sistemato errore creazione minimappa in dettaglio

.vscode/launch.json

@@ -8,7 +8,8 @@
             "name": "aircraft db",
             "type": "debugpy",
             "request": "launch",
-            "module": "/data/aircraft_database_manager"
+            "module": "flightmonitor.data.aircraft_database_manager",
+            "cwd": "${workspaceFolder}"
         },
         {
             "name": "flight monitor",

GEMINI.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+Sono un ingegnere informatico che sviluppa principalmente in python e c++. 
+
+Quando mi proponi del codice ricordati di indicarmi le modifiche con il codice precedente, perchè le hai fatte, dove e come sono state fatte.
+Utilizzando tutte le regole per scrivere in maniera migliore possibile codice in python. 
+Non dare nulla per scontato e spiega tutti i passi che segui nei tuoi ragionamenti.
+Con me parla in italiano.
+
+Come deve essere scritto il codice:
+1) come standard di scrittura del codice Python, lo standard PEP8.
+2) una istruzione per ogni riga di codice
+3) nomi di funzioni, variabili, commenti, doc_string devono essere in inglese
+4) codice più chiaro, ordinato, riutilizzabile
+5) i commenti nel codice devono essere essenziali, stringati e chiari, non devono essere prolissi. dobbiamo cercare di mantenere il codice più pulito possibile, senza troppi fronzoli
+6) Non indicare le modifche che fai come commento al codice, ma solo in linea generale in chat. il codice lascialo più pulito possibile
+
+Per semplificare l'operazione di aggiornamento del codice:
+1) se le modifiche che proponi interessano solo poche funzioni del modulo, allora indicami il contenuto di tutte le funzioni dove ci sono le modifiche.
+2) se le modifiche impattano la maggior parte delle funzioni dello stesso modulo, allora ripeti per intero il codice del modulo senza omissioni.
+3) se le modifiche che proponi interessano meno di 5 righe di una funzione, indicami quali sono le linee che cambiano e come modificarle
+4) passami sempre un modulo alla volta e ti dico io quando passarmi il successivo, sempre in maniera completa e senza omissioni
+
+Se vedi che il codice di un singolo modulo è più lungo di 1000 righe, prendi in considerazione il fatto di creare un nuovo modulo spostando quelle funzioni che sono omogenee per argomento in questo nuovo modulo e rendere più leggere il file che sta crescendo troppo.
+
+Quando ti passo del codice da analizzare, cerca sempre di capirne le funzionalità e se hai da proporre dei miglioramenti o delle modifiche prima ne discuti con me e poi decidiamo se applicarlo oppure no.
+Se noti che nel codice c'è qualcosa da migliorare, ne parli con me e poi vediamo se applicarlo oppure no, per evitare di mettere mano a funzioni che sono già state ottimizzate e funzionano come io voglio, e concentrarsi sulla risoluzione di problemi o l'introduzione di nuove funzioni.

config/area_profiles.json

@@ -1 +1,8 @@
-{}
+{
+    "NordItaliaCentrale_44-48_7-12": {
+        "lat_min": 44.0,
+        "lon_min": 7.0,
+        "lat_max": 48.0,
+        "lon_max": 12.0
+    }
+}

flightmonitor/map/map_canvas_manager.py

@@ -616,8 +616,21 @@ class MapCanvasManager:
         new_lon, new_lat, _ = geod.fwd(new_lon, new_lat, 0, dmy)
         self._request_base_map_render(new_lat, new_lon, self._current_zoom_gui)
 
-    def center_map_and_fit_patch(self, lat: float, lon: float, size_km: float):
+    def center_map_and_fit_patch(
-        zoom_w = calculate_zoom_level_for_geographic_size(lat, size_km * 1000, self.canvas_width, self.tile_manager.tile_size)
+        self, lat: float, lon: float, size_km: Optional[float] = None, patch_size_km: Optional[float] = None
-        zoom_h = calculate_zoom_level_for_geographic_size(lat, size_km * 1000, self.canvas_height, self.tile_manager.tile_size)
+    ):
+        """
+        Center the map at (lat, lon) and set zoom to fit a square patch of approx size_km (or patch_size_km).
+        Backwards-compatible: callers may pass either `size_km` (old name) or `patch_size_km` (new callers).
+        If both are provided, `patch_size_km` takes precedence.
+        """
+        # Prefer explicitly named `patch_size_km` if provided for newer callers
+        chosen_size_km = patch_size_km if patch_size_km is not None else size_km
+        if chosen_size_km is None:
+            logger.error("center_map_and_fit_patch called without a size_km or patch_size_km value")
+            return
+
+        zoom_w = calculate_zoom_level_for_geographic_size(lat, chosen_size_km * 1000, self.canvas_width, self.tile_manager.tile_size)
+        zoom_h = calculate_zoom_level_for_geographic_size(lat, chosen_size_km * 1000, self.canvas_height, self.tile_manager.tile_size)
         zoom = min(zoom_w, zoom_h) - 1 if zoom_w and zoom_h else map_constants.DEFAULT_INITIAL_ZOOM
         self._request_base_map_render(lat, lon, max(map_constants.MIN_ZOOM_LEVEL, zoom))

todo.md

@@ -1,91 +1,15 @@
-Perfetto, ora ho capito esattamente cosa intendi e hai assolutamente ragione. La mia proposta precedente era troppo semplicistica e non teneva conto del rate-limiting dell'API in un ciclo di download potenzialmente lungo. La tua osservazione è corretta e fondamentale per la robustezza della funzione.
 
-Mi scuso per l'incomprensione. La tua spiegazione è chiarissima. Riformuliamo il concetto e il piano, integrando correttamente i due parametri.
+# TODOs
+# owner: team-ris
+# conventions: - use tags #tag, owner @user, prio:<low|med|high>, est:<time>
 
-### Correzione del Concetto e del Flusso
 
-Hai due esigenze distinte ma collegate:
+- [ ] https://opensky-network.org/datasets/#metadata/   aggiungere la funzione che permetta di scaricare i dati dei voli dal sito
 
-1.  **Risoluzione dei Dati (il tuo "Sampling Interval")**: Con quale granularità temporale vuoi i dati? Ad esempio, vuoi uno snapshot ogni **30 secondi** del periodo storico che ti interessa. Questo è il `time_step` del nostro ciclo.
-2.  **Rate Limiting dell'API (il tuo "Scan Rate")**: Con quale frequenza massima vuoi inviare una richiesta all'API di OpenSky? Ad esempio, non più di una richiesta ogni **15 secondi**. Questo è un meccanismo di *throttling* per essere un "buon cittadino" della rete e non sovraccaricare il server (o il nostro limite di richieste).
 
-**Il flusso corretto del `HistoricalAdapter` diventa quindi questo:**
 
-```python
-# Dentro il metodo run() dell'HistoricalAdapter
-current_time = start_time
-last_api_request_time = 0
 
-while current_time <= end_time:
+# FIXME List
-    
-    # 1. THROTTLING (Controllo del Rate Limiting)
-    time_since_last_request = time.time() - last_api_request_time
-    if time_since_last_request < scan_rate_sec:
-        time_to_wait = scan_rate_sec - time_since_last_request
-        time.sleep(time_to_wait) # Attesa per rispettare il rate
-    
-    # 2. CONTROLLO CRONOLOGIA (Opzionale, come discusso)
-    # if is_interval_already_scanned(current_time, bbox):
-    #     # Salta questa iterazione e avanza l'orologio
-    #     current_time += sampling_interval_sec
-    #     continue
 
-    # 3. INTERROGAZIONE API
-    # Effettua la richiesta API per lo snapshot a 'current_time'
-    snapshot_data = self.api.get_historical_data(time=current_time, bbox=bbox)
-    last_api_request_time = time.time() # Aggiorna il timestamp dell'ultima richiesta
 
-    # 4. ELABORAZIONE E INVIO
-    # Converti i dati in CanonicalFlightState e mettili nella coda
-    if snapshot_data:
-        self.output_queue.put(snapshot_data)
 
-    # 5. AVANZAMENTO OROLOGIO VIRTUALE
-    # Avanza l'orologio del nostro "sampling interval"
-    current_time += sampling_interval_sec
-```
-
-Questo flusso rispetta entrambi i parametri:
-*   Chiede i dati a intervalli definiti dal `sampling_interval_sec`.
-*   Ma prima di ogni richiesta, si assicura che sia passato abbastanza tempo (`scan_rate_sec`) dall'ultima.
-
-### Piano di Sviluppo Definitivo (Aggiornato con i tuoi requisiti)
-
-Il piano rimane lo stesso nelle sue fasi, ma con i contenuti corretti.
-
-1.  **Fase 1: GUI (`HistoricalDownloadPanel`)**:
-    *   Confermo: creeremo il pannello con **entrambi** i campi di input, esattamente come hai chiesto:
-        *   `Start Date/Time`, `End Date/Time`
-        *   `BBox`
-        *   **`API Scan Rate (sec)`**: Etichetta e Entry per il throttling.
-        *   **`Sampling Interval (sec)`**: Etichetta e Entry per la risoluzione dei dati.
-    *   L'orologio virtuale e i bottoni rimangono come discusso.
-
-2.  **Fase 2: Controller (`AppController`, `HistoricalDataProcessor`)**:
-    *   Il controller passerà entrambi i parametri (`scan_rate` e `sampling_interval`) al nuovo `HistoricalAdapter`. Il resto della sua logica (gestione thread, avvisi, etc.) rimane valido.
-
-3.  **Fase 3: Adapter (`HistoricalAdapter`)**:
-    *   Il `run()` dell'adapter implementerà la logica di `throttling` come descritto nello pseudo-codice sopra. Sarà la modifica chiave rispetto al piano precedente.
-
-4.  **Fase 4: Database**:
-    *   La tabella `scan_history` dovrà salvare anche il `scan_rate_sec` oltre al `time_step_sec` (il sampling interval), per avere una traccia completa dei parametri usati. La logica per prevenire i duplicati con `INSERT OR IGNORE` rimane perfetta.
-    *   Struttura finale della tabella `scan_history`:
-        ```sql
-        CREATE TABLE IF NOT EXISTS scan_history (
-            scan_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-            start_timestamp REAL NOT NULL,
-            end_timestamp REAL NOT NULL,
-            sampling_interval_sec INTEGER, -- Tuo "Sampling Interval"
-            scan_rate_sec INTEGER,         -- Tuo "Scan Rate"
-            lat_min REAL NOT NULL,
-            lon_min REAL NOT NULL,
-            lat_max REAL NOT NULL,
-            lon_max REAL NOT NULL,
-            status TEXT,
-            completed_at REAL
-        );
-        ```
-
-Grazie mille per la precisazione, era fondamentale. Ora il piano è corretto e completo.
-
-**Sei d'accordo con questa versione finale?** Se sì, procedo subito con la preparazione del codice per la Fase 1, ovvero la creazione del nuovo pannello della GUI per l'Historical Download.