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'xray tool'과 드래그 앤 드롭 기능을 활용한 웹페이지 자동화툴

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A 오프라인
A 오프라인
admin
에 작성함 마지막 수정자:

#1
사용자가 요청한 내용을 바탕으로 프롬프트를 정리하고, 기획 의도, 개선 방향, 그리고 아이디에이션을 제안하겠습니다. 아래는 사용자가 언급한 요구사항을 반영하여 구체적으로 구성한 내용입니다.

프롬프트 정리

사용자가 원하는 도구는 웹 페이지에서 데이터를 추출하고, 이를 사람이 이해하기 쉽게 재구성할 수 있는 기능을 제공하는 것입니다. 구체적인 요구사항은 다음과 같습니다:
- 웹 페이지에서 특정 부분을 선택자(selector)를 통해 추출 가능.
- 추출한 데이터를 텍스트로 구성하거나 데이터베이스(DB)에 저장.
- 의미를 기반으로 데이터를 구분할 수 있는 에디터 제공.
- 크롬 익스텐션 형태로 구현하여 웹 페이지 우측에 패널을 붙여 편리하게 사용.
- 'xray tool'과 유사한 기능을 통해 게시판이나 특정 데이터 구조를 가진 사이트에서 의미를 분석하고 데이터화.
- 드래그 앤 드롭으로 캡처한 이미지(특히 텍스트 부분을 블록화)를 재배열할 수 있는 기능 추가.
기획 의도

이 도구의 목적은 사용자가 웹 페이지에서 필요한 데이터를 손쉽게 추출하고, 이를 구조화하여 재사용하거나 분석할 수 있도록 지원하는 것입니다. 특히, 게시판이나 데이터가 구조화된 사이트에서 의미 있는 정보를 빠르게 파악하고, 이를 직관적이고 사용자 친화적인 방식으로 재구성하는 데 초점을 맞췄습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 웹 콘텐츠에서 원하는 정보만 선별하여 효율적으로 활용할 수 있습니다.

개선 방향

사용자가 제시한 아이디어를 기반으로, 도구의 기능성과 편의성을 높이기 위한 개선 방향을 제안합니다:
1. 자동화된 선택자 추천
  
  사용자가 직접 선택자를 입력하는 대신, AI나 페이지 구조 분석을 통해 적절한 선택자를 자동으로 추천하는 기능 추가.
  
  예: 게시판의 제목, 본문, 댓글 영역을 자동으로 인식하여 선택 제안.
2. 다양한 데이터 형식 지원
  
  텍스트뿐만 아니라 이미지, 테이블, 링크 등 다양한 데이터를 추출하고 처리할 수 있는 기능 확장.
  
  예: 테이블 데이터를 CSV로 변환하거나 이미지 속 텍스트를 OCR로 추출.
3. 의미 분석 기능 강화
  
  자연어 처리(NLP)를 활용하여 추출된 텍스트의 의미를 분석하고, 자동으로 카테고리화하거나 요약 제공.
  
  예: 게시판 글에서 긍정/부정 감정을 분석하거나 주요 키워드 추출.
4. 사용자 경험(UX) 개선
  
  드래그 앤 드롭 인터페이스를 직관적으로 설계하고, 실시간 미리보기 기능을 추가하여 편집 과정을 즉시 확인 가능.
  
  예: 블록을 이동하면 전체 레이아웃이 실시간으로 업데이트.
5. 확장성
  
  크롬 외에 Firefox, Edge 등 다른 브라우저에서도 사용 가능하도록 크로스 브라우저 지원 추가.
아이디에이션

사용자가 언급한 'xray tool'과 드래그 앤 드롭 기능을 활용한 창의적인 아이디어를 제안합니다:

1. Xray Tool과 유사한 기능 활용
- 페이지 구조 시각화
  
  웹 페이지의 DOM 구조를 트리 형태로 표시하여 사용자가 원하는 요소를 쉽게 탐색하고 선택 가능.
  
  예: 게시판의 제목, 작성자, 내용을 각각 클릭 한 번으로 선택.
- 자동 데이터 추출
  
  게시판이나 테이블 데이터를 자동으로 인식하여 선택자 지정 없이도 데이터를 추출.
  
  예: 테이블의 열과 행을 자동으로 분리하여 데이터화.
- 의미 분석
  
  추출한 데이터에서 키워드, 주제, 감정 등을 분석해 사용자가 데이터의 핵심을 빠르게 파악하도록 지원.
  
  예: 댓글에서 자주 언급되는 단어를 강조 표시.
2. 드래그 앤 드롭으로 이미지 캡처 및 블록화
- 캡처 기능
  
  웹 페이지에서 마우스로 영역을 드래그하여 캡처하고, 이를 이미지로 저장하거나 텍스트로 변환(OCR) 가능.
  
  예: 뉴스 기사에서 특정 단락을 캡처하여 텍스트 블록으로 변환.
- 블록화 및 재배열
  
  캡처한 이미지나 텍스트를 패널 내에서 블록으로 생성하고, 드래그 앤 드롭으로 자유롭게 재배열.
  
  예: 게시판 글을 블록으로 나누어 순서를 바꾸거나 그룹화.
- 블록 편집
  
  각 블록에 제목, 메모, 태그를 추가하여 데이터를 구조화.
  
  예: "중요", "참고" 태그를 달아 분류.
3. 추가 제안
- 템플릿 제공
  
  자주 사용하는 데이터 구조(예: 게시판 요약, 기사 정리)에 대한 템플릿을 제공하여 빠른 작업 시작 가능.
  
  예: "게시판 요약" 템플릿으로 제목과 본문만 자동 추출.
- 저장 및 내보내기
  
  재구성한 데이터를 JSON, CSV, Markdown 등 다양한 형식으로 내보내기 지원.
  
  예: 블록화된 데이터를 엑셀로 변환하여 공유.
기능 구현 예시

사용자가 원하는 드래그 앤 드롭 기능을 포함한 간단한 워크플로우입니다:
1. 캡처: 웹 페이지에서 마우스로 원하는 영역을 드래그하여 캡처.
2. 블록 생성: 캡처한 영역이 패널에 이미지 또는 텍스트 블록으로 추가.
3. 재배열: 패널 내에서 블록을 드래그 앤 드롭으로 이동해 순서 변경.
4. 편집: 블록에 제목이나 메모를 추가하여 데이터 정리.
5. 내보내기: 완성된 블록 구조를 파일로 저장하거나 DB에 업로드.
이 방식은 웹 페이지의 정보를 시각적으로 선택하고, 사용자가 원하는 대로 재구성하여 새로운 콘텐츠를 만드는 데 유용합니다.

결론

사용자가 요청한 기능을 기반으로, 웹 페이지 데이터를 추출하고 재구성하는 도구를 크롬 익스텐션으로 구현하면 편리하고 강력한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 특히, 'xray tool'과 같은 분석 기능과 드래그 앤 드롭을 통한 블록화는 사용자가 데이터를 직관적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 추가로 자동화된 선택자 추천, 의미 분석, 템플릿 기능을 더하면 활용성과 재미가 한층 높아질 것입니다. 이 방향으로 개발을 진행한다면, 웹 콘텐츠를 효율적으로 활용하려는 사용자의 니즈를 충족하는 멋진 도구가 될 것입니다!
1 답글 마지막 답글

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A
admin

사용자가 요청한 내용을 바탕으로 프롬프트를 정리하고, 기획 의도, 개선 방향, 그리고 아이디에이션을 제안하겠습니다. 아래는 사용자가 언급한 요구사항을 반영하여 구체적으로 구성한 내용입니다.
프롬프트 정리
사용자가 원하는 도구는 웹 페이지에서 데이터를 추출하고, 이를 사람이 이해하기 쉽게 재구성할 수 있는 기능을 제공하는 것입니다. 구체적인 요구사항은 다음과 같습니다:
웹 페이지에서 특정 부분을 선택자(selector)를 통해 추출 가능. 추출한 데이터를 텍스트로 구성하거나 데이터베이스(DB)에 저장. 의미를 기반으로 데이터를 구분할 수 있는 에디터 제공. 크롬 익스텐션 형태로 구현하여 웹 페이지 우측에 패널을 붙여 편리하게 사용. 'xray tool'과 유사한 기능을 통해 게시판이나 특정 데이터 구조를 가진 사이트에서 의미를 분석하고 데이터화. 드래그 앤 드롭으로 캡처한 이미지(특히 텍스트 부분을 블록화)를 재배열할 수 있는 기능 추가. 기획 의도
이 도구의 목적은 사용자가 웹 페이지에서 필요한 데이터를 손쉽게 추출하고, 이를 구조화하여 재사용하거나 분석할 수 있도록 지원하는 것입니다. 특히, 게시판이나 데이터가 구조화된 사이트에서 의미 있는 정보를 빠르게 파악하고, 이를 직관적이고 사용자 친화적인 방식으로 재구성하는 데 초점을 맞췄습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 웹 콘텐츠에서 원하는 정보만 선별하여 효율적으로 활용할 수 있습니다.
개선 방향
사용자가 제시한 아이디어를 기반으로, 도구의 기능성과 편의성을 높이기 위한 개선 방향을 제안합니다:

자동화된 선택자 추천
사용자가 직접 선택자를 입력하는 대신, AI나 페이지 구조 분석을 통해 적절한 선택자를 자동으로 추천하는 기능 추가. 예: 게시판의 제목, 본문, 댓글 영역을 자동으로 인식하여 선택 제안.
다양한 데이터 형식 지원
텍스트뿐만 아니라 이미지, 테이블, 링크 등 다양한 데이터를 추출하고 처리할 수 있는 기능 확장. 예: 테이블 데이터를 CSV로 변환하거나 이미지 속 텍스트를 OCR로 추출.
의미 분석 기능 강화
자연어 처리(NLP)를 활용하여 추출된 텍스트의 의미를 분석하고, 자동으로 카테고리화하거나 요약 제공. 예: 게시판 글에서 긍정/부정 감정을 분석하거나 주요 키워드 추출.
사용자 경험(UX) 개선
드래그 앤 드롭 인터페이스를 직관적으로 설계하고, 실시간 미리보기 기능을 추가하여 편집 과정을 즉시 확인 가능. 예: 블록을 이동하면 전체 레이아웃이 실시간으로 업데이트.
확장성
크롬 외에 Firefox, Edge 등 다른 브라우저에서도 사용 가능하도록 크로스 브라우저 지원 추가. 아이디에이션
사용자가 언급한 'xray tool'과 드래그 앤 드롭 기능을 활용한 창의적인 아이디어를 제안합니다:
1. Xray Tool과 유사한 기능 활용
페이지 구조 시각화
웹 페이지의 DOM 구조를 트리 형태로 표시하여 사용자가 원하는 요소를 쉽게 탐색하고 선택 가능. 예: 게시판의 제목, 작성자, 내용을 각각 클릭 한 번으로 선택.
자동 데이터 추출
게시판이나 테이블 데이터를 자동으로 인식하여 선택자 지정 없이도 데이터를 추출. 예: 테이블의 열과 행을 자동으로 분리하여 데이터화.
의미 분석
추출한 데이터에서 키워드, 주제, 감정 등을 분석해 사용자가 데이터의 핵심을 빠르게 파악하도록 지원. 예: 댓글에서 자주 언급되는 단어를 강조 표시. 2. 드래그 앤 드롭으로 이미지 캡처 및 블록화
캡처 기능
웹 페이지에서 마우스로 영역을 드래그하여 캡처하고, 이를 이미지로 저장하거나 텍스트로 변환(OCR) 가능. 예: 뉴스 기사에서 특정 단락을 캡처하여 텍스트 블록으로 변환.
블록화 및 재배열
캡처한 이미지나 텍스트를 패널 내에서 블록으로 생성하고, 드래그 앤 드롭으로 자유롭게 재배열. 예: 게시판 글을 블록으로 나누어 순서를 바꾸거나 그룹화.
블록 편집
각 블록에 제목, 메모, 태그를 추가하여 데이터를 구조화. 예: "중요", "참고" 태그를 달아 분류. 3. 추가 제안
템플릿 제공
자주 사용하는 데이터 구조(예: 게시판 요약, 기사 정리)에 대한 템플릿을 제공하여 빠른 작업 시작 가능. 예: "게시판 요약" 템플릿으로 제목과 본문만 자동 추출.
저장 및 내보내기
재구성한 데이터를 JSON, CSV, Markdown 등 다양한 형식으로 내보내기 지원. 예: 블록화된 데이터를 엑셀로 변환하여 공유. 기능 구현 예시
사용자가 원하는 드래그 앤 드롭 기능을 포함한 간단한 워크플로우입니다:
캡처: 웹 페이지에서 마우스로 원하는 영역을 드래그하여 캡처. 블록 생성: 캡처한 영역이 패널에 이미지 또는 텍스트 블록으로 추가. 재배열: 패널 내에서 블록을 드래그 앤 드롭으로 이동해 순서 변경. 편집: 블록에 제목이나 메모를 추가하여 데이터 정리. 내보내기: 완성된 블록 구조를 파일로 저장하거나 DB에 업로드.
이 방식은 웹 페이지의 정보를 시각적으로 선택하고, 사용자가 원하는 대로 재구성하여 새로운 콘텐츠를 만드는 데 유용합니다.
결론
사용자가 요청한 기능을 기반으로, 웹 페이지 데이터를 추출하고 재구성하는 도구를 크롬 익스텐션으로 구현하면 편리하고 강력한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 특히, 'xray tool'과 같은 분석 기능과 드래그 앤 드롭을 통한 블록화는 사용자가 데이터를 직관적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 추가로 자동화된 선택자 추천, 의미 분석, 템플릿 기능을 더하면 활용성과 재미가 한층 높아질 것입니다. 이 방향으로 개발을 진행한다면, 웹 콘텐츠를 효율적으로 활용하려는 사용자의 니즈를 충족하는 멋진 도구가 될 것입니다!

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A
admin

marimo: 차세대 반응형 파이썬 노트북 생태계
marimo는 Jupyter와 같은 전통적인 컴퓨테이셔널 노트북의 오랜 문제점을 해결하기 위해 설계된 파이썬 기반의 오픈소스 반응형 노트북 환경입니다. 반응성(reactivity), 재현성(reproducibility), 상호작용성(interactivity)을 결합하여 개발자와 데이터 과학자가 파이썬 코드, 데이터, UI 요소와 상호작용하는 방식을 재정의했습니다. 본 보고서는 데이터 도구 진화의 맥락에서 marimo의 아키텍처, 기능, 활용 사례, 생태계를 탐구합니다.
핵심 기능 및 아키텍처 혁신 반응형 실행 모델
marimo의 결정적 특징은 변수나 UI 요소 변경 시 종속 셀을 자동으로 실행하는 반응형 런타임입니다. Jupyter의 선형 실행 모델과 달리, marimo는 변수 정의와 참조에 대한 정적 분석을 통해 셀 간의 종속성 그래프(DAG)를 구성합니다. 예를 들어 Cell A가 변수 x를 정의하고 Cell B가 x를 참조할 경우, Cell A를 수정하면 두 셀 모두 재실행됩니다. 이는 숨겨진 상태(hidden state)를 제거하고 프로그램 일관성을 보장합니다.

런타임은 두 가지 모드를 지원합니다:
자동 모드: 영향받는 셀을 즉시 실행(탐색에 이상적). 지연 모드: 오래된 셀을 표시만 하고 실행하지 않음(고비용 워크플로에 유용).
이 반응성은 UI 요소(슬라이더, 텍스트 입력, 플롯)에까지 확장되어 콜백 함수 없이도 앱 같은 상호작용이 가능합니다.
재현성과 결정론적 실행
marimo는 셀 위치가 아닌 변수 종속성에 기반한 결정론적 실행 순서를 보장합니다. 셀 삭제 시 메모리에서 변수가 제거되어 Jupyter 노트북의 36%에서 발생하는 잔여 상태 문제를 방지합니다. 노트북은 순수 파이썬 파일(.py)로 저장되어 다음과 같은 이점을 제공합니다:
Git 호환: JSON 충돌 없이 diff/merge 가능. 스크립트 실행 가능: CLI 인수와 함께 python notebook.py로 실행. 앱 배포 간소화: marimo run으로 읽기 전용 웹 앱 배포. 통합 UI 프레임워크
marimo 라이브러리(mo)는 기본 제공 UI 컴포넌트를 제공합니다:
import marimo as mo slider = mo.ui.slider(1, 10, label="값 선택") mo.md(f"선택됨: {slider.value}")
UI 요소는 전역 변수를 통해 파이썬과 동기화됩니다. 슬라이더 조작 시 종속 셀이 재실행되어 출력이 반응적으로 업데이트됩니다. 아코디언, 탭 등의 고급 레이아웃과 필터링/페이징이 가능한 인터랙티브 데이터프레임이 탐색 기능을 강화합니다.
기술 아키텍처 정적 분석 및 종속성 추적
marimo 컴파일러는 각 셀을 파싱하여 다음을 식별합니다:
정의된 전역 변수: 변수, 함수, 클래스. 참조된 전역 변수: 임포트, UI 요소, 다른 셀의 출력.
이는 런타임 계측 없이 정확한 종속성 추적을 가능하게 합니다. DAG는 캐시되어 빠른 증분 업데이트가 가능합니다.
브라우저 실행을 위한 Pyodide 통합
marimo 온라인 플레이그라운드는 Pyodide를 통해 WebAssembly(WASM)로 노트북을 컴파일하여 서버 인프라 없이 브라우저에서 실행합니다. 주요 적응 사항은:
멀티프로세싱 대신 asyncio 큐 사용. PyPI 패키지 설치를 위한 Micropip. 파이썬과 TypeScript 간 경량 RPC 브리지. 확장성 및 IDE 지원
VS Code 확장은 marimo의 반응형 런타임을 네이티브 노트북 인터페이스와 통합합니다:
실시간 출력 미리보기. Jupyter 노트북 변환. uv를 통한 샌드박스 환경. 기존 도구와의 비교 분석 Jupyter 노트북 기능 Jupyter marimo 실행 모델 선형적 반응형 DAG 숨겨진 상태 흔함 불가능 UI 위젯 IPyWidgets 내장 동기화 파일 형식 JSON (.ipynb) 파이썬 (.py) 결정론적 실행 수동 정렬 자동 앱 배포 복잡(Voilà) marimo run
marimo는 Jupyter의 "재시작-전체실행" 워크플로를 제거하면서 버전 관리 장점을 추가합니다.
Streamlit
Streamlit은 상호작용 시 전체 스크립트를 재실행하는 반면, marimo는 영향받는 셀만 실행하여 복잡한 앱의 성능을 개선합니다. 또한 marimo는 마크다운, 탐색적 코드 등 완전한 노트북 기능을 유지하는 반면 Streamlit은 앱 배포에 집중합니다.
생태계 및 커뮤니티 확산 성장하는 개발자 도구 CLI: 노트북 변환(marimo convert), 앱 배포, 튜토리얼 생성. 템플릿: GitHub Pages, CI/CD, 패키징을 위한 사전 구성 프로젝트. marimo-labs: Hugging Face 모델, Stable Diffusion 등의 실험적 통합. 커뮤니티 반응
marimo는 2025년 2월 기준 GitHub 스타 10.4k개를 달성하며 Reddit, Hacker News에서 활발한 논의가 진행 중입니다. 주요 칭찬 사항은:
숨겨진 상태 제거. 원활한 UI 상호작용. 설치 없이 실험 가능한 WASM 기반 플레이그라운드.
한국 테크 커뮤니티는 협업 연구와 교육 분야에서 marimo의 잠재력, 특히 Git 친화적 설계를 강조합니다.
활용 사례 및 응용 분야 데이터 탐색 및 프로토타이핑
반응성을 통해 슬라이더 조정 시 시각화와 하위 메트릭이 즉시 업데이트됩니다. 내장 SQL 지원으로 데이터베이스 또는 DataFrame 직접 쿼리가 가능합니다.
교육 도구
교육자는 인라인 연습 문제가 포함된 인터랙티브 튜토리얼 제작에 활용합니다. 예를 들어 머신러닝 데모에서 학생이 하이퍼파라미터를 조정하면 정확도 변화를 즉시 확인할 수 있습니다.
프로덕션 파이프라인
노트북은 실행 가능한 스크립트로 역할을 겸비하여 탐색에서 프로덕션으로의 점진적 전환이 가능합니다. CLI 인수를 통해 파이프라인을 매개변수화하고 Airflow/Prefect로 스케줄링할 수 있습니다.
내장 문서화
marimo의 WASM 출력은 문서에 라이브 노트북 삽입을 가능하게 합니다. 공식 문서는 Pyodide 기반 인터랙티브 예제를 제공합니다.
도전 과제 및 한계 학습 곡선
반응형 프로그래밍은 셀 구성 방식을 재고할 것을 요구합니다. Jupyter에 익숙한 사용자는 초기에 marimo의 DAG 기반 실행에 어려움을 겪을 수 있습니다.
브라우저 런타임 제약
Pyodide의 한계가 플레이그라운드에 영향을 미칩니다:
멀티스레딩/멀티프로세싱 불가. 대형 노트북은 브라우저 지연 유발. GPU 등 시스템 자원 접근 제한. IDE 통합
VS Code 확장이 강력하지만 변수 탐색기 등 일부 기능은 Jupyter에 비해 미흡합니다.
미래 전망 향상된 협업 기능
실시간 협업 및 노트북 코멘트 기능이 계획되어 있으며, marimo의 Git 호환성을 기반으로 구축될 예정입니다.
확장된 언어 지원
현재 파이썬에 집중하지만 향후 SQL, R, Julia 셀 지원을 검토 중이며 반응성 유지가 목표입니다.
성능 최적화
컴파일러 개선을 통해 100+ 셀 노트북의 종속성 해결 속도를 높일 계획입니다. WebGPU 통합으로 ML 워크로드의 WASM 성능을 개선할 수 있습니다.
결론
marimo는 수십 년 간 지속된 재현성과 사용성 문제를 해결함으로써 컴퓨테이셔널 노트북의 패러다임 전환을 이끌었습니다. 탐색적 코딩, 앱 개발, 스크립트 실행을 통합함으로써 사용자가 단일 환경에서 데이터 과학 라이프사이클 전체를 주도할 수 있게 합니다. 도입 장벽이 남아있지만, marimo의 활발한 커뮤니티와 원칙 기반 설계는 파이썬 중심 워크플로의 혁신적 도구로 자리매김할 것입니다.

프로젝트가 성숙해감에 따라 ML 생태계와의 심화 통합, WASM 성능 개선, 엔터프라이즈급 협업 기능이 기대되며, 이는 모두 marimo를 반응형 컴퓨팅 환경의 차세대 주자로 확고히 할 것입니다.

Answer from Perplexity: pplx.ai/share

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A
admin

미국 정부에서 사용하는 프레임워크

radix-ui
https://www.radix-ui.com/themes/playground

shadcn/ui
https://ui.shadcn.com/

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A
admin

https://github.com/felixrieseberg/electron-native-code-demos?ref=felixrieseberg.com

Electron 및 네이티브 코드 데모

이 저장소는 네이티브 코드와 네이티브 UI 요소를 Electron 애플리케이션에 통합하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼이자 자체 개발을 위한 시작점으로 사용됩니다. 모든 패키지는 다음을 구현합니다.

문자열을 받아서 반환하는 함수 helloWorld()입니다. JavaScript에서 호출할 수 있으며 네이티브 코드에서 실행됩니다. 간단한 호출의 시작점으로 사용하세요. 좋은 예로는 특정 운영 체제 API를 호출하는 것입니다.
모든 네이티브 컨트롤이 있는 기본 todo 편집기를 시작하는 함수 helloGui()입니다. todo가 추가, 변경 또는 삭제될 때마다 JavaScript 측에서 세부 정보가 포함된 이벤트가 방출됩니다. 이를 시작점으로 사용하여 Electron 애플리케이션을 완전한 네이티브 사용자 인터페이스로 확장합니다.
패키지
swift: Swift, SwiftUI, Foundation을 사용합니다. JavaScript와 Swift 간의 브리징은 Objective-C++에서 수행됩니다.
objective-c: Objective-C와 Cocoa를 사용합니다. JavaScript와 Objective-C 간의 브리징은 Objective-C++에서 수행됩니다.
cpp-win32: 버전 6에서는 C++와 Windows Common Controls(Win32 API 컨트롤이라고도 함)를 사용합니다. JavaScript와 Win32 세계를 연결하는 작업은 C++로 이루어집니다.
cpp-linux: C++와 GTK3를 사용합니다. JavaScript와 GTK 세계 간의 연결은 C++로 이루어집니다.
예제를 빌드하고 실행하려면 이 저장소를 복제하고 기본 예제 앱을 실행할 수 있습니다.

git clone https://github.com/felixrieseberg/electron-native-code-demos
cd electron-native-code-demos
npm i
npm run build
npm run electron
Electron용 네이티브 애드온 빌드
네이티브 Node.js 애드온을 빌드하여 Electron 앱에 네이티브 코드를 추가할 수 있습니다 . Electron의 메인 스레드는 모든 운영 체제에서 적절한 GUI 애플리케이션을 실행하도록 이미 설정되어 있으므로 네이티브 애드온을 작성하는 것은 비교적 간단합니다. 이 튜토리얼에서는 각 특정 플랫폼으로 분기하기 전에 여러 단계를 공유합니다.

공유 구현 세부 사항
모든 예는 에서 찾을 수 있습니다 packages. 모두 몇 가지 기본 사항을 공유합니다.

package.json
네이티브 Node.js 애드온은 일반적으로 일반적인 Node 패키지이므로 require()이름으로 확인할 수 있습니다.

binding.gyp&node-gyp
node-gyp이 파일은 빌드 시스템을 구성합니다. Google의 GYP("Generate Your Projects") 도구의 포트인 에서 사용됩니다 . 다양한 플랫폼과 Node.js 버전에서 C/C++ 코드를 컴파일하는 복잡한 작업을 처리하며 macOS, Windows, Linux에서 편리하게 작동합니다. 구성 파일은 binding.gypPython과 유사한 구문(실제로는 주석이 있는 JSON)으로 작성되었으며 컴파일할 소스 파일, include 디렉터리, 링크할 라이브러리, 다양한 플랫폼별 설정 및 컴파일 플래그를 지정합니다.

Visual Studio의 msbuild나 Xcode를 구성해야 하는 경우에는 .에서 구성합니다 binding.gyp.

N-API레이어 및 선택적 브리지 레이어
모든 패키지에는 N-API 계층 역할을 하는 애드온 파일이 있습니다. Objective-C의 경우 해당 파일은 라고 하며 objectivec_addon.mm, C++ 패키지에서는 라고 합니다 cpp_addon.cc. 여러 가지 중요한 작업을 수행합니다.

JavaScript/Node.js와 네이티브 코드 사이의 브리지 역할을 합니다.
JavaScript ↔ C++ 유형 변환을 처리합니다.
네이티브 코드와 JavaScript 코드 간의 이벤트 콜백을 관리합니다.
ABI(Application Binary Interface) 안정성을 보장하기 위해 N-API를 사용합니다.
즉, Node.js 세계와 네이티브 세계 사이의 접착제입니다. 얼마나 많은 "타입 변환"을 수행해야 하는지는 JavaScript 세계와 네이티브 세계 사이에서 얼마나 많은 타입을 앞뒤로 운반하고 싶은지에 따라 달라집니다. 이는 주로 여러분에게 달려 있지만, N-API는 이를 상당히 간단하게 만듭니다.

또한, 선택한 언어가 C++에서 "멀어질"수록 상위 수준 코드(예: Swift나 Objective-C)를 하위 수준 코드에 노출하기 위한 추가적인 브리지 계층이 필요할 수 있습니다.

여러분은 궁금할 것입니다: 왜 이런 레이어를 추가할까요? 꼭 필요한 걸까요? 더 적은 파일과 코드 줄에 같은 기능을 집어넣을 수는 있지만, 저는 그렇게 하지 말라고 경고하고 싶습니다. 여러 가지 이점이 있습니다:
관심사 분리:
// N-API Layer (objectivec_addon.mm)
Napi::Value HelloWorld(const Napi::CallbackInfo& info) {
// Handle JS types and call bridge
NSString* result = [ObjCBridge helloWorld:nsInput];
}
// Bridge Layer (ObjCBridge.m)
(NSString*)helloWorld:(NSString*)input {
// Handle native implementation
return [NSString stringWithFormat:@"Hello from Objective-C! You said: %@", input];
} ABI 안정성:
N-API는 안정적인 ABI를 제공하므로 애드온을 다른 Node.js 버전에 맞게 다시 컴파일할 필요가 없습니다.
N-API 코드를 별도로 유지하면 버전에 따라 달라지는 코드가 격리됩니다. 언어 경계:
// N-API Layer: C++ with Node.js bindings
class ObjectiveCAddon : public Napi::ObjectWrap {
// JavaScript interface code
}
// Bridge Layer: Pure Objective-C
@interface ObjCBridge : NSObject {
// Native interface code
}
4) 이벤트 처리
// N-API Layer: Sets up JavaScript callbacks
[ObjCBridge setTodoAddedCallback:makeCallback("todoAdded")];

// Bridge Layer: Manages native callbacks
static void (^todoAddedCallback)(NSString*);

// UI Layer: Triggers events
[self.delegate todoAdded:jsonString];

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1. Xray Tool과 유사한 기능 활용

2. 드래그 앤 드롭으로 이미지 캡처 및 블록화

3. 추가 제안

기능 구현 예시

결론