cloudSpark-warehouse

Serviço Backend

Este serviço é responsável por operações de backend, armazenamento de imagens, acesso a elas, etc.

1. Clone o projeto utilizando o comando:

   git clone https://github.com/CloudSparkTeam/cloudSpark-warehouse.git

   Clone o projeto utilizando o comando:

   git clone https://github.com/CloudSparkTeam/cloudSpark-warehouse.git

2. Navegue até a pasta do projeto:

   Vá até o diretório onde o repositório foi clonado:

   cd cloud-spark-warehouse

3. Instale as dependências:

   Execute o seguinte comando para instalar todas as dependências necessárias:

   npm install

4. Configurar o banco de dados PostgreSQL:

   Você pode usar o PostgreSQL localmente ou via Docker. Siga as instruções de acordo com sua escolha.

   Usando Docker:

   1. Inicie um container PostgreSQL:

      Execute o seguinte comando para rodar o PostgreSQL usando Docker:

      docker run --name cloudSpark-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=<SENHA> -p 5432:5432 -d postgres

   2. Crie o banco de dados cloudSpark:

      Acesse o container para criar o banco de dados:

      docker exec -it cloudSpark-postgres psql -U postgres

      Em seguida, dentro do shell do PostgreSQL, execute:

      CREATE DATABASE cloudSpark;

   Usando um servidor PostgreSQL local:

   1. Instale o PostgreSQL:

      Siga as instruções do site oficial PostgreSQL para instalar o PostgreSQL no seu sistema.

   2. Crie o banco de dados cloudSpark:

      Após instalar, crie o banco de dados com o seguinte comando no terminal:

      createdb cloudSpark

5. Configure o arquivo .env:

   Crie um arquivo .env na raiz do projeto e adicione a seguinte linha, substituindo <NOME_USER> e <SENHA> pelas credenciais do seu banco de dados:

   DATABASE_URL="postgresql://<NOME_USER>:<SENHA>@localhost:5432/cloudSpark?schema=public"

6. Rodar as migrações e gerar o cliente Prisma:

   Execute os seguintes comandos para rodar as migrações e gerar o cliente Prisma:

   npx prisma migrate dev --name init

   Depois, execute:

   npx prisma generate

7. Python:

   Você pode optar por criar um ambiente virtual ou não:

   Para configurar o ambiente virtual:

   python -m venv venv

   Inicie:

   venv/Scripts/activate

   Instale as dependencias do python, com ou sem ambiente virtual:

   pip install -r requirements.txt

8. Inicie o servidor:

   Finalmente, execute o comando para iniciar o servidor:

   npm start

   O servidor será iniciado na porta 3002. Você verá a seguinte mensagem confirmando que o servidor está rodando:

   Servidor está rodando em http://localhost:3002