Bu rehber, projeyi Windows’ta sıfırdan kurup çalıştırman için her adımı somut olarak gösterir. Mac/Linux kullanıyorsan doğrudan Adım 2‘ye geçebilirsin.
Docker, uygulamayı tek komutla çalıştırmamızı sağlayan araçtır. Python, veritabanı, Node.js gibi hiçbir şeyi ayrıca kurmana gerek yok — hepsini Docker halleder.
.exe dosyasını çalıştır ve kurulumu tamamla⏳ İlk açılışta Docker Desktop birkaç dakika hazırlanabilir. “Docker Desktop is running” mesajını bekle.
💡 WSL uyarısı çıkarsa: Docker kurulumu sırasında WSL 2 kurulmasını isteyebilir — “Yes” de ve devam et.
Git kuruluysa CMD veya PowerShell aç ve şu komutları gir:
git clone https://github.com/muhmteminylmz/phishing-detector
cd phishing-detector
C:\Users\senin-adi\Desktop\phishing-detector)cd C:\Users\senin-adi\Desktop\phishing-detector
Docker Desktop’ın çalıştığından emin ol (görev çubuğunda yeşil simge), sonra:
start.bat
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File start.ps1
bash start.sh
⚠️
bash start.shyazınca hata alıyorsan:WSL ERROR: execvpe(/bin/bash) failed: No such file or directoryBu, WSL kurulu olmadığı anlamına gelir. Sorun değil — yukarıdaki
start.batveya PowerShell komutunu kullan.
Script çalıştıktan sonra terminalde şu adımları göreceksin:
[1/4] Docker kontrol ediliyor...
✅ Docker hazır
→ Docker çalışıyorsa yeşil tik görürsün.
[2/4] Yapılandırma dosyası kontrol ediliyor...
✅ .env dosyası otomatik oluşturuldu
→ Ayar dosyası otomatik oluşturulur.
[3/4] Servisler başlatılıyor...
Gerekli tüm kütüphaneler ve bağımlılıklar Docker tarafından
otomatik indirilecek. İlk seferinde image build edilir ve ML modeli
eğitilir (3-7 dk). Sonraki çalıştırmalarda her şey hazır gelir,
yeniden eğitim gerekmez.
✅ Container'lar başlatıldı
→ İlk seferinde 3-7 dakika sürer (Docker image’ları indirilir ve model eğitilir). Sonraki çalıştırmalarda model zaten hazır olduğu için saniyeler sürer.
[4/4] Uygulamanın hazır olması bekleniyor...
⏳ Backend başlatılıyor... (15s)
✅ Backend hazır! (20s bekledik)
→ Backend’in tamamen başlaması beklenir.
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ✅ Phishing Detector başarıyla çalışıyor! ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 🌐 Dashboard (Ana Sayfa) : http://localhost ║
║ 📡 API Dokümantasyonu : http://localhost:8000/docs ║
║ 📊 Grafana İzleme : http://localhost:3001 ║
║ 🔭 Prometheus : http://localhost:9090 ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
→ Bu mesajı gördüysen her şey çalışıyor! Tarayıcın otomatik açılacak.
Tarayıcında http://localhost adresi otomatik açılacak.
http://paypa1-secure.xyz/loginTarayıcında http://localhost:8000/docs adresine git — interaktif API dokümantasyonu açılır. Buradan doğrudan URL taraması yapabilirsin.
docker compose down
start.bat
docker compose logs -f
Ctrl+Cile log izlemeyi durdurabilirsin.
docker compose logs -f backend
docker compose ps
| Sorun | Çözüm |
|---|---|
bash start.sh → WSL hatası |
start.bat veya PowerShell komutu kullan (Adım 3’e bak) |
| “Docker bulunamadı” | Docker Desktop’ı kur ve başlat (Adım 1’e bak) |
| “Docker çalışmıyor” | Docker Desktop uygulamasını aç, yeşil simgeyi bekle |
| Port zaten kullanımda | docker compose down yap, sonra tekrar başlat |
| İlk çalıştırma çok yavaş | Normal — Docker image’ları ilk seferinde indirilir ve model eğitilir (3-7 dk). Sonraki çalıştırmalarda yeniden eğitim yapılmaz |
| Backend yanıt vermiyor | docker compose logs -f backend ile logları kontrol et |
| Sayfada “502 Bad Gateway” | Backend henüz hazır değil, 1-2 dakika bekle ve sayfayı yenile |
Docker çalışırken görev yöneticisinde Vmmem sürecini görebilirsin. Bu normaldir — Docker’ın sanal makinesidir.
Bellek kullanımını sınırlamak için %USERPROFILE%\.wslconfig dosyası oluştur:
[wsl2]
memory=4GB
processors=2
Sonra PowerShell’de wsl --shutdown çalıştır ve Docker Desktop’ı yeniden başlat.
phishing-detector/
├── start.bat ← Windows CMD için başlatma (çift tıkla)
├── start.ps1 ← Windows PowerShell için başlatma
├── start.sh ← Mac/Linux için başlatma
├── docker-compose.yml ← Tüm servislerin tanımı
├── .env.example ← Örnek ayar dosyası
├── backend/ ← Python FastAPI backend
│ ├── app/ ← API kodları
│ ├── ml/ ← Makine öğrenmesi modeli
│ └── tests/ ← Testler
├── frontend/ ← React dashboard
├── nginx/ ← Web sunucu ayarları
└── monitoring/ ← Grafana + Prometheus