gm
6e3cd19b55
- CTNode: 트리 기본 단위 (전위/후위/BFS 순회, 탐색, 분리) - CTTree: 트리 컨테이너 (빌더 API, TOC, filter/map/merge) - NodeType: 구조/블록/인라인/메타 노드 타입 Enum - MarkdownParser: Markdown → CTTree 파서 - MarkdownRenderer: CTTree → Markdown 렌더러 - JSONRenderer: CTTree → JSON 직렬화 - 27개 단위/통합 테스트 전체 통과
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Metadata-Version: 2.4
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Name: ctstruct
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Version: 0.1.0
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Summary: 텍스트 양식을 구조화하는 트리 자료형 라이브러리
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License: MIT
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Keywords: tree,document,parser,markdown,structured-text
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Classifier: Programming Language :: Python :: 3
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Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
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Classifier: Operating System :: OS Independent
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Classifier: Topic :: Text Processing :: Markup
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Requires-Python: >=3.10
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Description-Content-Type: text/markdown
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Provides-Extra: dev
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Requires-Dist: pytest>=8.0; extra == "dev"
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Requires-Dist: pytest-cov; extra == "dev"
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Requires-Dist: ruff; extra == "dev"
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Requires-Dist: mypy; extra == "dev"
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# CTStruct
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> **텍스트 양식을 구조화하는 Python 트리 자료형 라이브러리**
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CTStruct는 Markdown, 일반 텍스트, JSON 등 다양한 텍스트 포맷을 **통일된 트리 자료구조(CTTree)** 로 파싱·변환·렌더링하는 Python 라이브러리입니다.
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```
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텍스트 입력 → [Parser] → CTTree → [Renderer] → 출력 포맷
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↑
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(탐색 / 변환 / 병합)
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```
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## 특징
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- **통일된 트리 API** — 어떤 포맷이든 `CTNode` / `CTTree` 로 표현
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- **플러그인형 파서 & 렌더러** — `BaseParser` / `BaseRenderer` 상속으로 손쉽게 확장
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- **풍부한 탐색 API** — `walk()`, `find()`, `ancestors()`, `toc()` 등
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- **불변 변환** — `filter()`, `map()` 은 새 트리를 반환하여 원본 보존
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- **직렬화** — `to_dict()` / `from_dict()` 로 JSON 직렬화 지원
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- **의존성 없음** — 표준 라이브러리만 사용
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## 빠른 시작
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### 설치
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```bash
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pip install -e .
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```
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### 기본 사용 예시
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```python
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from ctstruct import CTTree, CTNode, NodeType
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from ctstruct.parsers import MarkdownParser
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from ctstruct.renderers import MarkdownRenderer, JSONRenderer
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# 1) 직접 트리 빌드
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tree = CTTree(title="나의 문서")
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sec = CTNode(NodeType.SECTION)
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sec.append(CTNode(NodeType.HEADING, "소개", {"level": 1}))
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sec.append(CTNode(NodeType.PARAGRAPH, "CTStruct 는 텍스트를 트리로 구조화합니다."))
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sec.append(CTTree.make_list(["파싱", "변환", "렌더링"]))
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tree.root.append(sec)
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# 2) Markdown 파싱
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parser = MarkdownParser()
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tree = parser.parse(open("document.md").read())
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# 3) 탐색
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for heading in tree.find(NodeType.HEADING):
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print(heading.attr("level"), heading.content)
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# 목차 생성
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for entry in tree.toc():
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print(" " * (entry["level"] - 1) + entry["text"])
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# 4) 렌더링
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md_renderer = MarkdownRenderer()
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print(md_renderer.render(tree))
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json_renderer = JSONRenderer(indent=2)
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print(json_renderer.render(tree))
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# 5) 트리 변환 (불변)
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filtered = tree.filter(lambda n: n.node_type != NodeType.CODE_BLOCK)
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upper = tree.map(lambda n: setattr(n, "content", (n.content or "").upper()) or None)
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```
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### 트리 구조 시각화
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```python
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print(tree.pretty())
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# [a1b2c3d4] ROOT: None
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# [e5f6a7b8] SECTION: None
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# [c9d0e1f2] HEADING level=1: '소개'
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# [a3b4c5d6] PARAGRAPH: 'CTStruct 는 텍스트를…'
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# [e7f8a9b0] LIST style='unordered': None
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# [c1d2e3f4] LIST_ITEM: '파싱'
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# [a5b6c7d8] LIST_ITEM: '변환'
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# [e9f0a1b2] LIST_ITEM: '렌더링'
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```
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## 지원 노드 타입
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| 카테고리 | 타입 | 설명 |
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|----------|------|------|
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| 구조 | `ROOT` | 트리 최상위 |
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| 구조 | `DOCUMENT` | 문서 단위 |
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| 구조 | `SECTION` | 헤딩 + 내용 묶음 |
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| 블록 | `HEADING` | 제목 (level 1–6) |
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| 블록 | `PARAGRAPH` | 문단 |
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| 블록 | `LIST` / `LIST_ITEM` | 목록 |
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| 블록 | `TABLE` / `TABLE_ROW` / `TABLE_CELL` | 표 |
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| 블록 | `CODE_BLOCK` | 코드 블록 |
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| 블록 | `BLOCKQUOTE` | 인용구 |
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| 블록 | `DIVIDER` | 구분선 |
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| 인라인 | `TEXT` `BOLD` `ITALIC` `CODE` `LINK` `IMAGE` | 인라인 요소 |
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| 메타 | `METADATA` | 문서 메타 (frontmatter) |
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| 메타 | `ANNOTATION` | 주석/노트 |
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| 메타 | `CUSTOM` | 사용자 정의 확장 |
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## 프로젝트 구조
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CTStruct/
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├── ctstruct/
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│ ├── __init__.py # 공개 API
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│ ├── types.py # NodeType Enum
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│ ├── node.py # CTNode 클래스
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│ ├── tree.py # CTTree 클래스
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│ ├── parsers/
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│ │ ├── base.py # BaseParser (추상)
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│ │ └── markdown.py # MarkdownParser
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│ └── renderers/
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||
│ ├── base.py # BaseRenderer (추상)
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||
│ ├── markdown.py # MarkdownRenderer
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||
│ └── json_renderer.py # JSONRenderer
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├── tests/
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||
│ ├── test_node.py
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│ ├── test_tree.py
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||
│ └── test_parsers.py
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├── docs/
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│ └── ARCHITECTURE.md
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└── pyproject.toml
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```
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## 테스트 실행
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```bash
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pip install -e ".[dev]"
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pytest -v --cov=ctstruct
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```
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## 라이선스
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MIT
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