# Projektstruktur Elterndienstplaner

## Dateien

### `csv_io.py` - CSV Input/Output Module
**Zweck**: Trennung von Datei-I/O und Business-Logik

**Klassen**:
- `EingabeParser`: Parst alle CSV-Eingabedateien
  - `parse_eingabe_csv()`: Lädt eingabe.csv mit Terminen und Präferenzen
  - `parse_eltern_csv()`: Lädt eltern.csv mit Dienstfaktoren
  - `parse_vorherige_ausgaben_csv()`: Lädt vorherige-ausgaben.csv für Fairness

- `AusgabeWriter`: Schreibt Ergebnisse in CSV
  - `schreibe_ausgabe_csv()`: Schreibt Lösung in ausgabe.csv

**Vorteile**:
- ✅ Testbar: CSV-Parsing kann isoliert getestet werden
- ✅ Wiederverwendbar: Andere Formate (JSON, Excel) leicht hinzufügbar
- ✅ Klare Verantwortlichkeiten: I/O getrennt von Optimierung

### `elterndienstplaner.py` - Hauptprogramm
**Zweck**: Business-Logik und Optimierung

**Klassen**:
- `Dienst`: Datenmodell für Diensttypen
- `Elterndienstplaner`: Hauptklasse mit Optimierungslogik
  - Fairness-Berechnungen (global/lokal)
  - Optimierungsmodell-Erstellung (modular aufgeteilt)
  - Statistiken

**Constraint-Funktionen** (modular aufgeteilt):
- `_erstelle_entscheidungsvariablen()`: Erstellt binäre Variablen
- `_add_constraint_ein_dienst_pro_woche()`: C1 - Max 1 Dienst pro Woche
- `_add_constraint_ein_dienst_pro_tag()`: C2 - Max 1 Dienst pro Tag
- `_add_constraint_verfuegbarkeit()`: C3 - Nur verfügbare Eltern
- `_add_constraint_dienst_bedarf()`: C4 - Alle Dienste müssen besetzt werden
- `_add_fairness_constraints()`: F1 & F2 - Erstellt Variablen und Constraints für Fairness
- `_berechne_fairness_gewichte()`: Zeitabhängige Gewichtung (Sep-Jul)
- `_erstelle_zielfunktion()`: Zielfunktion mit Fairness & Präferenzen

**Abhängigkeiten**:
- Importiert `csv_io` für Datei-Operationen
- Verwendet `pulp` für lineare Optimierung

## Verbesserungen durch Refactoring

### Vorher (Monolith)
```
elterndienstplaner.py (700+ Zeilen)
├── Dienst Klasse
├── CSV Parsing (150+ Zeilen)
├── Fairness-Berechnung
├── Optimierung (200+ Zeilen inline)
└── CSV Schreiben
```

### Nachher (Modular)
```
csv_io.py (220 Zeilen)
├── EingabeParser
└── AusgabeWriter

elterndienstplaner.py (500 Zeilen)
├── Dienst Klasse
├── Fairness-Berechnung
│   ├── berechne_faire_zielverteilung_global()
│   └── berechne_faire_zielverteilung_lokal()
├── Optimierung (modular)
│   ├── erstelle_optimierungsmodell()  (30 Zeilen - übersichtlich!)
│   ├── _erstelle_entscheidungsvariablen()
│   ├── _add_constraint_ein_dienst_pro_woche()
│   ├── _add_constraint_ein_dienst_pro_tag()
│   ├── _add_constraint_verfuegbarkeit()
│   ├── _add_constraint_dienst_bedarf()
│   ├── _add_fairness_constraints()
│   └── _erstelle_zielfunktion()
└── Statistiken
```

## Nächste Schritte (Optional)

### Phase 3: Fairness-Modul (optional)
```
fairness.py
├── FairnessBerechner
│   ├── berechne_global()
│   └── berechne_lokal()
```## Verwendung

```python
from csv_io import EingabeParser, AusgabeWriter

# Daten laden
eltern, tage, dienste, ... = EingabeParser.parse_eingabe_csv("eingabe.csv", lookup_fn)

# Ergebnis schreiben
AusgabeWriter.schreibe_ausgabe_csv("ausgabe.csv", lösung, tage, dienste)
```

## Vorteile der aktuellen Struktur

1. **Separation of Concerns**: I/O getrennt von Business-Logik
2. **Testbarkeit**: Module können unabhängig getestet werden
3. **Wartbarkeit**: Änderungen an CSV-Format betreffen nur `csv_io.py`
4. **Erweiterbarkeit**: Neue Dateiformate können leicht hinzugefügt werden
5. **Lesbarkeit**: Kürzere, fokussiertere Dateien