norm-tree 0.0.0

English description follows Japanese.

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概要

norm-tree は、木構造データの正規化と構文チェックを数学的に美しく、簡潔に記述できる Python ライブラリです。 このツールは、次のような目的で使用されます：

• ネストされた構造や再帰的な構造を含むデータの「受理／拒否」判定
• データを標準化（正規化）した形式に変換
• 自作関数による動的な検証・変換ルールの構築

特徴

• 再帰的チェック・正規化：構造の各ノードに対し、指定したルール（型、値、関数など）で再帰的にチェック・正規化処理を実行
• 型と構造の混在対応：単なる型の一致にとどまらず、リスト・辞書の構造や中身の値にも柔軟に対応
• 正規化関数の指定：チェックと同時に変換も行える（例：小数→整数への丸め）
• 自己参照・文法的構造対応：再帰的な文法や自己言及的構造も簡潔に記述可能

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使い方

基本構文チェックと正規化

checker = nt([int, [8, str]])
checker([9, [8, "hello"]])  # OK → [9, [8, "hello"]]
checker([9, [8, 77]])       # 例外が発生

• checker は [整数, [8, 文字列]] の形式を受理します。
• 入力がこの形式に一致すれば通過し、そうでなければ例外が投げられます。

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独自関数による正規化（例：四捨五入）

def round_int(x):
	return math.floor(x + 0.5)

checker1 = nt({
	"command": [nt.OR("goto", "run"), str],
	"num_list": nt.list(round_int),
	"info": nt.OR(nt.list(...), None)
})

res = checker1({"command": ["goto", "home"], "num_list": [1.2, 8], "info": [True]})
# -> {"command": ["goto", "home"], "num_list": [1, 8], "info": [True]}

• round_int によって num_list 内の数値が正規化されます。
• nt.OR により複数の選択肢が許可されます。

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True/False を返す形式チェック関数

checker2 = nt.tf([24, str])
checker2([24, "hoge"])  # True
checker2([24, 4])       # False

• nt.tf(...) を使うと例外を投げずに真偽値を返します。

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自己参照構造のチェック

or_nodes = [int, ...]
checker3 = nt.listed_OR(or_nodes)
or_nodes[1] = nt.list(checker3)

checker3([1, 2, [3]])  # OK
checker3([[1, [2, [3]]]])  # OK
checker3([1, 2, [3, "NG"]])  # 例外
checker3([[9, 8, [[[], [7, 8]]]], 7, [9, 0]])	# OK

• 自己参照的な文法（たとえば式のネスト）を自然に定義できます。

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Overview

norm-tree is a Python library for systematic validation and normalization of tree-like (nested) data structures in a mathematically elegant and composable way.

It is useful for:

• Accepting or rejecting deeply nested structured data
• Transforming (normalizing) values to a canonical format
• Defining grammar-like recursive rules with minimal boilerplate

Features

• Recursive validation & normalization: Each part of the structure is validated and possibly transformed based on recursive rules
• Hybrid structure checking: Works with a mix of types, literal values, lists, and dictionaries
• Custom normalization functions: You can define how data should be cleaned or coerced if acceptable
• Self-referential grammar support: Easily express recursive grammar-like formats

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Usage

Basic pattern matching

checker = nt([int, [8, str]])
checker([9, [8, "hello"]])  # OK
checker([9, [8, 77]])       # raises exception

• Accepts a list structured as [int, [8, str]].
• If input matches the structure, it is accepted; otherwise, an exception is raised.

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Custom normalization (e.g., rounding)

def round_int(x):
	return math.floor(x + 0.5)

checker1 = nt({
	"command": [nt.OR("goto", "run"), str],
	"num_list": nt.list(round_int),
	"info": nt.OR(nt.list(...), None)
})

res = checker1({"command": ["goto", "home"], "num_list": [1.2, 8], "info": [True]})
# -> {"command": ["goto", "home"], "num_list": [1, 8], "info": [True]}

• round_int is applied to elements in "num_list".
• nt.OR(...) accepts multiple allowed alternatives.

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Format check returning boolean

checker2 = nt.tf([24, str])
checker2([24, "hoge"])  # True
checker2([24, 4])       # False

• Use nt.tf(...) to create format checkers that return a boolean instead of raising.

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Recursive structure (grammar-like)

or_nodes = [int, ...]
checker3 = nt.listed_OR(or_nodes)
or_nodes[1] = nt.list(checker3)

checker3([1, 2, [3]])  # OK
checker3([[1, [2, [3]]]])  # OK
checker3([1, 2, [3, "NG"]])  # raises exception
checker3([[9, 8, [[[], [7, 8]]]], 7, [9, 0]])	# OK

• Easily defines recursive structures like nested expressions or grammar trees.