Deploying a first site

#!/usr/bin/env python3
"""
نشر أول تطبيق AI على الكلاود
First AI App Deployment Simulation

ملف: main.py — FastAPI App جاهز للنشر
"""

# ─── التطبيق الكامل الجاهز للنشر ─────────────────────────
MAIN_PY = '''
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import anthropic
import os
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

app = FastAPI(title="AI Chat API", version="1.0.0")
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    max_tokens: int = 500

class ChatResponse(BaseModel):
    reply: str
    model: str
    tokens_used: int

@app.get("/")
def health_check():
    return {"status": "ok", "service": "AI Chat API"}

@app.get("/health")
def health():
    return {"healthy": True}

@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
def chat(req: ChatRequest):
    try:
        msg = client.messages.create(
            model="claude-haiku-4-5-20251001",
            max_tokens=req.max_tokens,
            messages=[{"role": "user", "content": req.message}],
        )
        tokens = msg.usage.input_tokens + msg.usage.output_tokens
        logger.info(f"Chat request: {tokens} tokens used")
        return ChatResponse(
            reply=msg.content[0].text,
            model=msg.model,
            tokens_used=tokens,
        )
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error: {e}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
'''

DOCKERFILE = '''
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app

# تثبيت المتطلبات أولاً (caching)
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# نسخ الكود
COPY . .

# تشغيل التطبيق
EXPOSE 8080
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
'''

REQUIREMENTS = """fastapi
uvicorn[standard]
anthropic
python-dotenv"""

# ─── محاكاة عملية النشر ───────────────────────────────────
import time

def step(num: int, title: str, cmds: list[str], wait: float = 0.25):
    print(f"\n[{num}] {title}")
    for cmd in cmds:
        print(f"  $ {cmd}")
        time.sleep(wait)
    print(f"  ✅ مكتمل")

def deploy_railway():
    """النشر على Railway — الأسهل للمبتدئين"""
    print("\n" + "="*55)
    print("🚂 النشر على Railway")
    print("="*55)

    step(1, "تثبيت CLI",
         ["npm install -g @railway/cli", "railway --version"])
    step(2, "تسجيل الدخول وربط المشروع",
         ["railway login", "railway init my-ai-api"])
    step(3, "إضافة متغيرات البيئة",
         ["railway variables set ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-***"])
    step(4, "النشر",
         ["railway up"])

    print("\n🌐 التطبيق يعمل على:")
    print("   https://my-ai-api.up.railway.app")
    print("   https://my-ai-api.up.railway.app/docs  ← Swagger UI")

def deploy_cloud_run():
    """النشر على Google Cloud Run"""
    print("\n" + "="*55)
    print("🔴 النشر على Google Cloud Run")
    print("="*55)

    step(1, "بناء Docker Image",
         ["docker build -t gcr.io/my-proj/ai-api ."])
    step(2, "رفع الـ Image",
         ["docker push gcr.io/my-proj/ai-api"])
    step(3, "النشر على Cloud Run",
         ["gcloud run deploy ai-api",
          "  --image gcr.io/my-proj/ai-api",
          "  --platform managed --region us-central1"])
    step(4, "إضافة متغيرات البيئة",
         ["gcloud run services update ai-api",
          "  --set-env-vars ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-***"])

    print("\n🌐 التطبيق يعمل على:")
    print("   https://ai-api-xxxx-uc.a.run.app")

# ─── عرض ملفات المشروع ────────────────────────────────────
print("☁️  نشر أول تطبيق AI على الكلاود")
print("="*55)
print("\n📁 ملفات المشروع:")
print("  my-ai-api/")
print("  ├── main.py          ← FastAPI Application")
print("  ├── requirements.txt ← Python Dependencies")
print("  └── Dockerfile       ← Container Definition")

print("\n📝 requirements.txt:")
for line in REQUIREMENTS.strip().split("\n"):
    print(f"  {line}")

# ─── اختيار منصة النشر ────────────────────────────────────
print("\n\n📊 خيارات النشر:")
options = [
    ("Railway",    "سهل جداً", "مجاني (500MB RAM)",    "للمبتدئين"),
    ("Render",     "سهل",      "مجاني (sleep بعد 15d)", "Full-stack"),
    ("Cloud Run",  "متوسط",    "ادفع حسب الاستخدام",   "Containers"),
    ("Fly.io",     "متوسط",    "مجاني (256MB RAM)",     "Global edge"),
]
print(f"{'المنصة':<14} {'الصعوبة':<10} {'التكلفة':<22} {'مناسب لـ'}")
print("─"*60)
for o in options:
    print(f"{o[0]:<14} {o[1]:<10} {o[2]:<22} {o[3]}")

# ─── محاكاة النشر ─────────────────────────────────────────
deploy_railway()

print("\n\n🎉 تطبيق AI يعمل على الإنترنت الآن!")
print("\n📮 اختبر التطبيق:")
print('  curl https://my-ai-api.up.railway.app/')
print('  # {"status": "ok", "service": "AI Chat API"}')
print()
print('  curl -X POST https://my-ai-api.up.railway.app/chat')
print('    -H "Content-Type: application/json"')
print('    -d {"message": "مرحباً! كيف يمكنك مساعدتي؟"}')