# syntax=docker/dockerfile:1
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#  TradeMind – Container-Image
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#      podman build --format docker -t trademind:latest -f Containerfile .
#
#  --format docker ist nötig, damit die HEALTHCHECK-Anweisung ins Image übernommen wird;
#  das OCI-Format kennt sie nicht. podman-compose und die Quadlet-Einheit bringen den
#  Healthcheck ohnehin selbst mit, dort ist das Format egal.
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# ---------- Stufe 1: Abhängigkeiten in ein virtuelles Environment installieren
FROM docker.io/library/python:3.12-slim AS builder

ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1

WORKDIR /build

RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

# Erst die Metadaten kopieren – so bleibt der Dependency-Layer über Codeänderungen hinweg gültig.
COPY pyproject.toml README.md ./
COPY src/trademind/__init__.py ./src/trademind/__init__.py
RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel && pip install .

# Jetzt den vollständigen Quellcode und das Paket selbst installieren.
COPY src/ ./src/
RUN pip install --no-deps .

# ---------- Stufe 2: schlankes Laufzeit-Image
FROM docker.io/library/python:3.12-slim AS runtime

LABEL org.opencontainers.image.title="TradeMind" \
      org.opencontainers.image.description="Selbstlernender Krypto-Trading-Bot (Paper, Backtest, Live)" \
      org.opencontainers.image.source="https://github.com/tlt-turbo/trademind" \
      org.opencontainers.image.licenses="MIT"

ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" \
    PYTHONUNBUFFERED=1 \
    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    TRADEMIND_CONFIG=/config/config.yaml \
    TZ=UTC

# Nicht-Root-Benutzer; UID/GID 10001 kollidiert selten mit Host-Benutzern.
RUN groupadd --gid 10001 trademind \
 && useradd --uid 10001 --gid 10001 --create-home --home-dir /home/trademind trademind \
 && mkdir -p /data/models /config \
 && chown -R 10001:10001 /data /config

COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
COPY --chown=10001:10001 config/config.example.yaml /config/config.example.yaml

USER 10001:10001
WORKDIR /home/trademind

# /data hält SQLite-Datenbank und trainiertes Modell – als Volume einhängen, sonst
# gehen Lernfortschritt und Historie beim Neustart verloren.
VOLUME ["/data"]

EXPOSE 8080

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=45s --retries=3 \
    CMD python -c "import urllib.request,sys; sys.exit(0 if urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8080/health', timeout=4).status==200 else 1)"

ENTRYPOINT ["trademind"]
CMD ["run", "--config", "/config/config.yaml"]