Este repositório está utilizando Large File Storage. Antes de baixar o repositório é necessário instalar o LFS conforme instruções nesse link. Após a instalação do LFS basta usar o git normalmente que os arquivos grandes (administrados pelo LFS) serão atualizados automaticamente.
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Variável que define se está em ambiente de produção: arquivo
src/bib/classes/settings/Config.php
variável$isProducao
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Idealmente, a senha de acesso ao banco de dados será individual: cada desenvolvedor terá a sua, e a do banco de dados de produção será definida apenas pelo administrador do servidor de produção. Ainda estamos ajustando para essa forma de trabalho, então, por enquanto, será necessária a atualização de alguns arquivos e tomar cuidado para que cada desenvolvedor não faça commit da sua senha particular.
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Para definir a senha do mysql, criar um arquivo chamado
.env
com as seguintes definições, substituindo a palavra senha pela respectiva senha, e alterando possíveis configurações locais.
MYSQL_ROOT_PASSWORD=senha
MYSQL_PASSWORD=senha
MYSQL_HOST=lab-mysql
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=lab2
MYSQL_DATABASE=lab2
MYSQL_CHARSET=utf8
- Configuração de banco de dados e email:
src/bib/classes/settings/ConstantsConfig.php
IMPORTANTE: O código foi alterado de forma a utilizar as variáveis de ambiente para conectar com o banco de dados. Se o servidor não for usar o docker, deve-se definir essas variáveis no servidor onde será executado o apache.
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É necessário criar os diretórios:
docker/lab-mysql
: Diretório para arquivos relativos ao container lab-mysql.docker/lab-mysql/mysql
: Diretório no qual serão salvos os arquivos da base de dados.docker/lab-webserver/facialRecognitionLogin
: Diretório usado para salvar imagens de reconhecimento facial para login.docker/lab-webserver/logs
. Diretório de logs do apache.
Essa estrutura pode ser criada executando os seguintes comandos:
Windows:
mkdir docker\lab-mysql\mysql
mkdir docker\lab-webserver\facialRecognitionLogin
mkdir docker\lab-webserver\logs
Unix:
mkdir -p docker/{lab-mysql/mysql,lab-webserver/{facialRecognitionLogin,logs}}
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Para iniciar a aplicação, executar o comando
docker-compose up
no terminal, a partir do diretório raiz do projeto (o diretório que contém o arquivodocker-compose.yml
). O sistema pode ser acessado navegando paralocalhost/lab
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Após iniciar o sistema pela primeira vez, é necessário executar os scripts de inicialização do banco de dados. Esse script fará o INSERT dos dados necessários para que a aplicação funcione. Para executar esse script, seguir as orientações do arquivo de inicizlização do banco de dados.