added restful api

backend/README.md

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+# Tschunk Order API
+
+Eine RESTful API für Tschunk-Bestellungen, entwickelt mit FastAPI.
+
+## Features
+
+- Bestellungen mit mehreren Getränken erstellen
+- Alle Bestellungen abrufen
+- Spezifische Bestellungen löschen
+- Unterstützung für verschiedene Tschunk-Varianten
+- Wahl zwischen Flora Mate und Club Mate
+- Mengenangabe für jedes Getränk (Standard: 1)
+- Anmerkungen und Sonderwünsche für jedes Getränk
+
+## Verfügbare Getränke
+
+- **Tschunk**
+- **Tschunk Hannover-Mische**
+- **Tschunk alkoholfreier Rum**
+- **Virgin Tschunk**
+
+## Mate-Sorten
+
+- **Flora Mate**
+- **Club Mate**
+
+## Installation
+
+### Voraussetzungen
+
+- Python 3.8+ installiert
+
+### Setup
+
+1. **Virtuelles Environment erstellen und aktivieren:**
+
+```bash
+cd backend
+
+# Virtuelles Environment erstellen
+python -m venv venv
+
+# Virtuelles Environment aktivieren
+# Unter Linux/macOS:
+source venv/bin/activate
+
+# Unter Windows:
+# venv\Scripts\activate
+```
+
+2. **Abhängigkeiten installieren:**
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## Verwendung
+
+### Server starten
+
+```bash
+# Stelle sicher, dass das virtuelle Environment aktiviert ist
+source venv/bin/activate  # Linux/macOS
+# venv\Scripts\activate   # Windows
+
+# Server starten
+python main.py
+```
+
+Oder mit uvicorn:
+
+```bash
+uvicorn main:app --reload
+```
+
+Der Server läuft dann auf `http://localhost:8000`
+
+### API-Dokumentation
+
+Die automatisch generierte API-Dokumentation ist verfügbar unter:
+- Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`
+- ReDoc: `http://localhost:8000/redoc`
+
+## API-Endpunkte
+
+### 1. Bestellung erstellen
+```
+POST /orders
+```
+
+Beispiel-Request:
+```json
+{
+  "drinks": [
+    {
+      "drink_type": "Tschunk",
+      "mate_type": "Club Mate",
+      "quantity": 2,
+      "notes": "Bitte extra kalt servieren"
+    },
+    {
+      "drink_type": "Virgin Tschunk",
+      "mate_type": "Flora Mate",
+      "notes": "Ohne Eiswürfel"
+    },
+    {
+      "drink_type": "Tschunk Hannover-Mische",
+      "mate_type": "Club Mate",
+      "quantity": 1
+    }
+  ]
+}
+```
+
+**Hinweise:**
+- Das `quantity`-Feld ist optional. Falls nicht angegeben, wird automatisch 1 verwendet.
+- Das `notes`-Feld ist optional und kann für Sonderwünsche oder Anmerkungen verwendet werden (max. 500 Zeichen).
+
+### 2. Alle Bestellungen abrufen
+```
+GET /orders
+```
+
+### 3. Bestellung löschen
+```
+DELETE /orders/{order_id}
+```
+
+### 4. Verfügbare Getränke anzeigen
+```
+GET /drinks
+```
+
+## Beispiel-Verwendung mit curl
+
+### Bestellung erstellen:
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:8000/orders" \
+     -H "Content-Type: application/json" \
+     -d '{
+       "drinks": [
+         {
+           "drink_type": "Tschunk",
+           "mate_type": "Club Mate",
+           "quantity": 3,
+           "notes": "Bitte mit Limettenscheibe garnieren"
+         },
+         {
+           "drink_type": "Virgin Tschunk",
+           "mate_type": "Flora Mate",
+           "notes": "Allergie gegen Zitrusfrüchte"
+         }
+       ]
+     }'
+```
+
+### Alle Bestellungen abrufen:
+```bash
+curl -X GET "http://localhost:8000/orders"
+```
+
+### Bestellung löschen:
+```bash
+curl -X DELETE "http://localhost:8000/orders/{order_id}"
+```
+
+## Testing
+
+Das Projekt enthält ein Test-Skript, das alle API-Endpunkte testet:
+
+```bash
+# Stelle sicher, dass das virtuelle Environment aktiviert ist
+source venv/bin/activate
+
+# Test-Skript ausführen
+python test_api.py
+```
+
+## Projektstruktur
+
+```
+backend/
+├── main.py          # FastAPI-Anwendung
+├── models.py        # Pydantic-Modelle
+├── database.py      # In-Memory-Datenbank
+├── test_api.py      # Test-Skript
+├── requirements.txt # Python-Abhängigkeiten
+├── .gitignore       # Git-Ignore-Datei
+├── venv/            # Virtuelles Environment (wird ignoriert)
+└── README.md        # Diese Datei
+```
+
+## Hinweise
+
+- **Virtuelles Environment**: Das Projekt verwendet ein virtuelles Environment, um Abhängigkeiten zu isolieren
+- **In-Memory-Datenbank**: Die API verwendet eine In-Memory-Datenbank, d.h. alle Daten gehen beim Neustart verloren
+- **Produktionsumgebung**: Für Produktionsumgebungen sollte eine persistente Datenbank verwendet werden
+- **Validierung**: Die API validiert automatisch alle Eingaben mit Pydantic
+- **Mengenangabe**: Jedes Getränk kann eine Menge haben (mindestens 1, Standard: 1)
+- **Anmerkungen**: Jedes Getränk kann optionale Anmerkungen haben (max. 500 Zeichen)
+
+## Troubleshooting
+
+### Virtuelles Environment aktivieren
+Falls du eine Fehlermeldung bezüglich fehlender Module erhältst, stelle sicher, dass das virtuelle Environment aktiviert ist:
+
+```bash
+# Status prüfen
+which python  # Sollte auf venv/bin/python zeigen
+
+# Falls nicht aktiviert:
+source venv/bin/activate
+```
+
+### Port bereits belegt
+Falls Port 8000 bereits belegt ist, kannst du einen anderen Port verwenden:
+
+```bash
+uvicorn main:app --reload --port 8001
+```