# RPA Dashboard — Autodeploy con Woodpecker CI

## Panoramica

Il deploy avviene automaticamente tramite **Woodpecker CI** collegato a **Gitea**.
Non serve nessun intervento manuale: basta taggare un commit con `prod`.

---

## Flusso

```
push / PR  →  lint + syntax check   (verifica automatica ad ogni commit)

tag prod   →  lint → syntax → build → deploy
                                          └─ estrae i file su /ATG_RUN_TEST/Dashboard
                                          └─ riavvia il container Docker
                                          └─ dashboard live su http://57.131.52.95:8473
```

---

## Pubblicare una nuova versione

### Automatico — tag `prod` (raccomandato)

```bash
# 1. Commit delle modifiche
git add .
git commit -m "descrizione modifica"

# 2. Spostare il tag prod sul commit corrente e pubblicare
git tag -f prod
git push --force --tags
```

Woodpecker riceve il webhook da Gitea e avvia la pipeline in automatico.

### Manuale — dal pannello Woodpecker

Apri la pipeline su Woodpecker UI → pulsante **"trigger manually"**.
Esegue build + deploy senza bisogno di taggare (utile per test o fix rapidi).

---

## Step della pipeline (`.woodpecker.yml`)

| Step | push / PR | tag `prod` | manuale | Cosa fa |
|---|---|---|---|---|
| `lint` | ✓ | ✓ | ✓ | flake8 — controlla stile e errori Python |
| `syntax` | ✓ | ✓ | ✓ | `py_compile` su tutti i `.py` |
| `build` | — | ✓ | ✓ | crea `rpa-tdi-dashboard-prod.zip` (esclude `.env`, `__pycache__`, `*.md`, ecc.) |
| `deploy` | — | ✓ | ✓ | estrae lo zip in `/ATG_RUN_TEST/Dashboard`, riavvia il container |

---

## Infrastruttura

| Componente | Dettaglio |
|---|---|
| Forge | Gitea (self-hosted) |
| CI | Woodpecker CI — Ubuntu cloud + Docker |
| VM | `57.131.52.95` |
| Porta dashboard | `8473` |
| Cartella deploy | `/ATG_RUN_TEST/Dashboard` |
| Cartella DB | `/ATG_RUN_TEST/db` |
| Container | `rpa-dashboard-test` |

---

## Prerequisiti sulla VM (setup iniziale, una tantum)

```bash
# Creare le cartelle
mkdir -p /ATG_RUN_TEST/Dashboard
mkdir -p /ATG_RUN_TEST/db

# Creare il .env con le variabili locali Linux
cat > /ATG_RUN_TEST/Dashboard/.env <<EOF
LOGIN=true
DASHBOARD_USER=TDI_admin
DASHBOARD_PASSWORD=Dashboard_TDI_26!
RPA_REPORT_PORT=8473
EOF

# Copiare i file .db nella cartella db
# es. cp rpa_FORMAZIONE.db /ATG_RUN_TEST/db/
```

Abilitare i volume mounts nel Woodpecker runner (nel file di config dell'agent):

```env
WOODPECKER_BACKEND_DOCKER_VOLUMES=true
```

---

## Verifica deploy

```bash
# Stato del container
docker ps | grep rpa-dashboard-test

# Log in tempo reale
docker logs -f rpa-dashboard-test

# Riavvio manuale (se necessario)
docker restart rpa-dashboard-test
```

Dashboard: `http://57.131.52.95:8473/login`