# Docker + Prefect

## 1. 构建镜像

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker build -t gmv-analytics-prefect:latest .
```

## 2. 单次执行

```bash
docker run --rm \
  --env-file /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/.env \
  -e PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx \
  gmv-analytics-prefect:latest \
  python prefect_gmv_scheduler.py
```

## 3. 启动每天 09:00 的 Prefect 调度

这会连接 `.env` 中已经配置的 `PREFECT_API_URL`，并在 Prefect 中启动一个 deployment。

```bash
docker run --rm \
  --env-file /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/.env \
  -e PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx \
  gmv-analytics-prefect:latest
```

容器默认执行：

```bash
python prefect_gmv_scheduler.py --serve
```

也可以直接用 Compose：

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker compose up -d --build
```

停止：

```bash
docker compose down
```

## 4. 如果你是用 Prefect worker 跑容器

先保证你的 Prefect worker 已经连到同一个 `PREFECT_API_URL`。

推荐命令示例：

```bash
prefect worker start --pool default-agent-pool --type process
```

如果你后面要改成真正的 Docker work pool，再在 Prefect UI 中把 deployment 的基础设施切到 Docker，并指定镜像：

```text
gmv-analytics-prefect:latest
```

## 5. 常用覆盖参数

单次 dry-run：

```bash
docker run --rm \
  --env-file /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/.env \
  -e PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx \
  gmv-analytics-prefect:latest \
  python prefect_gmv_scheduler.py --dry-run
```

指定时间范围：

```bash
docker run --rm \
  --env-file /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/.env \
  -e PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx \
  gmv-analytics-prefect:latest \
  python prefect_gmv_scheduler.py --start-date 2026-03-01 --end-date 2026-03-12
```