Construir la imagen Docker

1. En la terminal, asegúrate de estar en la carpeta jobApplication.

2. Ejecuta el siguiente comando para construir la imagen Docker:

   docker build -t jobapplication .

   Esto creará una imagen Docker llamada jobapplication. Docker instalará todas las dependencias y preparará la imagen.

Ejecutar el contenedor Docker

1. Una vez creada la imagen, ejecuta el siguiente comando para iniciar el contenedor:

   docker run -e RRHH_API_KEY="AJEFTSLBSUXBTIILJPQKSNNXTETCMFRRWHQSLIHBDJQVBFELRO" -e RRHH_BASE_URL="http://rrhh.administracionapi.camsoft.com.do:8086" -p 8501:8501 jobapplication

   Este comando:

   • Ejecuta el contenedor basado en la imagen jobapplication.
   • Mapea el puerto 8501 en tu máquina al puerto 8501 en el contenedor, permitiéndote acceder a la aplicación desde tu navegador.
   • -e RRHH_API_KEY="AJEFTSLBSUXBTIILJPQKSNNXTETCMFRRWHQSLIHBDJQVBFELRO" crea variable de entorno

2. Abre tu navegador y visita http://localhost:8501. Deberías ver tu aplicación de Streamlit corriendo dentro de Docker.

Detener el contenedor

Para detener el contenedor, abre una nueva terminal y usa el siguiente comando:

docker ps

Este comando muestra todos los contenedores en ejecución. Copia el CONTAINER ID correspondiente a tu contenedor y luego detén el contenedor con:

docker stop <CONTAINER_ID>

Guardar y compartir tu imagen Docker (opcional)

Si deseas compartir la imagen de Docker, puedes subirla a Docker Hub o guardarla en un archivo. Aquí tienes los pasos básicos:

1. Para guardar la imagen en un archivo (útil para moverla entre máquinas):

   docker save -o jobapplication.tar jobapplication

2. Para compartir en Docker Hub (requiere una cuenta en Docker Hub):

   • Inicia sesión en Docker desde la terminal:

     docker login

   • Luego, etiqueta y sube la imagen:

     docker tag jobapplication <your_dockerhub_username>/jobapplication
     docker push <your_dockerhub_username>/jobapplication

Con estos pasos, ya habrás creado un contenedor Docker para tu aplicación de Streamlit, que puedes ejecutar en cualquier máquina que tenga Docker instalado.