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Docker
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# Utilise l'image de base officielle de Presidio Analyzer
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FROM mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest
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# Passe l'utilisateur à root pour pouvoir installer des paquets et copier des fichiers
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USER root
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# Met à jour la liste des paquets et installe 'curl' (utile pour certains téléchargements, bien que non strictement nécessaire pour Presidio)
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# et nettoie le cache APT pour réduire la taille de l'image.
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RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# Installe le modèle linguistique français de spaCy.
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# Ce modèle est requis pour la détection en français.
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RUN pip install --no-cache-dir \
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https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/fr_core_news_sm-3.7.0/fr_core_news_sm-3.7.0-py3-none-any.whl
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# Copie le fichier requirements.txt de l'hôte vers un dossier temporaire dans le conteneur.
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# Ensuite, installe toutes les dépendances listées dans ce fichier.
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# Cela inclut gunicorn, pyyaml, et d'autres dépendances nécessaires au bon fonctionnement de Presidio.
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COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt
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RUN pip install --no-cache-dir -r /tmp/requirements.txt
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# Définit le répertoire de travail pour les commandes suivantes dans le Dockerfile et pour le conteneur démarré.
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# Ce chemin (/usr/bin/presidio-analyzer) est l'emplacement où l'application Presidio Analyzer est pré-installée
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# ou s'attend à trouver ses fichiers internes dans l'image de base.
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WORKDIR /usr/bin/presidio-analyzer
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# Copie votre fichier de configuration default.yaml personnalisé.
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# Source : 'conf/default.yaml' sur votre hôte (relatif au contexte de build).
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# Destination : 'presidio_analyzer/conf/default.yaml' dans le conteneur (relatif au WORKDIR).
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# Cela place votre configuration personnalisée à l'endroit où Presidio Analyzer la cherchera.
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COPY conf/default.yaml presidio_analyzer/conf/default.yaml
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# Copie votre dossier de recognizers Python personnalisés.
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# Source : 'custom_recognizers' sur votre hôte (relatif au contexte de build).
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# Destination : 'custom_recognizers' dans le conteneur (relatif au WORKDIR).
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# Cela permet à Presidio de trouver et de charger vos recognizers via la configuration YAML.
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COPY custom_recognizers custom_recognizers
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# La commande finale que Docker exécutera lorsque le conteneur démarre.
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# 'gunicorn' est le serveur web, '-w 1' pour 1 worker, '-b 0.0.0.0:3000' pour écouter sur le port 3000.
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# 'presidio_analyzer.app:app' indique à gunicorn de lancer l'application Flask nommée 'app'
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# qui se trouve dans le module 'app.py' du package 'presidio_analyzer'.
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# Cette commande s'appuie sur la structure interne de l'installation Presidio dans l'image de base.
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CMD ["gunicorn", "-w", "1", "-b", "0.0.0.0:3000", "presidio_analyzer.app:app"]
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