Проект предназначен для отображения на html-карте ближайших 5 (пяти) баров/питейных заведений. Для работы требуется база данных баров Москвы. На вход подается адрес, ближайшие бары к которому будут подписанными маркерами отмечены на карте.
Скачиваем файлы и переходим в папку nearest_bars. Сюда же распаковываем архив с файлом базы данных баров Москвы - скачать тут Регистрируемся на сайте https://locationiq.com/ и получаем api-token. Обязательно создаем .env файл. Ваш .env должен содержать строки:
API_TOKEN=ваш_токен
создание образа -
sudo docker-compose up --build
запуск контейнера из образа -
sudo docker run -d -p 80:80 nearest_bars_web
Сервис будет установлен и запущен на сервере на порту 80.
Скачиваем файлы и переходим в папку nearest_bars. Сюда же распаковываем архив с файлом базы данных баров Москвы - скачать тут Регистрируемся на сайте https://locationiq.com/ и получаем api-token. Обязательно создаем .env файл. Ваш .env должен содержать строки:
API_TOKEN=ваш_токен
Python 3.9 должен быть уже установлен. Затем используйте pip для установки зависимостей:
pip install -r requirements.txt
Переходим в папку с программой. Используя консольный ввод, аргументом передаем адрес. Программа будет выводить в консоль лог своей работы. Результатом работы будет запущенный веб-сервер Flask и выведенная в консоли html ссылка на сгенерированную карту с адресом и отметками 5 ближайших баров.
python main.py Москва Тучковская улица 3
В работе программы в целях отладки и ускорения работы используется временный файл .json. По умолчанию он очищается. Если требуется протестировать программу для проверки работы с одинаковым адресом, то первым аргументом передаем этот адрес, а дополнительным вторым аргументом после пробела передаем ключ --test.
python main.py Москва Тучковская улица 3 --test
Код написан в образовательных целях на онлайн-курсе для веб-разработчиков dvmn.org.