# --- Phase 1: build des dépendances ---
# Utilise une image Python complète avec Poetry
FROM python:3.13-slim AS builder

# Définir le répertoire de travail
WORKDIR /app

# Installer Poetry
RUN pip install poetry==1.8.3

# Copier uniquement les fichiers de définition de projet
COPY pyproject.toml poetry.lock ./

# Créer un environnement virtuel dans un emplacement spécifique
RUN python -m venv /venv

# Activer le venv et installer les dépendances (sans dev)
# Cela permet de mettre en cache cette couche si les dépendances ne changent pas
RUN . /venv/bin/activate && \
    poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes && \
    pip install -r requirements.txt

# --- Phase 2: image finale d'éxécution ---
# Utiliser une image slim car nous n'avons plus besoin des outils de build
FROM python:3.13-slim

# Définir le répertoire de travail
WORKDIR /app

# Copier l'environnement virtuel complet de la phase de build
COPY --from=builder /venv /venv

# Copier le code source de l'application
# Assumant que le code FastAPI est dans src/
COPY src/ ./src

# Ajouter /app/src au PYTHONPATH pour que Python trouve le module "app"
ENV PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/app/src"

# Exposer le port sur lequel FastAPI (uvicorn) va tourner
EXPOSE 8000

# Commande pour lancer l'application
# On utilise le binaire uvicorn du venv
# EB (plateforme Docker) s'attend par défaut à ce que l'app tourne sur le port 8000
CMD ["/venv/bin/uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]