres, Studios, Universen) sowie den Filmen aus
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`data/movies/` befüllt (idempotent).
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Die Filme sind pro Jahr in je einer Datei gespeichert, z.B. `data/movies/1997.json`
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oder `data/movies/2024.json`. Jede Datei enthält ein Array mit allen Filmen dieses
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Jahres.
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Neue Filme einfach in die passende Jahres-Datei ergänzen (alle 9 Attribute
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inkl. Plattformen, FSK, Studio, Budget, Universum) und Werte müssen aus den
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festen Listen in `app/seed.py` stammen. Existiert für das Jahr noch keine Datei,
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einfach eine neue Datei `data/movies/<JAHR>.json` anlegen.
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## Deployment auf Coolify
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1. Repo in Coolify einbinden.
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2. Build-Pack: `Dockerfile` verwenden.
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3. Eine PostgreSQL-Ressource anlegen und folgende Umgebungsvariablen setzen:
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- `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`, `DB_DATABASE`
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- `SECRET_KEY` (langer Zufallswert)
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- `MAX_ATTEMPTS` (optional, Standard 10)
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- `DAILY_RESET_UTC` (optional, Standard 9 = 09:00 UTC)
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