first commit

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+/api.log

Dockerfile

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Usar uma imagem base leve de Python
+FROM python:3.11-slim
+
+# Evitar a geração de arquivos .pyc e habilitar o log em tempo real
+ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
+ENV PYTHONUNBUFFERED 1
+
+# Instalar dependências do sistema, incluindo o compilador LaTeX
+# texlive-latex-base contém o pdflatex básico
+# texlive-fonts-recommended é necessário para fontes comuns
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    texlive-latex-base \
+    texlive-fonts-recommended \
+    texlive-latex-extra \
+    && apt-get clean \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Definir diretório de trabalho
+WORKDIR /app
+
+# Instalar dependências Python
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Copiar o código da aplicação
+COPY main.py .
+
+# Expor a porta que o FastAPI usará
+EXPOSE 8000
+
+# Comando para rodar a aplicação
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Dockerfile.hf

@@ -0,0 +1,39 @@
+# Usar uma imagem base leve de Python
+FROM python:3.11-slim
+
+# Evitar a geração de arquivos .pyc e habilitar o log em tempo real
+ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
+ENV PYTHONUNBUFFERED 1
+
+# Criar um usuário não-root para o Hugging Face Spaces
+RUN useradd -m -u 1000 user
+USER user
+ENV HOME=/home/user \
+    PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
+
+WORKDIR $HOME/app
+
+# Instalar dependências do sistema como root
+USER root
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    texlive-latex-base \
+    texlive-fonts-recommended \
+    texlive-latex-extra \
+    && apt-get clean \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Voltar para o usuário não-root
+USER user
+
+# Instalar dependências Python
+COPY --chown=user requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir --user -r requirements.txt
+
+# Copiar o código da aplicação
+COPY --chown=user main.py .
+
+# O Hugging Face Spaces usa a porta 7860 por padrão
+EXPOSE 7860
+
+# Comando para rodar a aplicação na porta correta
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

README.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+# LaTeX to PDF API (FastAPI + Docker)
+
+Esta é uma API simples construída com FastAPI que recebe conteúdo LaTeX via POST e retorna um arquivo PDF compilado.
+
+## Como rodar com Docker
+
+1. Certifique-se de ter o Docker instalado.
+2. No diretório do projeto, construa a imagem:
+   ```bash
+   docker build -t latex-api .
+   ```
+3. Inicie o container:
+   ```bash
+   docker run -p 8000:8000 latex-api
+   ```
+
+## Como usar a API
+
+### Endpoint: `POST /compile`
+
+Envia o conteúdo LaTeX para compilação.
+
+**Corpo da Requisição (JSON):**
+```json
+{
+  "content": "\\documentclass{article}\\begin{document}Olá, este é um teste do LaTeX!\\end{document}"
+}
+```
+
+**Resposta:**
+Um arquivo binário PDF (`application/pdf`).
+
+### Exemplo com `curl`:
+
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:8000/compile" \
+     -H "Content-Type: application/json" \
+     -d '{"content": "\\documentclass{article}\\begin{document}Hello World!\\end{document}"}' \
+     --output document.pdf
+```
+
+## Estrutura do Projeto
+
+- `main.py`: Código da API FastAPI.
+- `Dockerfile`: Configuração para criar a imagem Docker com Python e TeX Live.
+- `requirements.txt`: Dependências Python.

main.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+import os
+import subprocess
+import uuid
+import shutil
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks
+from fastapi.responses import FileResponse
+from pydantic import BaseModel
+
+app = FastAPI(title="LaTeX to PDF API")
+
+# Diretório temporário para processamento
+TEMP_DIR = "/tmp/latex_processing"
+os.makedirs(TEMP_DIR, exist_ok=True)
+
+class LatexRequest(BaseModel):
+    content: str
+
+def cleanup(directory: str):
+    """Remove o diretório temporário após o uso."""
+    if os.path.exists(directory):
+        shutil.rmtree(directory)
+
+@app.post("/compile")
+async def compile_latex(request: LatexRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
+    job_id = str(uuid.uuid4())
+    job_dir = os.path.join(TEMP_DIR, job_id)
+    os.makedirs(job_dir, exist_ok=True)
+    
+    tex_file = os.path.join(job_dir, "document.tex")
+    pdf_file = os.path.join(job_dir, "document.pdf")
+    
+    # Salva o conteúdo LaTeX no arquivo
+    with open(tex_file, "w") as f:
+        f.write(request.content)
+    
+    try:
+        # Executa o pdflatex
+        # -interaction=nonstopmode evita que o processo pare em erros
+        process = subprocess.run(
+            ["pdflatex", "-interaction=nonstopmode", "-output-directory", job_dir, tex_file],
+            stdout=subprocess.PIPE,
+            stderr=subprocess.PIPE,
+            text=True
+        )
+        
+        if not os.path.exists(pdf_file):
+            # Se o PDF não foi gerado, houve um erro no LaTeX
+            error_msg = process.stdout if process.stdout else process.stderr
+            # cleanup(job_dir) # Removido para evitar conflito com FileResponse imediato
+            raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Erro na compilação LaTeX: {error_msg}")
+        
+        # Retorna o arquivo e agenda a limpeza
+        response = FileResponse(pdf_file, media_type="application/pdf", filename="document.pdf")
+        background_tasks.add_task(cleanup, job_dir)
+        return response
+
+    except Exception as e:
+        cleanup(job_dir)
+        if isinstance(e, HTTPException):
+            raise e
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    return {"status": "healthy"}

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+fastapi
+uvicorn
+pydantic
+python-multipart