# MYP V2 - Häufige Fehler und Lösungen

## Übersicht
Diese Datei dokumentiert häufige Fehler, die während der Entwicklung und dem Betrieb von MYP V2 auftreten können, sowie deren Lösungen.

## 🔧 Setup und Installation

### Fehler: ModuleNotFoundError für PyP100
**Symptom**: `ModuleNotFoundError: No module named 'PyP100'`

**Ursache**: PyP100-Bibliothek ist nicht installiert

**Lösung**:
```bash
pip3.11 install PyP100
```

### Fehler: Datenbankverbindung fehlgeschlagen
**Symptom**: `sqlite3.OperationalError: unable to open database file`

**Ursache**: 
- Fehlende Schreibberechtigung im Datenbank-Verzeichnis
- Verzeichnis existiert nicht

**Lösung**:
```bash
# Verzeichnis erstellen
mkdir -p /path/to/database/directory
# Berechtigungen setzen
chmod 755 /path/to/database/directory
```

### Fehler: Log-Verzeichnis nicht gefunden
**Symptom**: `FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'logs/app/app.log'`

**Ursache**: Log-Verzeichnisse wurden nicht erstellt

**Lösung**: Die `ensure_log_directories()` Funktion in `logging_config.py` wird automatisch aufgerufen

## 🔐 Authentifizierung und Autorisierung

### Fehler: Session-Timeout zu kurz
**Symptom**: Benutzer werden zu häufig abgemeldet

**Ursache**: `SESSION_LIFETIME` in `settings.py` zu niedrig eingestellt

**Lösung**: 
```python
# In config/settings.py
SESSION_LIFETIME = timedelta(days=7)  # Oder gewünschte Dauer
```

### Fehler: Admin-Rechte nicht erkannt
**Symptom**: `AttributeError: 'AnonymousUserMixin' object has no attribute 'is_admin'`

**Ursache**: Benutzer ist nicht angemeldet oder UserMixin-Objekt falsch erstellt

**Lösung**: Prüfung in Decorators verbessern:
```python
if not current_user.is_authenticated or not hasattr(current_user, 'is_admin') or not current_user.is_admin:
    return jsonify({"error": "Keine Berechtigung"}), 403
```

### Fehler: Passwort-Hash-Fehler
**Symptom**: `ValueError: Invalid salt`

**Ursache**: Inkonsistente Passwort-Hash-Methoden

**Lösung**: Einheitliche Verwendung von `werkzeug.security`:
```python
from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash
```

## 🖨️ Drucker und Smart Plug-Steuerung

### Fehler: Tapo-Verbindung fehlgeschlagen
**Symptom**: `Exception: Failed to establish a new connection`

**Ursache**: 
- Falsche IP-Adresse
- Netzwerkprobleme
- Falsche Credentials

**Lösung**:
1. IP-Adresse in `PRINTERS` Konfiguration prüfen
2. Netzwerkverbindung testen: `ping <ip-address>`
3. Credentials in `settings.py` überprüfen

### Fehler: Plug-Status kann nicht abgerufen werden
**Symptom**: `KeyError: 'device_on'`

**Ursache**: Unerwartete API-Antwort von Tapo-Gerät

**Lösung**: Defensive Programmierung:
```python
plug_state = plug_info.get("device_on", False)
power_consumption = plug_info.get("current_power", 0)
```

### Fehler: Drucker nicht in Konfiguration gefunden
**Symptom**: `Drucker nicht in Konfiguration gefunden`

**Ursache**: Drucker-Name stimmt nicht mit `PRINTERS` Dictionary überein

**Lösung**: 
1. Verfügbare Drucker in `settings.py` prüfen
2. Exakte Schreibweise verwenden
3. Neue Drucker zur Konfiguration hinzufügen

## 📅 Job-Management

### Fehler: Überlappende Jobs nicht erkannt
**Symptom**: Mehrere Jobs laufen gleichzeitig auf einem Drucker

**Ursache**: Fehlerhafte Überlappungsprüfung in der Datenbank-Abfrage

**Lösung**: Korrekte SQL-Abfrage verwenden:
```python
overlapping_jobs = db_session.query(Job).filter(
    Job.printer_id == printer_id,
    Job.status.in_(["scheduled", "active"]),
    ((Job.start_time <= start_time) & (Job.end_time > start_time)) | 
    ((Job.start_time < end_time) & (Job.end_time >= end_time)) |
    ((Job.start_time >= start_time) & (Job.end_time <= end_time))
).count()
```

### Fehler: Datumsformat-Parsing fehlgeschlagen
**Symptom**: `ValueError: time data does not match format`

**Ursache**: Inkonsistente Datumsformate zwischen Frontend und Backend

**Lösung**: ISO-Format verwenden:
```python
start_time = datetime.fromisoformat(data["start_time"].replace("Z", "+00:00"))
```

### Fehler: Job-Status nicht aktualisiert
**Symptom**: Jobs bleiben im "scheduled" Status obwohl sie laufen sollten

**Ursache**: 
- Scheduler läuft nicht
- Fehler im Job-Monitor

**Lösung**:
1. Scheduler-Status prüfen: `GET /api/scheduler/status`
2. Logs überprüfen: `logs/scheduler/scheduler.log`
3. Scheduler neu starten: `POST /api/scheduler/start`

## 🗄️ Datenbank-Probleme

### Fehler: Foreign Key Constraint
**Symptom**: `sqlite3.IntegrityError: FOREIGN KEY constraint failed`

**Ursache**: Versuch, referenzierte Datensätze zu löschen

**Lösung**: Abhängigkeiten vor dem Löschen prüfen:
```python
# Vor dem Löschen eines Druckers
active_jobs = db_session.query(Job).filter(
    Job.printer_id == printer_id,
    Job.status.in_(["scheduled", "active"])
).count()

if active_jobs > 0:
    return jsonify({"error": "Es existieren aktive Jobs für diesen Drucker"}), 400
```

### Fehler: Datenbank-Session nicht geschlossen
**Symptom**: `ResourceWarning: unclosed <sqlite3.Connection>`

**Ursache**: Vergessene `db_session.close()` Aufrufe

**Lösung**: Immer `try/finally` verwenden:
```python
db_session = get_db_session()
try:
    # Datenbankoperationen
    pass
finally:
    db_session.close()
```

### Fehler: Unique Constraint Violation
**Symptom**: `sqlite3.IntegrityError: UNIQUE constraint failed`

**Ursache**: Versuch, doppelte Einträge zu erstellen

**Lösung**: Vor dem Einfügen prüfen:
```python
existing = db_session.query(User).filter(User.email == email).first()
if existing:
    return jsonify({"error": "E-Mail bereits registriert"}), 400
```

## 📊 Logging und Monitoring

### Fehler: Log-Rotation funktioniert nicht
**Symptom**: Log-Dateien werden sehr groß

**Ursache**: `RotatingFileHandler` nicht korrekt konfiguriert

**Lösung**: Konfiguration in `logging_config.py` prüfen:
```python
handler = RotatingFileHandler(
    log_file, 
    maxBytes=10*1024*1024,  # 10MB
    backupCount=5
)
```

### Fehler: Logger schreibt nicht in Datei
**Symptom**: Keine Log-Einträge in den Dateien

**Ursache**: 
- Log-Level zu hoch eingestellt
- Handler nicht korrekt hinzugefügt

**Lösung**:
1. Log-Level prüfen: `logger.setLevel(logging.INFO)`
2. Handler hinzufügen: `logger.addHandler(handler)`

### Fehler: Doppelte Log-Einträge
**Symptom**: Jeder Log-Eintrag erscheint mehrfach

**Ursache**: Logger-Vererbung oder mehrfache Handler-Registrierung

**Lösung**: `propagate` deaktivieren:
```python
logger.propagate = False
```

## 🔄 Scheduler-Probleme

### Fehler: Scheduler startet nicht
**Symptom**: `scheduler.is_running()` gibt `False` zurück

**Ursache**: 
- `SCHEDULER_ENABLED = False` in Konfiguration
- Fehler beim Task-Registrieren

**Lösung**:
1. Konfiguration prüfen: `SCHEDULER_ENABLED = True`
2. Task-Registrierung überprüfen
3. Logs analysieren: `logs/scheduler/scheduler.log`

### Fehler: Tasks werden nicht ausgeführt
**Symptom**: Job-Monitor läuft nicht automatisch

**Ursache**: 
- Task nicht korrekt registriert
- Fehler in der Task-Funktion

**Lösung**:
1. Task-Status prüfen: `scheduler.get_task_info()`
2. Task-Funktion auf Fehler prüfen
3. Interval-Einstellungen überprüfen

### Fehler: Scheduler-Thread blockiert
**Symptom**: Anwendung reagiert nicht mehr

**Ursache**: Endlosschleife oder blockierende Operation in Task

**Lösung**: 
1. Timeout für externe Operationen setzen
2. Exception-Handling in Tasks verbessern
3. Scheduler neu starten

## 🌐 API und HTTP-Probleme

### Fehler: CORS-Probleme
**Symptom**: `Access-Control-Allow-Origin` Fehler im Browser

**Ursache**: Frontend und Backend auf verschiedenen Ports

**Lösung**: Flask-CORS installieren und konfigurieren:
```python
from flask_cors import CORS
CORS(app)
```

### Fehler: 500 Internal Server Error
**Symptom**: Unspezifische Server-Fehler

**Ursache**: Unbehandelte Exceptions

**Lösung**: 
1. Debug-Modus aktivieren: `FLASK_DEBUG = True`
2. Logs überprüfen
3. Try-Catch-Blöcke erweitern

### Fehler: JSON-Serialisierung fehlgeschlagen
**Symptom**: `TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable`

**Ursache**: Datetime-Objekte in JSON-Response

**Lösung**: `.isoformat()` verwenden:
```python
"created_at": obj.created_at.isoformat() if obj.created_at else None
```

## 🔧 Performance-Probleme

### Fehler: Langsame Datenbankabfragen
**Symptom**: API-Responses dauern sehr lange

**Ursache**: Fehlende Indizes oder ineffiziente Abfragen

**Lösung**:
1. Indizes auf häufig abgefragte Spalten erstellen
2. Query-Optimierung mit `EXPLAIN QUERY PLAN`
3. Eager Loading für Beziehungen verwenden

### Fehler: Speicher-Leaks
**Symptom**: Speicherverbrauch steigt kontinuierlich

**Ursache**: 
- Nicht geschlossene Datenbankverbindungen
- Zirkuläre Referenzen

**Lösung**:
1. Connection-Pooling implementieren
2. Regelmäßige Garbage Collection
3. Memory-Profiling mit `memory_profiler`

## 🛠️ Entwicklungsumgebung

### Fehler: Import-Fehler in Tests
**Symptom**: `ModuleNotFoundError` beim Ausführen von Tests

**Ursache**: PYTHONPATH nicht korrekt gesetzt

**Lösung**:
```bash
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"
python3.11 -m pytest
```

### Fehler: Konfigurationsdateien nicht gefunden
**Symptom**: `FileNotFoundError` für `settings.py`

**Ursache**: Arbeitsverzeichnis stimmt nicht

**Lösung**: Relative Pfade verwenden oder Arbeitsverzeichnis setzen:
```bash
cd /path/to/MYP_V2
python3.11 app/app.py
```

## 📋 Checkliste für Fehlerbehebung

### Vor jeder Änderung:
1. [ ] Aktuelle Logs überprüfen
2. [ ] Datenbank-Backup erstellen
3. [ ] Konfiguration validieren
4. [ ] Tests ausführen (falls vorhanden)

### Nach jeder Änderung:
1. [ ] Funktionalität testen
2. [ ] Logs auf neue Fehler prüfen
3. [ ] Performance-Impact bewerten
4. [ ] Dokumentation aktualisieren

### Bei kritischen Fehlern:
1. [ ] Service stoppen
2. [ ] Fehlerursache identifizieren
3. [ ] Rollback-Plan erstellen
4. [ ] Fix implementieren und testen
5. [ ] Service neu starten
6. [ ] Monitoring für 24h verstärken

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**Letzte Aktualisierung**: Dezember 2024  
**Hinweis**: Diese Datei sollte bei jedem neuen Fehler aktualisiert werden.