byronkamal / 2019.2-Gymnasteg-Backend

Gymnasteg é um Web App que auxilia o processo de votação em campeonatos de ginástica de pequeno porte. 📜Documentação: https://fga-eps-mds.github.io/2019.2-Gymnasteg-Wiki/ 🖥Produção: https://gymnasteg.herokuapp.com/ 🖥Homologação: https://homolog-gymnasteg.herokuapp.com/

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Gymnasteg

Build Status

Percentage of issues still open

License: GPL v3

codecov

O projeto Gymnasteg surgiu como uma proposta de melhorar o processo de votação em campeonatos de ginastica de pequeno porte. O objetivo do projeto é fazer com o que usuário tenha uma boa experiencia no processo de votação e a efetividade na votação.

O repositório é mantido e gerenciado por alunos de Engenharia de Software da Universidade de Brasília campus Gama (UnB - FGA). Caso possua interesse, consulte as nossas políticas de contribuição.. Dúvidas ou sugestões devem ser encaminhadas ao gestores do projeto.

Repositórios do projeto:

Frontend

Wiki

Pré Requisitos do Sistema

O Gymnasteg ultiliza a plataforma Docker para a configuração de ambiente, afim de evitar problemas de compatibilidade de sistema. Os passos abaixo podem ser seguidos para executar a aplicação usando a plataforma:

  1. Instalação do Docker
  2. Instalação do Docker Compose
  3. Clone o repositório usando o comando:
git clone https://github.com/fga-eps-mds/2019.2-Gymnasteg-Wiki.git
  1. Crie uma conexao local do docker na sua máquina para que o docker do front e backend possam se comunicar:
docker network create network-api
  1. Crie e inicie os containers para o serviço:
docker-compose up
  1. Acesse a aplicação na porta X do seu browser: http://localhost3333

About

Gymnasteg é um Web App que auxilia o processo de votação em campeonatos de ginástica de pequeno porte. 📜Documentação: https://fga-eps-mds.github.io/2019.2-Gymnasteg-Wiki/ 🖥Produção: https://gymnasteg.herokuapp.com/ 🖥Homologação: https://homolog-gymnasteg.herokuapp.com/

License:GNU General Public License v3.0


Languages

Language:JavaScript 97.6%Language:Python 1.8%Language:Dockerfile 0.5%Language:Shell 0.1%