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Wie man mit einem Tabellen-Widget in Python Daten anzeigt und bearbeitet – Eine vollständige Anleitung

Python

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein Tabellen-Widget in Python verwenden, um Daten effizient zu bearbeiten. Wir decken alles von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen ab, damit Sie praktische Fähigkeiten erwerben, die das Anzeigen und Bearbeiten von Daten erleichtern.

Inhaltsverzeichnis

Was ist ein Tabellen-Widget?

Ein Tabellen-Widget ist eine GUI-Komponente, mit der Daten in Zeilen und Spalten angezeigt werden können. Es ermöglicht den Benutzern, Daten visuell zu bearbeiten und bietet eine Benutzeroberfläche, die einer Tabellenkalkulation ähnelt.

Nützlichkeit und Anwendung

Tabellen-Widgets sind äußerst nützlich als Werkzeuge zur Verwaltung, Anzeige und Bearbeitung von Daten. Sie werden häufig in Datenanalyse-Anwendungen und Datenbankverwaltungs-Tools eingesetzt.

Hauptfunktionen

  • Anzeige und Formatierung von Daten
  • Bearbeitungsfunktionen für Zellen
  • Hinzufügen und Löschen von Zeilen und Spalten
  • Filtern und Sortieren von Daten
  • Anpassung der Interaktion durch Ereignisbehandlung

Einrichten der Umgebung und Installation der benötigten Bibliotheken

Um ein Tabellen-Widget in Python zu verwenden, müssen einige Bibliotheken installiert und die Umgebung vorbereitet werden. In diesem Abschnitt erklären wir, wie die Hauptbibliotheken Tkinter und Pandas installiert werden.

Installation von Python

Falls Python noch nicht installiert ist, können Sie es von der offiziellen Website herunterladen und installieren. Hier ist der Link:
Offizielle Python-Website

Installation der benötigten Bibliotheken

Für die Implementierung des Tabellen-Widgets verwenden wir die Bibliotheken Tkinter und Pandas. Diese können mit den folgenden Befehlen installiert werden:

pip install pandas

Installation von Tkinter

Da Tkinter standardmäßig mit Python geliefert wird, ist normalerweise keine zusätzliche Installation erforderlich. In einigen Fällen, wie bei Ubuntu, muss es jedoch möglicherweise manuell installiert werden. Verwenden Sie hierfür den folgenden Befehl:

sudo apt-get install python3-tk

Einrichtung einer virtuellen Umgebung (empfohlen)

Für jedes Projekt wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um Abhängigkeiten zu verwalten. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung mit den folgenden Befehlen:

# Erstellen einer virtuellen Umgebung
python -m venv myenv

# Aktivieren der virtuellen Umgebung (Windows)
myenv\Scripts\activate

# Aktivieren der virtuellen Umgebung (Mac/Linux)
source myenv/bin/activate

Nachdem die virtuelle Umgebung aktiviert wurde, installieren Sie die benötigten Bibliotheken.

Erstellen eines einfachen Tabellen-Widgets

Nun erklären wir, wie man mit Tkinter ein einfaches Tabellen-Widget erstellt. Wir beginnen mit einem einfachen Beispiel, um die grundlegende Struktur und die ersten Schritte zu verstehen.

Erstellen eines einfachen Tabellen-Widgets

Zuallererst erstellen wir mit Tkinter ein grundlegendes Fenster und fügen ein Tabellen-Widget hinzu. Der folgende Code zeigt ein einfaches Beispiel, wie ein Tabellen-Widget erstellt werden kann.

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Beispiel für ein Tabellen-Widget")

# Definieren der Daten
columns = ("Name", "Alter", "Beruf")
data = [
    ("Taro Yamada", 30, "Ingenieur"),
    ("Hanako Tanaka", 25, "Designer"),
    ("Ichiro Suzuki", 40, "Manager")
]

# Erstellen des Tabellen-Widgets
tree = ttk.Treeview(root, columns=columns, show="headings")

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    tree.heading(col, text=col)

# Einfügen der Daten
for row in data:
    tree.insert("", tk.END, values=row)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
tree.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Erklärung des Codes

  • tk.Tk() wird verwendet, um das Hauptfenster zu erstellen und den Titel festzulegen.
  • ttk.Treeview wird verwendet, um das Tabellen-Widget zu erstellen und die zu zeigenden Spalten zu definieren.
  • tree.heading wird verwendet, um die Kopfzeilen für jede Spalte festzulegen.
  • tree.insert fügt die Daten in die Tabelle ein.
  • tree.pack platziert das Tabellen-Widget im Fenster, und root.mainloop startet die Anwendung.

Mit dieser grundlegenden Konfiguration haben wir ein einfaches Tabellen-Widget erstellt, das Daten anzeigen kann. Im nächsten Abschnitt erklären wir, wie man Daten anzeigt.

Daten anzeigen

Hier erklären wir, wie man Daten im Tabellen-Widget anzeigt. Dabei verwenden wir die Pandas-Bibliothek, um Daten aus einem DataFrame zu laden und in das Tabellen-Widget einzufügen.

Verwendung von Pandas DataFrames

Pandas ist eine sehr nützliche Bibliothek für die Datenmanipulation und Analyse. Zuerst erstellen wir einen Pandas DataFrame und zeigen diesen dann im Tabellen-Widget an.

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import pandas as pd

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Anzeigen eines DataFrames")

# Erstellen eines Pandas DataFrames
data = {
    "Name": ["Taro Yamada", "Hanako Tanaka", "Ichiro Suzuki"],
    "Alter": [30, 25, 40],
    "Beruf": ["Ingenieur", "Designer", "Manager"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Erstellen des Tabellen-Widgets
tree = ttk.Treeview(root, columns=df.columns, show="headings")

# Einstellen der Spalten
for col in df.columns:
    tree.heading(col, text=col)
    tree.column(col, width=100)

# Einfügen der Daten
for index, row in df.iterrows():
    tree.insert("", tk.END, values=row.tolist())

# Platzieren des Tabellen-Widgets
tree.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Erklärung des Codes

  • pandas as pd wird importiert, um den DataFrame zu erstellen.
  • Die Spalten des DataFrames werden verwendet, um die Spalten des Tabellen-Widgets zu definieren.
  • tree.heading wird verwendet, um die Kopfzeilen jeder Spalte festzulegen, und tree.column wird verwendet, um die Breite der Spalten festzulegen.
  • df.iterrows wird verwendet, um jede Zeile des DataFrames zu durchlaufen und mit tree.insert in die Tabelle einzufügen.

Anpassung des Tabellen-Widgets

Je nach Bedarf können Sie die Breite der Spalten und das Anzeigeformat anpassen. Zum Beispiel können Sie die Spaltenbreite wie folgt einstellen, um die Anzeige übersichtlicher zu gestalten.

for col in df.columns:
    tree.column(col, width=120)

Auf diese Weise können Sie Daten aus einem Pandas DataFrame laden und im Tabellen-Widget anzeigen. Dadurch wird die visuelle Interaktion mit großen Datensätzen erleichtert. Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie man eine Bearbeitungsfunktion für die Daten implementiert.

Implementierung der Bearbeitungsfunktion für Daten

In diesem Abschnitt erklären wir, wie man eine Funktion hinzufügt, mit der Benutzer die Daten direkt in den Zellen des Tabellen-Widgets bearbeiten können.

Einstellen bearbeitbarer Zellen

Da das Standard-Treeview-Widget von Tkinter keine direkte Bearbeitung von Zellen unterstützt, implementieren wir eine Möglichkeit, eine Entry-Widget beim Klicken auf eine Zelle anzuzeigen, um sie zu bearbeiten.

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

class EditableTable(ttk.Treeview):
    def __init__(self, master=None, **kwargs):
        super().__init__(master, **kwargs)
        self._init_bindings()

    def _init_bindings(self):
        self.bind("", self._on_double_click)

    def _on_double_click(self, event):
        region = self.identify("region", event.x, event.y)
        if region == "cell":
            column = self.identify_column(event.x)
            row = self.identify_row(event.y)
            self._edit_cell(row, column)

    def _edit_cell(self, row, column):
        x, y, width, height = self.bbox(row, column)
        value = self.item(row, "values")[int(column[1:]) - 1]

        self.entry = tk.Entry(self)
        self.entry.place(x=x, y=y, width=width, height=height)
        self.entry.insert(0, value)
        self.entry.focus()
        self.entry.bind("", lambda event: self._save_edit(row, column))

    def _save_edit(self, row, column):
        new_value = self.entry.get()
        values = list(self.item(row, "values"))
        values[int(column[1:]) - 1] = new_value
        self.item(row, values=values)
        self.entry.destroy()

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Bearbeitbares Tabellen-Widget")

# Definieren der Daten
columns = ("Name", "Alter", "Beruf")
data = [
    ("Taro Yamada", 30, "Ingenieur"),
    ("Hanako Tanaka", 25, "Designer"),
    ("Ichiro Suzuki", 40, "Manager")
]

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = EditableTable(root, columns=columns, show="headings")

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Einfügen der Daten
for row in data:
    table.insert("", tk.END, values=row)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Erklärung des Codes

  • Die Klasse EditableTable wird erstellt, indem Treeview erweitert wird, um Bearbeitungsfunktionen hinzuzufügen.
  • Ein Doppelklick-Ereignis wird gebunden, um beim Klicken auf eine Zelle den Bearbeitungsmodus zu aktivieren.
  • Die Methode _edit_cell fügt ein Entry-Widget in die ausgewählte Zelle ein, damit der Benutzer einen neuen Wert eingeben kann.
  • Die Methode _save_edit speichert den neuen Wert aus dem Entry-Widget und aktualisiert die Tabelle.

Mit dieser Methode können Benutzer die Zellen direkt im Tabellen-Widget bearbeiten. Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie man Filter- und Sortierfunktionen hinzufügt.

Fortgeschrittenes Beispiel: Hinzufügen von Filter- und Sortierfunktionen

Um die Datenbearbeitung noch weiter zu verbessern, fügen wir Filter- und Sortierfunktionen zu unserem Tabellen-Widget hinzu. Dadurch wird es einfacher, relevante Informationen aus großen Datensätzen herauszufiltern.

Hinzufügen der Filterfunktion

Wir fügen eine Filterfunktion hinzu, bei der die angezeigten Daten basierend auf einem eingegebenen Suchbegriff gefiltert werden.

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

class FilterableTable(ttk.Treeview):
    def __init__(self, master=None, **kwargs):
        super().__init__(master, **kwargs)
        self.data = []
        self.filtered_data = []
        self._init_bindings()

    def set_data(self, data):
        self.data = data
        self.filtered_data = data
        self._update_table()

    def _init_bindings(self):
        self.bind("", self._on_key_release)

    def _on_key_release(self, event):
        filter_text = event.widget.get()
        self.filtered_data = [row for row in self.data if filter_text.lower() in str(row).lower()]
        self._update_table()

    def _update_table(self):
        for row in self.get_children():
            self.delete(row)
        for row in self.filtered_data:
            self.insert("", tk.END, values=row)

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Tabelle mit Filterfunktion")

# Definieren der Daten
columns = ("Name", "Alter", "Beruf")
data = [
    ("Taro Yamada", 30, "Ingenieur"),
    ("Hanako Tanaka", 25, "Designer"),
    ("Ichiro Suzuki", 40, "Manager")
]

# Erstellen des Filter-Eingabefelds
filter_var = tk.StringVar()
filter_entry = tk.Entry(root, textvariable=filter_var)
filter_entry.pack()

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = FilterableTable(root, columns=columns, show="headings")
table.set_data(data)

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Hinzufügen der Sortierfunktion

Nun fügen wir eine Funktion hinzu, mit der die Spalten durch Klicken auf den Spaltenkopf sortiert werden können.

class SortableTable(ttk.Treeview):
    def __init__(self, master=None, **kwargs):
        super().__init__(master, **kwargs)
        self._init_bindings()

    def _init_bindings(self):
        for col in self["columns"]:
            self.heading(col, text=col, command=lambda _col=col: self._sort_column(_col, False))

    def _sort_column(self, col, reverse):
        data = [(self.set(k, col), k) for k in self.get_children("")]
        data.sort(reverse=reverse)
        for index, (val, k) in enumerate(data):
            self.move(k, "", index)
        self.heading(col, command=lambda: self._sort_column(col, not reverse))

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Tabelle mit Sortierfunktion")

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = SortableTable(root, columns=columns, show="headings")
table.set_data(data)

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Kombination der Filter- und Sortierfunktionen

Die Kombination von Filter- und Sortierfunktionen ermöglicht eine noch umfassendere Datenbearbeitung. Hier ein Beispiel:

class AdvancedTable(SortableTable, FilterableTable):
    def __init__(self, master=None, **kwargs):
        super().__init__(master, **kwargs)

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Tabelle mit Filter- und Sortierfunktion")

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = AdvancedTable(root, columns=columns, show="headings")
table.set_data(data)

# Filter-Eingabefeld erstellen
filter_entry.pack()

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Durch die Integration von Filter- und Sortierfunktionen wird die Datenbearbeitung effizienter und benutzerfreundlicher. Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie man bearbeitete Daten speichert und lädt.

Speichern und Laden von Daten

Wir erklären, wie bearbeitete Daten in einer Datei gespeichert und später wieder geladen werden können, um die Datenpersistenz zu gewährleisten und Änderungen zu speichern.

Speichern von Daten

Wir zeigen, wie bearbeitete Daten als CSV-Datei gespeichert werden können. Hierzu verwenden wir Pandas, um die Daten in eine CSV-Datei zu exportieren.

import pandas as pd
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from tkinter import filedialog

class SaveableTable(ttk.Treeview):
    def __init__(self, master=None, **kwargs):
        super().__init__(master, **kwargs)
        self.data = []

    def set_data(self, data):
        self.data = data
        self._update_table()

    def _update_table(self):
        for row in self.get_children():
            self.delete(row)
        for row in self.data:
            self.insert("", tk.END, values=row)

    def save_to_csv(self, filename):
        df = pd.DataFrame(self.data, columns=self["columns"])
        df.to_csv(filename, index=False)

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Speichern und Laden von Daten")

# Definieren der Daten
columns = ("Name", "Alter", "Beruf")
data = [
    ("Taro Yamada", 30, "Ingenieur"),
    ("Hanako Tanaka", 25, "Designer"),
    ("Ichiro Suzuki", 40, "Manager")
]

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = SaveableTable(root, columns=columns, show="headings")
table.set_data(data)

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Speichern-Schaltfläche erstellen
def save_data():
    filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".csv", filetypes=[("CSV-Dateien", "*.csv")])
    if filename:
        table.save_to_csv(filename)

save_button = tk.Button(root, text="Daten speichern", command=save_data)
save_button.pack()

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Erklärung des Codes

  • Die Klasse SaveableTable fügt die Methode save_to_csv hinzu, um Daten als CSV-Datei zu speichern.
  • tk.filedialog.asksaveasfilename wird verwendet, um den Dateinamen für das Speichern der Datei zu ermitteln, und DataFrame.to_csv speichert die Daten.
  • Eine Speichern-Schaltfläche wird hinzugefügt, die beim Klicken die Speichermethode ausführt.

Laden von Daten

Nun erklären wir, wie man gespeicherte CSV-Dateien lädt und die Daten wieder im Tabellen-Widget anzeigt.

class LoadableTable(SaveableTable):
    def load_from_csv(self, filename):
        df = pd.read_csv(filename)
        self.data = df.values.tolist()
        self.set_data(self.data)

# Erstellen des Hauptfensters
root = tk.Tk()
root.title("Speichern und Laden von Daten")

# Erstellen des Tabellen-Widgets
table = LoadableTable(root, columns=columns, show="headings")
table.set_data(data)

# Einstellen der Spalten
for col in columns:
    table.heading(col, text=col)
    table.column(col, width=120)

# Platzieren des Tabellen-Widgets
table.pack(expand=True, fill="both")

# Speichern-Schaltfläche erstellen
save_button = tk.Button(root, text="Daten speichern", command=save_data)
save_button.pack()

# Laden-Schaltfläche erstellen
def load_data():
    filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV-Dateien", "*.csv")])
    if filename:
        table.load_from_csv(filename)

load_button = tk.Button(root, text="Daten laden", command=load_data)
load_button.pack()

# Starten der Hauptloop
root.mainloop()

Erklärung des Codes

  • Die Klasse LoadableTable fügt die Methode load_from_csv hinzu, um Daten aus einer CSV-Datei zu laden.
  • tk.filedialog.askopenfilename wird verwendet, um den Dateinamen für das Laden der Datei zu ermitteln, und pd.read_csv lädt die Daten.
  • Eine Laden-Schaltfläche wird hinzugefügt, die beim Klicken die Ladefunktion ausführt.

Mit dieser Methode können Benutzer die bearbeiteten Daten speichern und später wieder laden, um mit der Bearbeitung fortzufahren. Im nächsten Abschnitt zeigen wir häufige Fehler und deren Lösungen.

Fehlerbehebung und häufig gestellte Fragen

Wir behandeln häufige Probleme bei der Verwendung von Tabellen-Widgets und geben Lösungen in Form von Fragen und Antworten. Dies wird Ihnen helfen, reibungslose Datenbearbeitung zu gewährleisten.

Problem 1: Daten werden nicht im Tabellen-Widget angezeigt

Lösung

Wenn Daten nicht angezeigt werden, überprüfen Sie bitte die folgenden Punkte:

  • Stellen Sie sicher, dass das Datenformat korrekt ist.
  • Überprüfen Sie, ob die Methode tree.insert korrekt verwendet wird.
  • Stellen Sie sicher, dass das Tabellen-Widget nach dem Einfügen der Daten korrekt angezeigt wird.
# Beispiel für das Einfügen von Daten
for row in data:
    tree.insert("", tk.END, values=row)

Problem 2: Bearbeitete Daten werden nicht gespeichert

Lösung

Wenn bearbeitete Daten nicht gespeichert werden, überprüfen Sie bitte die folgenden Punkte:

  • Stellen Sie sicher, dass die Methode save_to_csv korrekt definiert ist.
  • Überprüfen Sie, ob die Callback-Funktion für die Speichern-Schaltfläche korrekt festgelegt wurde.
  • Stellen Sie sicher, dass der Dateiname korrekt angegeben wurde.
def save_data():
    filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".csv", filetypes=[("CSV-Dateien", "*.csv")])
    if filename:
        table.save_to_csv(filename)

Problem 3: Filterfunktion funktioniert nicht

Lösung

Wenn die Filterfunktion nicht funktioniert, überprüfen Sie bitte die folgenden Punkte:

  • Stellen Sie sicher, dass das Filter-Eingabefeld korrekt erstellt wurde.
  • Überprüfen Sie, ob die Filterlogik korrekt implementiert ist.
  • Stellen Sie sicher, dass der filter_text korrekt erfasst und die Daten gefiltert werden.
def _on_key_release(self, event):
    filter_text = event.widget.get()
    self.filtered_data = [row for row in self.data if filter_text.lower() in str(row).lower()]
    self._update_table()

Problem 4: Sortierfunktion funktioniert nicht

Lösung

Wenn die Sortierfunktion nicht funktioniert, überprüfen Sie bitte die folgenden Punkte:

  • Stellen Sie sicher, dass die Sortiermethoden der Klasse SortableTable korrekt implementiert sind.
  • Überprüfen Sie, ob die Sortierbefehle korrekt an die Spaltenüberschriften gebunden sind.
  • Stellen Sie sicher, dass die Sortierlogik korrekt funktioniert.
def _sort_column(self, col, reverse):
    data = [(self.set(k, col), k) for k in self.get_children("")]
    data.sort(reverse=reverse)
    for index, (val, k) in enumerate(data):
        self.move(k, "", index)
    self.heading(col, command=lambda: self._sort_column(col, not reverse))

Problem 5: Fehler beim Laden einer CSV-Datei

Lösung

Wenn beim Laden einer CSV-Datei ein Fehler auftritt, überprüfen Sie bitte die folgenden Punkte:

  • Stellen Sie sicher, dass der Pfad der CSV-Datei korrekt angegeben ist.
  • Überprüfen Sie, ob das Format der CSV-Datei korrekt ist.
  • Vergewissern Sie sich, dass pd.read_csv korrekt verwendet wird.
def load_from_csv(self, filename):
    df = pd.read_csv(filename)
    self.data = df.values.tolist()
    self.set_data(self.data)

Nutzen Sie diese Fehlerbehebungstipps, um häufige Probleme bei der Verwendung von Tabellen-Widgets zu lösen und eine effiziente Datenbearbeitung sicherzustellen.

Zusammenfassung

Wir haben detailliert erklärt, wie man mit einem Tabellen-Widget in Python Daten anzeigt und bearbeitet. Vom Erstellen einfacher Tabellen bis hin zur Implementierung von Bearbeitungsfunktionen, Filter- und Sortierfunktionen sowie dem Speichern und Laden von Daten – alle diese Funktionen ermöglichen eine effektive und interaktive Datenbearbeitung.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir umfassend erklärt, wie man mit einem Tabellen-Widget in Python Daten anzeigt und bearbeitet, von den grundlegenden Erstellungsmethoden bis hin zu fortgeschrittenen Funktionen. Mit dem Tabellen-Widget können Sie Daten intuitiv und effizient verwalten und bearbeiten.

Wir haben die folgenden Themen behandelt:

  • Grundlagen des Tabellen-Widgets und dessen Nützlichkeit
  • Einrichten der Umgebung und Installation der benötigten Bibliotheken
  • Erstellen eines einfachen Tabellen-Widgets
  • Anzeigen von Daten
  • Implementierung der Bearbeitungsfunktion
  • Hinzufügen von Filter- und Sortierfunktionen
  • Speichern und Laden von Daten
  • Fehlerbehebung und Lösungen

Durch die Anwendung dieser Techniken können Sie die Effizienz Ihrer Datenbearbeitung erheblich verbessern. Nutzen Sie diese Funktionen in Ihren eigenen Projekten!

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