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ui/tab_a_logic.py

@@ -155,99 +155,4 @@ class TabALogic:
         layer_type = get_layer_type(layer)
         return layer_type == "vector"
 
-    # -------------------------------
-    # Validierung und Filterung von data_dict
-    # -------------------------------
-
-    def validate_and_filter_rows(self, data_dict: DataDict) -> Tuple[DataDict, List[Any]]:
-        """
-        Validiert und filtert die Zeilen aus `data_dict`.
-
-        Erwartete Struktur von `data_dict`: {'rows': [ {attr}, ... ]}.
-
-        Für jede Zeile werden die folgenden Attribute gelesen:
-            ident      = attr['ident']        (Pflicht)
-            thema      = attr['Inhalt']       (optional)
-            url        = attr['Link']         (Pflicht)
-            stildatei  = attr['Stildatei']    (optional)
-            provider   = attr['Provider']     (Pflicht, wird uppercased)
-
-        Verhalten
-        - Pflichtfelder (ident, Link, Provider) müssen vorhanden und nicht-leer sein,
-          sonst wird die Zeile verworfen.
-        - Wenn Link nicht leer ist, wird self.link_pruefer.pruefe(url) aufgerufen.
-          - Ist das Ergebnis ok: Zeile wird behalten.
-          - Ist das Ergebnis nicht ok: Zeile wird verworfen; das verarbeitete
-            pruef_ergebnis wird gesammelt.
-        - Wenn Stildatei nicht leer ist, wird self.stil_pruefer.pruefe(stildatei) aufgerufen.
-          - Ist das Ergebnis ok: der Wert bleibt erhalten.
-          - Ist das Ergebnis nicht ok: das Feld `Stildatei` wird in der zurückgegebenen
-            Zeile auf None gesetzt; das verarbeitete pruef_ergebnis wird gesammelt.
-        - Alle pruef_ergebnis-Objekte werden an self.pruefmanager.verarbeite(...) übergeben.
-          Die verarbeiteten Ergebnisse werden in der Rückgabe-Liste gesammelt.
-
-        Rückgabe
-        - (valid_data_dict, processed_results)
-          valid_data_dict: {'rows': [valid_row1, valid_row2, ...]}
-          processed_results: Liste der vom Pruefmanager verarbeiteten pruef_ergebnis-Objekte
-        """
-        processed_results: List[Any] = []
-        valid_rows: List[Row] = []
-
-        # Grundstruktur prüfen
-        if not isinstance(data_dict, dict):
-            return {"rows": []}, processed_results
-
-        rows = data_dict.get("rows", [])
-        if not isinstance(rows, (list, tuple)):
-            return {"rows": []}, processed_results
-
-        for raw in rows:
-            # Sicherstellen, dass raw ein Mapping ist
-            if not isinstance(raw, _Mapping):
-                continue
-
-            ident = raw.get("ident")
-            inhalt = raw.get("Inhalt")
-            link = raw.get("Link")
-            stildatei = raw.get("Stildatei")
-            provider = raw.get("Provider")
-
-            # Pflichtfelder prüfen
-            if not ident or not link or not provider:
-                continue
-
-            # Provider normalisieren
-            provider_norm = str(provider).upper()
-
-            # Link prüfen
-            pe_link = self.link_pruefer.pruefe(link)
-            processed_link = self.pruefmanager.verarbeite(pe_link)
-            if not getattr(processed_link, "ok", False):
-                processed_results.append(processed_link)
-                continue  # Zeile verwerfen
-
-            # Stil prüfen (falls vorhanden)
-            if stildatei:
-                pe_stil = self.stil_pruefer.pruefe(stildatei)
-                processed_stil = self.pruefmanager.verarbeite(pe_stil)
-                if not getattr(processed_stil, "ok", False):
-                    processed_results.append(processed_stil)
-                    stildatei_value: Optional[str] = None
-                else:
-                    stildatei_value = stildatei
-            else:
-                stildatei_value = None
-
-            # Validierte Zeile zusammenbauen
-            validated_row: Row = {
-                "ident": ident,
-                "Inhalt": inhalt,
-                "Link": link,
-                "Stildatei": stildatei_value,
-                "Provider": provider_norm,
-            }
-            valid_rows.append(validated_row)
-
-        result_dict: DataDict = {"rows": valid_rows}
-        return result_dict, processed_results
+