[gcp] docker로 push하기

https://www.youtube.com/watch?v=sqUuofLBfFw

1. CLOUD BUILD API 활성화하기

GCP가서 CLOUD BUILD API 사용하기로 한다.

2. cmd가서 프로젝트 셋팅

gcloud config set project {프로젝트명}

3. registry 생성

Artifact Registry 사용셋팅

gcloud auth configure-docker asia-east1-docker.pkg.dev

gcloud builds submit --tag asia-east1-docker.pkg.dev/channel-management-service/hotelstatus/hotelstatus:1.0

에러가 나면 로그 가서 잘 살펴보자. pydantic[email] 같은 거 안 깔려있을 수도 있다.

에러날떄

1. 환경변수 잘보자
   

2. 로컬과 CLOUD RUN 다르니 DB 다르게 불러오자

import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
from contextlib import contextmanager
import os
from dotenv import load_dotenv
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

load_dotenv()

# SQLAlchemy Base 클래스 생성
Base = declarative_base()

# 환경 변수로부터 연결 정보 가져오기
def get_db_config():
    """환경에 따른 데이터베이스 연결 설정"""
    # Google Cloud Run 환경인지 확인
    if os.getenv('GAE_ENV'):
        # Cloud Run 환경에서는 Unix 소켓 사용
        return {
            "dbname": "postgres",
            "user": "hotelstatus",
            "password": "dlwndwo2!",
            "host": "/cloudsql/channel-management-service:asia-east1:hotelstatus"
        }
    else:
        # 로컬 환경에서는 Cloud SQL Proxy 사용 (localhost:5432)
        return {
            "dbname": "postgres",
            "user": "hotelstatus",
            "password": "dlwndwo2!",
            "host": "35.201.194.153",
            "port": "5432"
        }

def get_database_url():
    """SQLAlchemy용 데이터베이스 URL 생성"""
    config = get_db_config()
    print("config:", config)
    if 'port' in config:
        return f"postgresql://{config['user']}:{config['password']}@{config['host']}:{config['port']}/{config['dbname']}"
    else:
        # Unix 소켓 연결 (Cloud Run)
        return f"postgresql://{config['user']}:{config['password']}@/{config['dbname']}?host={config['host']}"

def get_connection():
    """데이터베이스 연결 생성 (psycopg2용)"""
    config = get_db_config()
    return psycopg2.connect(**config)

# SQLAlchemy 엔진 및 세션 생성
engine = create_engine(get_database_url())
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

def get_db():
    """SQLAlchemy 세션을 반환하는 의존성 함수 (FastAPI용)"""
    session = SessionLocal()
    try:
        yield session
    finally:
        session.close()

@contextmanager
def get_db_connection():
    """데이터베이스 연결 컨텍스트 매니저 (psycopg2용)"""
    conn = None
    try:
        conn = get_connection()
        yield conn
    finally:
        if conn:
            conn.close()

@contextmanager
def get_db_cursor():
    """데이터베이스 커서 컨텍스트 매니저 (딕셔너리 형태로 결과 반환)"""
    conn = None
    cursor = None
    try:
        conn = get_connection()
        cursor = conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)
        yield cursor
        conn.commit()
    except Exception as e:
        if conn:
            conn.rollback()
        raise e
    finally:
        if cursor:
            cursor.close()
        if conn:
            conn.close()



def create_tables():
    """SQLAlchemy 모델을 기반으로 테이블 생성"""
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

def test_connection():
    """데이터베이스 연결 테스트"""
    try:
        with get_db_cursor() as cursor:
            cursor.execute("SELECT 1 as test")
            result = cursor.fetchone()
            print("데이터베이스 연결 성공:", result)
            return True
    except Exception as e:
        print(f"데이터베이스 연결 실패: {e}")
        return False ```

```docker
# Python 3.11 slim 이미지를 베이스로 사용
FROM python:3.11-slim

# 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app

# 시스템 의존성 설치 (Cloud SQL 연결을 위한 패키지 포함)
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gcc \
    libpq-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# requirements.txt 복사 및 의존성 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 애플리케이션 코드 복사
COPY . .

# 포트 노출
EXPOSE 8080

# 환경변수 설정 (Cloud Run에서 덮어쓰기 됨)
ENV CLOUD_RUN_ENV=true

# 애플리케이션 실행
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]