ultracompress-module 0.3.1

Multi-mode (fast/aggressive/ultra) JSON compressor with advanced reversible transform pipelines

UltraCompress Module

Compression JSON multi-mode (fast / aggressive / ultra) avec chaînes de transformations réversibles (maps, delta, MTF, RLE, internage + BPE, front-coding, packing / bit-packing d'entiers, zigzag, GCD scaling, affine / décimal normalisation, segmentation numérique, déduplication de sous-arbres, colonnes améliorées...) et sélection automatique du meilleur backend (multi-niveaux Zstandard, Brotli, LZMA) pour obtenir des réductions >95% (souvent >99%) sur des structures répétitives complexes — tout en garantissant un round‑trip exact et l'ordre original.

Installation

pip install ultracompress_module

Modes

Mode	Objectif	Vitesse	Recherche backend	Transformations explorées
fast (défaut)	Bonne compression rapide	⚡	zstd (niveau unique ou choisi), fallback lzma/brotli si meilleur	Sous-ensemble sûr (maps, delta, mtf, rle, int pack basique)
aggressive	Ratio plus élevé	⚡➜🐢	zstd multi-niveaux + brotli (9/11) + lzma extrême	Ajoute exploration large int packing, colonnes simples, internage chaîne
ultra	Maximum de réduction	🐢	Large panel zstd (niveaux étendus + dict si dispo) + brotli + lzma	Active recherche combinatoire (intern+BPE, front-coding, subtree dedup robuste, colonnes améliorées, bit/zigzag pack, GCD/affine/decimal/segbit cascade, variantes pipelines >100)

Tous les pipelines sont strictement lossless et l'ordre des éléments est préservé. Le moteur évalue plusieurs variantes et conserve le plus petit résultat final.

Utilisation basique (fichiers)

from ultracompress_module import compress, decompress

# Compresser un fichier JSON (mode rapide: compresse le texte brut)
compress("input.json", "output.uc", preserve_text=True)

# Mode structuré (transformations maps/delta/mtf/rle pour meilleur ratio)
compress("input.json", "output_struct.uc", preserve_text=False, preproc_opts={
	'maps': True, 'delta': True, 'mtf': True, 'rle': True
})

"""Fast (défaut) vs aggressive vs ultra"""
# Mode agressif (plus de recherche backend + transformations)
compress("input.json", "output_aggr.uc", preserve_text=False, preproc_opts={
    'maps': True, 'delta': True, 'mtf': True, 'rle': True
}, mode='aggressive')

# Mode ultra (exploration maximale, meilleur ratio, plus lent sur gros fichiers)
compress("input.json", "output_ultra.uc", preserve_text=False, preproc_opts={
    'maps': True, 'delta': True, 'mtf': True, 'rle': True
}, mode='ultra')

# Décompresser
decompress("output.uc", "reconstruit.json", preserve_text=True)

Utilisation en mémoire (aucun fichier intermédiaire)

from ultracompress_module import compress_text, decompress_bytes

json_text = '{"hello": "world", "nums": [1,1,1,2,2,3,3,3,3], "nested": {"a":1,"b":1}}'

# Texte brut (fast) -> idéal si on veut exactement la chaîne identique (espaces, ordre etc.)
blob_fast = compress_text(json_text, preserve_text=True)  # bytes .uc
restored_text = decompress_bytes(blob_fast)  # str identique

# Structuré agressif (objet Python à la restauration) :
blob_aggr = compress_text(json_text, preserve_text=False, preproc_opts={'maps': True}, mode='aggressive')
obj = decompress_bytes(blob_aggr, preserve_text=False)  # objet Python identique

# Structuré ultra (max ratio) :
blob_ultra = compress_text(json_text, preserve_text=False, preproc_opts={'maps': True}, mode='ultra')
obj_ultra = decompress_bytes(blob_ultra, preserve_text=False)

CLI

Après installation, une commande ultracompress est disponible :

ultracompress compress input.json output.uc  # fast par défaut
ultracompress compress --mode aggressive input.json output_aggr.uc
ultracompress compress --mode ultra input.json output_ultra.uc

ultracompress decompress output_ultra.uc restored.json --mode ultra  # (mode requis pour hints quand structuré)

# Compression texte brut (préserver format exact)
ultracompress compress --mode fast --preserve-text input.json out_text.uc

# Optimisation automatique (essaie plusieurs entrées / pipelines internes)
ultracompress optimize input.json best.uc

Sous-commandes additionnelles :

• build-maps : génère maps_keys.json / maps_values.json depuis un corpus.
• train-dict : entraîne un dictionnaire Zstandard (placé dans zstd_dict).
• optimize : essaie plusieurs stratégies de pipeline complètes.
• fast-optimize : sous-ensemble plus rapide.
• inspect : affiche un aperçu (taille, hex, base64, tentative de décodage structuré/texte) d'un fichier .uc.

Exemple :

ultracompress inspect sample.uc --max-bytes 96

Afficher l'aide :

ultracompress --help

Bench (exemple indicatif)

Sur un jeu mixte (structures imbriquées, listes d'entiers, chaînes répétitives) :

Dataset	Taille JSON	fast	aggressive	ultra	Gain ultra
nested_medium	120 KB	18.2 KB	9.7 KB	5.3 KB	95.6%
numeric_arrays	200 KB	21.5 KB	8.4 KB	3.1 KB	98.4%
repetitive_strings	85 KB	9.1 KB	4.0 KB	0.6 KB	99.3%

(Les chiffres fluctuent selon contenu / machine; lancer vos propres mesures via un script bench.)

Exemples complets

Voir examples/example_usage.py pour un script autonome qui montre :

• Compression en mémoire (texte vs structuré) sur les trois modes.
• Compression de fichiers (fast/aggressive/ultra) et restauration.
• Utilisation de benchmark_ratio pour comparer rapidement les tailles.

Exécution :

python examples/example_usage.py

API auto-détection rapide

Pour simplifier selon le type passé (texte JSON, objet Python ou chemin de fichier) :

from ultracompress_module import auto_compress, auto_decompress

data = {"users": [{"id": i, "name": f"u{i}"} for i in range(10)]}
meta = auto_compress(data, mode='aggressive')  # retourne AutoCompressed
print(meta.original_len, '->', meta.compressed_len)
restored = auto_decompress(meta.blob, return_text=False)
assert restored == data

json_text = '{"a":1,"b":[1,2,3]}'
meta_text = auto_compress(json_text, mode='fast')
restored_txt = auto_decompress(meta_text.blob, return_text=True)
assert restored_txt == json_text

Garantie d'intégrité

Chaque transformation est entièrement réversible. Une suite de tests valide le round‑trip (fast/aggressive/ultra, texte & structuré). Si une variante ne réduit pas la taille ou échoue à valider sa reconstruction intermédiaire, elle est écartée.

Limites / Conseils

• Pour de très petits fichiers (<200 octets) le surcoût d'entête peut réduire l'intérêt : rester en fast.
• ultra peut explorer >100 pipelines; sur de gros JSON (multi-MB) prévoir plus de temps CPU.
• Fournir un dictionnaire Zstandard entraîné (train-dict) peut encore améliorer les ratios.
• preserve_text=True désactive les optimisations structurelles (on compresse la chaîne brute après éventuel mapping minimal) afin de garantir l'exactitude byte‑à‑byte.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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Notes version 0.3.0:

• Nouveau mode ultra : exploration combinatoire étendue (internage + BPE, front-coding, subtree dedup robuste, colonnes avancées, cascades numériques GCD/affine/decimal/segbit, bit/zigzag pack, multi-niveaux zstd élargis) → gains >95% fréquents.
• Sélection dynamique du meilleur pipeline parmi >100 variantes lorsque pertinent.
• Ajout des transforms numériques avancées (mise à l'échelle GCD, détection affine, normalisation décimale, bit-packing segmenté) et amélioration de la réversibilité.
• CLI : option --mode {fast,aggressive,ultra} pour compress & decompress.
• Documentation enrichie (table de modes, benchs, conseils).

Notes version 0.2.0:

• Ajout du mode aggressive : essaie plusieurs niveaux Zstandard (3,6,9,15,19), Brotli (9/11), LZMA extrême et choisit le meilleur ratio.
• Transformation optionnelle d'emballage d'entiers (int packing) pour grandes listes d'entiers (>=8) non négatifs.
• Décompression des conteneurs structurés : auto-détection zstd -> lzma -> brotli (si installé) sans champ de méthode stocké (compat rétro).
• API fonctionnelle en mémoire stable (compress_text, compress_object, etc.).