Gifty Backend (FastAPI + OAuth)

Backend авторизации для SPA (React) c OAuth (Google/Yandex/VK), PKCE и серверными сессиями (Redis). Данные пользователей и привязок хранятся в Postgres.

Быстрый старт

1. Скопировать переменные окружения:

   cp .env.example .env
   # заполните OAuth-креды и домены/куки

2. Поднять Postgres и Redis:

   docker compose up -d

3. Установить зависимости (локально):

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

4. Применить миграции:

   alembic upgrade head

5. Запустить API:

   uvicorn app.main:app --reload
   # слушает по умолчанию 127.0.0.1:8000

Полезные URL

• Старт OAuth: GET /api/v1/auth/{google|yandex|vk}/start?return_to=/path
• Callback (обрабатывается бекендом): /api/v1/auth/{provider}/callback
• Текущий пользователь: GET /api/v1/auth/me
• Выход: POST /api/v1/auth/logout
• Healthcheck: GET /health

Тесты (базовые)

pytest -q

Примечания

• Все секреты задаются через .env, в коде не хардкодятся.
• Сессия хранится в Redis (gifty_session HttpOnly cookie). STATE для OAuth хранится в Redis 10 минут.
• Ответы в snake_case, ошибки: { "error": { "code": "...", "message": "...", "fields": {...} } }.

Data Processing & Recommendations

1. Catalog Sync (Stage 1)

Fetches products from TakProdam API and updates the local PostgreSQL database. Run:

# Make sure .venv is active
python scripts/run_sync.py

2. Embeddings Generation (Stage 3)

Generates vector embeddings for products using BAAI/bge-m3 model (runs on CPU by default). Run:

# Make sure .venv is active
python scripts/run_embeddings.py

Note: The first run will download the model (~1GB).