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# --  Python Script für UCS Import  -- #
# --   by Patrick vom Hagen 2024    -- #
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# IMPORT - standard Python imports für benötigte Bibliotheken #

import pandas as pd  # pandas für Datenmanagement
import chardet  # chardet erkennt Formatierung - Umwandlung des erkannten Formats in UTF-8
import csv  # zur Verarbeitung von .csv Dateien
import uuid  # zur Generierung von neuen UUIDs

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# Flags / globale Variablen #

del_zeros = False  # Boolean, ob führende Nullen bei Klassen entfernt werden sollen
get_typos = False  # Boolean, ob geringe Unterschiede zwischen den Listen ausgegeben werden sollen
test_user = []  # Array in dem Spezialuser gespeichert und wieder eingefügt werden

school_id = 'HL'  # HL-Tag für Klassen
ox_context = 0  # OX Context pro Schule
mail_quota_lul = 2048  # MailUserQuota LuL
ox_quota_lul = 20480  # oxUserQuota LuL
mail_quota_sus = 1024  # MailUserQuota SuS
ox_quota_sus = 5120  # oxUserQuota LuL

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# MAIN FUNCTION START #

if __name__ == "__main__":
    print("Schul-IT UCS-Import Tool:")

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    # Step 1 - Dateien wählen, formatieren, einlesen | Variablen setzen #

    # ToDo Daten mit UI einlesen
    lehrer_liste_neu = "./Data/test_new.csv"
    lehrer_liste_system = "./Data/test.csv"

    schueler_liste_neu = "./Data/test_new.csv"
    schueler_liste_system = "./Data/test.csv"

    # Variablen füllen:
    school_id = input("Schul-ID eingeben (Format: 'HL070XXXX):")
    ox_context = input("OX-Context der Schule eingeben:")
    if input("Klassen mit führenden Nullen? (Y/N) ").lower() == "y":
        del_zeros = False
    else:
        del_zeros = True

    # ---------------------------------------------------- #
    # Step 2 - auf name, vorname reduzieren und abgleichen #

    # 2.1 Data Frames für Abgleich erstellen
    # 2.2 Datei mit gesamten Anzahlen generieren und füllen
    # 2.3 Nicht zuordnungsbare bzw. neue Einträge nach Abweichung zur Bestandsliste prüfen und ausgeben
    # UUIDs zwischenspeichern?

    # Step 3 - Import Data generieren - klasse, uuids, weiteres in einer Liste zusammenführen