forked from kompetenzinventar/ki-backend
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# Kompetenzinventar Backend
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## Entwicklung
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### Abhängigkeiten
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- Python 3.8
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- [Pipenv](https://github.com/pypa/pipenv)
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### Entwicklungsumgebung aufbauen und starten
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cp env.dev .env
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pipenv install --dev
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pipenv shell
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export FLASK_APP=app.py
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flask db upgrade
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flask seed
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flask run
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http://localhost:5000/
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### Tests ausführen
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python -m unittest discover ki
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### Testbenutzer
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Für ein Login ohne LDAP werden die Benutzer aus der [`auth.yml`](./data/auth.yml) benutzt.
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### Beispiel-Requests
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Beispiele brauchen curl und jq.
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curl -s \
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-D "/dev/stderr" \
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http://localhost:5000/skills?search=ph | jq
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```
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curl -s \
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-D "/dev/stderr" \
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http://localhost:5000/languages?search=fr | jq
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```
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```
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curl -s \
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-D "/dev/stderr" \
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-X POST \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"username": "peter", "password": "geheim"}' \
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http://localhost:5000/users/login | jq
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```
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curl -s \
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-D "/dev/stderr" \
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-H "Authorization: Bearer 22e6c5fc-8a5a-440e-b1f4-018deb9fd24e" \
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http://localhost:5000/users/1/profile
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```
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## Docker
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### Image bauen
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docker build --tag ki_backed .
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### Container starten
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Im Beispiel wird die SQLite Datenbank `./data/ki_backend.sqlite` verwendet.
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DB-Datei anlegen
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touch data/ki_docker.sqlite
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chmod a+rw data/ki_docker.sqlite
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Container starten
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```
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docker run \
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--name=ki_backend \
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-v ${PWD}/data/ki_docker.sqlite:/app/data/ki_docker.sqlite \
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-e SQLALCHEMY_DATABASE_URI='sqlite:///data/ki_docker.sqlite' \
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-p 5000:5000 \
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ki_backend
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Skills und Sprachen importieren
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docker exec ki_backend sh -c "cd /app && /pyroot/bin/flask seed"
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## Produktionsumgebung
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Für die Produktionsumgebung wird [waitress](https://docs.pylonsproject.org/projects/waitress/en/latest/) benutzt.
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[`run_prod.py`](./run_prod.py) führt die DB Migrationen aus und startet den Server.
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## Quellen
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* [`./data/iso_639_1.csv`](https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_ISO-639-1-Codes)
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* [`./data/imgs/flags`](https://github.com/gosquared/flags)
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