further prototyping, added first DB interactions

src/wce_crm/backend/initial_recording.py

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+from __future__ import annotations
+
+from typing import TypedDict, cast
+
+import polars as pl
+
+from wce_crm import db
+
+
+class CompanyInfo(TypedDict):
+    ma_id: str
+    wce_id: str
+    ma_unternehmensname: str
+    ma_branche: str
+    ma_strasse: str
+    ma_hausnummer: str
+    ma_plz: str
+    ma_ort: str
+    ma_plz_postfach: str
+    ma_postfach: str
+    ma_website: str
+    ma_mail: str
+    ma_telefonnummer: str
+    ma_faxnummer: str
+    ma_ersteintrag_datum: str
+    ma_aktualisierung_datum: str
+    ma_aktualisierung_nutzer: str
+    ma_sollprozess: str
+    ma_auslaendische_mitarbeiter: str
+    ma_quelle_information: str
+    ma_bemerkung: str
+    ma_kontakt: str
+    ma_schlagworte: str
+    ma_archiviert: str
+
+
+def _transform_for_gui_output(
+    data: pl.DataFrame,
+) -> pl.DataFrame:
+    q = (
+        data.lazy()
+        .with_columns(
+            pl.col(pl.Datetime).dt.to_string("%d.%m.%Y"),
+            pl.col(pl.Date).dt.to_string("%d.%m.%Y"),
+            pl.when(pl.col(pl.Boolean))
+            .then(pl.lit("Ja"))
+            .otherwise(pl.lit("Nein"))
+            .name.keep(),
+        )
+        .with_columns(pl.all().cast(pl.String))
+    )
+
+    return q.collect()
+
+
+def comp_search_choice_mapping() -> dict[str, int]:
+    # TODO no reload functionality
+    q = db.df_crm_master.lazy()
+    counter = pl.int_range(0, pl.len()).over(pl.col.ma_unternehmensname)
+    q = q.with_columns(
+        ma_unternehmensname_dedupl=pl.when(counter == 0)
+        .then(pl.col.ma_unternehmensname)
+        .otherwise(pl.format("{} ({})", pl.col.ma_unternehmensname, counter))
+    )
+    df = q.collect()
+
+    return dict(zip(df["ma_unternehmensname_dedupl"], df["ma_id"]))
+
+
+def comp_search_get_info(
+    ma_id: int,
+) -> CompanyInfo:
+    df = db.df_crm_master.filter(pl.col.ma_id == ma_id)
+    if df.height > 1 or df.height == 0:
+        raise ValueError(f"Größe des zurückgelieferten Datenpakets ungültig: {df.height}")
+
+    df = _transform_for_gui_output(df)
+    return cast(CompanyInfo, df.row(0, named=True))