Certamente! Ho preparato due versioni della presentazione, una in italiano e una in inglese. Entrambe evidenziano non solo le funzionalità visibili all'utente, ma anche i punti di forza dell'architettura software, che sono molto importanti per un progetto di questo livello. --- ### Presentazione (Italiano) ## FlightMonitor: Applicazione Avanzata per il Monitoraggio del Traffico Aereo **FlightMonitor** è un'applicazione desktop sviluppata in Python, progettata per offrire una suite completa di strumenti per il monitoraggio, la registrazione e l'analisi del traffico aereo. Nata come strumento per sviluppatori e appassionati di aviazione, l'applicazione combina un'interfaccia utente reattiva con un backend robusto e multi-threaded per la gestione dei dati in tempo reale e storici. --- ### Caratteristiche Principali * **Monitoraggio Live:** Visualizza in tempo reale il traffico aereo in una specifica area geografica (Bounding Box). I dati vengono aggiornati a intervalli configurabili, ottimizzati in base allo stato di autenticazione dell'utente (utente registrato vs. anonimo). * **Analisi Dati Storici:** Permette di scaricare e visualizzare i dati di volo per un intervallo di tempo passato, definendo l'area di interesse e l'intervallo di campionamento. * **Mappa Interattiva e Intelligente:** * Una mappa completamente interattiva basata su tile, con caching su disco per performance ottimali e uso offline. * Funzionalità di pan, zoom e recenter. * Visualizzazione delle tracce dei velivoli con colori unici per ogni aereo. * Una griglia geografica (reticolo) dinamica con meridiani e paralleli, che si adatta intelligentemente al livello di zoom per una leggibilità ottimale. * **Viste Dettagliate dei Dati:** * Un pannello di dettaglio rapido che mostra le informazioni principali del velivolo selezionato. * Una finestra di dettaglio completa con tutte le informazioni statiche (dal database) e dinamiche (dati di volo correnti), inclusa una mappa dedicata alla traccia completa del volo. * **Logging Dati Avanzato:** * Possibilità di registrare l'intera sessione di monitoraggio. * Salvataggio dei **dati JSON grezzi** ricevuti dal provider, per analisi offline e debug. * Creazione automatica di un **file di report** riassuntivo con i dati della sessione e il conteggio degli aerei per ogni interrogazione. * **Gestione Database:** * Importazione di database di aeromobili da file CSV con una dialog di progresso dedicata. * Archiviazione dei dati di volo in un database SQLite giornaliero per una gestione efficiente. * **Personalizzazione:** * Salvataggio e caricamento di **profili di aree geografiche** per un accesso rapido alle zone di interesse comune. * Configurazione centralizzata per un facile tuning di parametri API, polling rate e stile della UI. --- ### Architettura Tecnica Il progetto è costruito su un'architettura **MVC-like (Model-View-Controller)** pulita, con una forte enfasi sulla **separazione delle responsabilità (SoC)**. * **Model:** Lo strato dati astrae completamente la fonte (OpenSky, ecc.) attraverso un **modello dati canonico** (`CanonicalFlightState`). Gli `Adapter` dedicati gestiscono la comunicazione con le API esterne. Lo storage è affidato a SQLite con una gestione separata per dati dinamici e statici. * **View:** L'interfaccia, basata su **Tkinter (ttk)**, è composta da pannelli modulari e riutilizzabili. È un componente "passivo" che riceve dati dal Controller e notifica le interazioni dell'utente. * **Controller:** Il `AppController` orchestra il flusso di lavoro. Non contiene la logica di business, ma delega a componenti specializzati come i `DataProcessor`, `MapCommandHandler`, `RawDataLogger` e `CleanupManager`. * **Flusso Dati Asincrono:** Le operazioni di rete (chiamate API) e di rendering della mappa vengono eseguite in **thread separati** per garantire che l'interfaccia utente rimanga sempre fluida e reattiva. La comunicazione tra i thread e il thread principale della GUI avviene in modo sicuro tramite **code (`queue.Queue`)**, seguendo le best practice per le applicazioni concorrenti. --- ### Stack Tecnologico * **Linguaggi:** Python (con hint di tipo per robustezza) * **GUI:** Tkinter (con widget moderni `ttk`) * **Networking:** `requests` * **Elaborazione Immagini:** `Pillow (PIL)` * **Dati Geospaziali:** `mercantile`, `pyproj` * **Database:** `sqlite3` --- ### Sviluppi Futuri L'architettura modulare è predisposta per future espansioni, tra cui: * Integrazione di nuove fonti dati (es. FlightAware, ADSB-Hub). * Implementazione della modalità **Playback** per rivedere le sessioni registrate. * Creazione di dashboard con grafici e statistiche avanzate. --- --- ### Presentation (English) ## FlightMonitor: An Advanced Aircraft Tracking Application **FlightMonitor** is a desktop application developed in Python, designed to offer a comprehensive suite of tools for monitoring, recording, and analyzing air traffic. Conceived as a tool for developers and aviation enthusiasts, the application combines a responsive user interface with a robust, multi-threaded backend for managing real-time and historical data. --- ### Key Features * **Live Monitoring:** Displays real-time air traffic within a user-defined geographical area (Bounding Box). Data is updated at configurable intervals, optimized based on the user's authentication status (registered vs. anonymous user). * **Historical Data Analysis:** Allows for the download and visualization of flight data for a past time range, enabling users to define the area of interest and the sampling interval. * **Interactive and Intelligent Map:** * A fully interactive, tile-based map with on-disk caching for optimal performance and offline use. * Features pan, zoom, and recenter functionalities. * Displays aircraft tracks with unique colors for each plane. * A dynamic geographical grid (graticule) with meridians and parallels that intelligently adapts to the current zoom level for optimal readability. * **Detailed Data Views:** * A quick-look details panel showing essential information for the currently selected aircraft. * A full-details window with all static information (from the database) and dynamic data (current flight status), including a dedicated map for the aircraft's complete flight track. * **Advanced Data Logging:** * The ability to record an entire monitoring session. * Saves the **raw JSON data** received from the provider, ideal for offline analysis and debugging. * Automatically generates a summary **report file** containing session metadata and the aircraft count for each query. * **Database Management:** * Imports aircraft databases from CSV files through a dedicated progress dialog. * Archives flight data into a daily SQLite database for efficient management. * **Customization:** * Saves and loads **geographical area profiles** for quick access to common zones of interest. * Centralized configuration for easy tuning of API parameters, polling rates, and UI styling. --- ### Technical Architecture The project is built on a clean, **MVC-like (Model-View-Controller)** architecture with a strong emphasis on the **Separation of Concerns (SoC)**. * **Model:** The data layer completely abstracts the source (e.g., OpenSky) through a **canonical data model** (`CanonicalFlightState`). Dedicated `Adapters` handle communication with external APIs. Storage is managed by SQLite, with separate handling for dynamic and static data. * **View:** The interface, based on **Tkinter (ttk)**, is composed of modular and reusable panels. It acts as a "passive" component, receiving data from the Controller and notifying it of user interactions. * **Controller:** The `AppController` orchestrates the application's workflow. It does not contain business logic itself but delegates to specialized components like `DataProcessors`, `MapCommandHandler`, `RawDataLogger`, and `CleanupManager`. * **Asynchronous Data Flow:** Network operations (API calls) and map rendering are executed in **separate worker threads** to ensure the user interface remains always fluid and responsive. Communication between worker threads and the main GUI thread is handled safely via **queues (`queue.Queue`)**, following best practices for concurrent applications. --- ### Technology Stack * **Languages:** Python (with type hints for robustness) * **GUI:** Tkinter (with modern `ttk` widgets) * **Networking:** `requests` * **Image Processing:** `Pillow (PIL)` * **Geospatial Data:** `mercantile`, `pyproj` * **Database:** `sqlite3` --- ### Future Developments The modular architecture is designed for future expansions, including: * Integration of new data sources (e.g., FlightAware, ADSB-Hub). * Implementation of a **Playback mode** to review recorded sessions. * Creation of dashboards with advanced charts and statistics.