Componente C que representa o mciroserviço Wave Prediction, construído como parte do MVP da Sprint 3 da Pós Graduação em Engenharia de Software (PUC-RIO).
O objetivo da aplicação é trazer, a partir de uma interação com o front-end Let Me Sea (componente A), as previsões de ondas do litoral paulista considerando direção da ondulação, direção do vento, tamanho de onda esperado (rotas inputadas por esta API).
O objetivo principal é facilitar a organização e programação dos surfistas da cidade.
Será necessário ter todas as libs python listadas no requirements.txt instaladas. Após clonar o repositório, é necessário ir ao diretório raiz, pelo terminal, para poder executar os comandos descritos abaixo.
É fortemente indicado o uso de ambientes virtuais do tipo virtualenv.
(env)$ pip install -r requirements.txt
Este comando instala as dependências/bibliotecas, descritas no arquivo requirements.txt.
Para executar a API basta executar:
(env)$ flask run --host 0.0.0.0 --port 5002
Em modo de desenvolvimento é recomendado executar utilizando o parâmetro reload, que reiniciará o servidor automaticamente após uma mudança no código fonte.
(env)$ flask run --host 0.0.0.0 --port 5002 --reload
Abra o http://localhost:5002/#/ no navegador para verificar o status da API em execução.
Certifique-se de ter o Docker instalado e em execução em sua máquina.
Navegue até o diretório que contém o Dockerfile e o requirements.txt no terminal. Execute como administrador o seguinte comando para construir a imagem Docker:
(env)$ docker build -t componente-c .
Uma vez criada a imagem, para executar o container basta executar, como administrador, seguinte o comando:
(env)$ docker run -p 5002:5002 componente-c
Uma vez executando, para acessar a API, basta abrir o http://localhost:5002/#/ no navegador para verificar o status da API em execução.