GreenScore

Application d'évaluation des compléments alimentaires selon leur impact environnemental.

Structure du projet

• app/frontend/ - Application React avec TypeScript
• app/backend/ - API Node.js/Express
• app/ai-service/ - Services d'intelligence artificielle
• app/database/ - Scripts et configurations de base de données

Prérequis

• Docker et Docker Compose
• Node.js (pour le développement local)
• Python 3.8+ (pour le développement local)
• Make (pour utiliser les commandes simplifiées)

Configuration

1. Copier le fichier .env.example vers .env dans chaque service :

   cp .env.example ./app/frontend/.env
   cp .env.example ./app/backend/.env
   cp .env.example ./app/ai-service/.env

2. Mettre à jour les variables d'environnement dans les fichiers .env avec vos valeurs.

Démarrage rapide avec Makefile (recommandé)

# Démarrer l'application en mode développement (rechargement automatique)
make start

# Arrêter tous les services
make stop

# Arrêter et supprimer tous les services et volumes
make down

# Afficher les logs
make logs

Démarrage rapide avec Docker Compose

Avec Docker en mode développement (avec rechargement automatique)

# Démarrer tous les services en mode développement
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# Arrêter tous les services
docker-compose -f docker-compose.yml down

Développement local

Frontend

cd app/frontend
npm install
npm run dev

Backend

cd app/backend
npm install
npm run dev

AI Service

cd app/ai-service
pip install -r requirements.txt
python app.py

Commandes Makefile disponibles

• make start - Démarrer l'application en mode développement
• make stop - Arrêter tous les services en mode développement
• make down - Arrêter et supprimer tous les services et volumes (développement)
• make logs - Afficher les logs des services (développement)
• make build - Construire les images Docker en mode développement
• make clean - Nettoyer les fichiers de build et node_modules
• make help - Afficher l'aide

Services

• Frontend : http://localhost:3000
• Backend API : http://localhost:3001
• AI Service : http://localhost:5000
• Base de données : postgresql://localhost:5433