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Wer sagt eigentlich, dass man für Excel-Automatisierung immer einen Server braucht?

Ich habe ein kleines, aber praxisnahes Setup gebaut, mit dem Nutzer direkt im Browser eine CSV hochladen können – und daraus wird per Python (openpyxl) eine formatierte Excel-Tabelle (.xlsx) erzeugt und zum Download bereitgestellt.

🔧 Technik-Stack:

• PyScript (Python im Browser)

• openpyxl (echte Excel-Strukturen, Tabellen, Formatierungen)

• Kein Backend, kein Upload auf Server

• Läuft lokal über localhost oder HTTPS

📌 Features:

• CSV-Upload durch den Nutzer

• automatische Trennzeichenerkennung

• Excel-Tabelle mit Header, Filter, Style

• Download der fertigen .xlsx

• komplett clientseitig (Datenschutz 👍)

💡 Spannend für:

• Datenanalyse & Audit

• GoBD-nahe Datenaufbereitung

• interne Tools ohne Serverbetrieb

• Schulungen & Demos

• Python-Automatisierung im Browser

PyScript entwickelt sich rasant weiter – und mit dem richtigen Setup lassen sich erstaunlich produktive Workflows bauen, ganz ohne klassische Infrastruktur.

👉 Wenn Interesse besteht, teile ich gern ein Minimal-Beispiel als eine einzige HTML-Datei oder erkläre die Stolpersteine (Package-Loading, Browser-Limits, Android-Besonderheiten).

Zum Ausprobieren kann jeder die Webseite https://majo2000.bplaced.net/python/openpyxl.html aufrufen und testen!

Und nicht zu vergessen, openpyxl ist vollständig kompatibel zur Python-Version in Caseware IDEA. Somit kann jeder Prüfer/Prüferin automatisiert formatierte Exceltabellen erstellen!

#Python #PyScript #openpyxl #Excel #CSV #DataAnalytics #Audit #BrowserAutomation #NoBackend #LowCode #GoBD #Excel #Caseware #IDEA

Aufgrund der beruflichen Erfahrungen habe ich mir eine kleine, aber praxisnahe Lösung gebaut, die mir bei GDPdU-Importen in CaseWare IDEA (SmartX) richtig Zeit spart:

✅ Mehrere CSV-Dateien hochladen (mit Kopfzeile)
✅ Automatische Delimiter-Erkennung (für das Einlesen)
✅ Export als ZIP mit

• index.xml (eine Datei für alle Tabellen)

• gdpdu-01-08-2002.dtd

• bereinigten CSVs (ohne Kopfzeile)

Warum “bereinigte CSVs”?
In GDPdU/IDEA sind die Spalten in der index.xml definiert – wenn die CSV zusätzlich noch die Kopfzeile enthält, landet die oft als „Datensatz 1“ im Import oder sorgt für Sonderlogik. Deshalb exportiere ich im ZIP die CSVs ohne Header.

Wichtigster Punkt (aus der Praxis gelernt):
📌 Dezimalkomma + Komma-Delimiter = Import bricht früh ab
Wenn CSV als Trennzeichen , nutzt und die Werte als deutsches Dezimalformat 1234,56 vorliegen, „zerreißt“ das die Spalten. Ergebnis: IDEA importiert dann gern nur den ersten Datensatz sauber.

Meine robuste Empfehlung (und im Generator fest verdrahtet):
🔒 Output immer mit ; als Trennzeichen + CRLF-Zeilenenden (\r\n)
➡️ Damit laufen Imports deutlich stabiler in IDEA/SmartX.

Zusätzlich habe ich noch folgendes eingebaut:
📊 Numeric-Spalten mit Dezimalstellen werden in der index.xml explizit als Dezimalspalten definiert – inkl.
<Numeric><Accuracy>2</Accuracy></Numeric>
Und zwar nicht nur, wenn ein Wert mathematisch „nicht ganzzahlig“ ist, sondern schon dann, wenn in den Quelldaten irgendwo ein Dezimalmarker vorkommt (z. B. 10,00). So bleibt die Spaltendefinition konsistent.

🎯 Ergebnis: Ein GDPdU-kompatibles ZIP, das sich in IDEA (SmartX) sauber importieren lässt – auch bei mehreren Tabellen und deutschem Zahlenformat.

Live zum ausprobieren für alle unter https://majo2000.bplaced.net/python/Index_xml_Generator.html 

Wenn jemand ähnliche Import-Themen hat (GoBD/GDPdU, IDEA, SAP/DATEV-Exports, Delimiter-/Format-Fallen): gern kommentieren oder kurz schreiben. 🙂

#GDPdU #GoBD #CaseWareIDEA #SmartX #Audit #Datenanalyse #CSV #Python #JavaScript #Finanzprüfung #Etriebsprüfung #Audit

Ich habe die letzten Tage eine kleine EÜR-Webapp komplett im Browser gebaut – mit PyScript/Pyodide und SQLite. Ziel: Einnahmen/Ausgaben erfassen, Belege speichern und eine einfache EÜR-Auswertung inkl. Export erstellen – ohne Server, kostenlos und offline-freundlich.

✅ Features

• Login/Registrierung (lokal)

• Buchungen: Einnahmen & Ausgaben mit Kategorie, Beschreibung, Datum

• Belege (Upload, Speicherung in der DB)

• Jahres-Filter für die Buchungsübersicht

• EÜR-Auswertung (Überschuss + Report)

• CSV-Export (Buchungen + EÜR-Report)

• Backup/Restore: komplette DB als .sqlite exportieren & wieder importieren

• ZIP-Export: csv/buchungen.csv + csv/eur_report.csv + receipts/... (alle Belege) in einer Datei

💡 Warum das spannend ist

• Für „kleine Tools“ oder Prototypen ist das extrem schnell: Frontend + Logik in Python, DB direkt im Browser.

• Die Daten bleiben nach Browser-Neustart erhalten (persistenter Browser-Speicher) – und mit DB Export/Import ist auch ein sauberer „Dauerbetrieb“ möglich.

• Kein Hosting-Zwang, keine Credentials auf einem Server – dafür aber bewusst: Geräte-/Browser-gebunden, solange man nicht exportiert/importiert.

Testen könnt Ihr das über folgenden Link: https://majo2000.bplaced.net/python/EUR.html