digiKam 키워드를 CSV로 내보내며 태그 목록 경계 보존하기

어떤 증거를 읽을지 정하기

알려진 파일 하나와 digiKam 표시부터 비교한다. 필요한 키워드가 DB에만 있으면 멈춘다. 파일 읽기로는 얻을 수 없다. 기존 백업·동기화 절차로 차이를 해결하며 이 방법으로 자동 메타데이터 기록이나 DB 변경을 하지 않는다.

.xmp를 지정하면 SourceFile은 그 사이드카이며 자동 연결한 사진이 아니다. 사진과 사이드카를 모두 내보내면 두 레코드를 보존해 비교하고 임의로 합치지 않는다. 저장된 선택 목록 XML도 다른 증거이며 이 키워드 값을 제공하지 않는다.

읽기 전용 명령으로 배열 추출

설치한 ExifTool과 알려진 입력 사본 하나로 시작한다. Linux Bash에서 사진 폴더 밖에 새 출력 이름을 정하고 입력 경로를 바꿔 다음 명령을 실행한다. 지정한 두 XMP 속성을 읽을 뿐 값을 쓰거나 CSV·JSON을 가져오지 않는다.

exiftool -j -G1 -struct -XMP-lr:HierarchicalSubject -XMP-digiKam:TagsList -- "/path/to/input.jpg" > metadata.json 2> metadata-errors.txt

변환 전에 종료 상태·표준 오류·JSON을 확인한다. 경고·오류를 조사하되 일반 파일 수 요약은 오류와 구분한다. -j -G1 -struct를 유지하고 항목을 합치는 -sep는 빼자. 현재 문서는 -struct가 단일 XMP 항목도 배열로 유지한다고 설명한다. 두 필드는 다를 수 있고 누락됐다고 태그가 없다는 뜻은 아니다.

JSON 목록 항목을 그대로 행으로

다음 전체 프로그램을 metadata_to_tag_rows.py로 저장한다. 한 물리적 줄이며 내부 줄바꿈을 백슬래시 이스케이프로 표현하므로 따옴표와 이스케이프를 그대로 보존한다. JSON만 읽고 전체 검증 후 새 CSV를 만들며 기존 출력 덮어쓰기를 거부하고 모든 필드를 다시 비교한다. 알 수 없는 필드·중복 키·비배열·비문자열은 중단한다.

exec('"""Convert a bounded ExifTool JSON export to traceable tag rows; no image writes."""\nimport csv\nimport json\nimport sys\nfrom pathlib import Path\n\nGROUPS = (\'XMP-lr:HierarchicalSubject\', \'XMP-digiKam:TagsList\')\nHEADER = [\'source_record\', \'SourceFile\', \'tag_group\', \'status\', \'item_index\', \'tag_value\']\n\ndef unique_object(pairs):\n result = {}\n for key, value in pairs:\n if key in result:\n raise ValueError(\'Duplicate JSON key; retain the original export\')\n result[key] = value\n return result\n\ndef convert(input_path, output_path):\n data = json.loads(Path(input_path).read_text(encoding=\'utf-8-sig\'), object_pairs_hook=unique_object)\n if not isinstance(data, list):\n raise ValueError(\'Expected the JSON array from the stated ExifTool command\')\n rows = []\n present = 0\n for record_number, record in enumerate(data, 1):\n if not isinstance(record, dict) or not set(record) <= {\'SourceFile\', *GROUPS}:\n raise ValueError(\'Unexpected fields, warning or error; inspect the JSON and stderr\')\n source = record.get(\'SourceFile\')\n if not isinstance(source, str) or not source:\n raise ValueError(\'Expected a nonempty SourceFile string\')\n for group in GROUPS:\n if group not in record:\n rows.append([str(record_number), source, group, \'absent\', \'\', \'\'])\n continue\n values = record[group]\n if not isinstance(values, list) or any(not isinstance(value, str) for value in values):\n raise ValueError(\'Expected string arrays; recheck -j -G1 -struct without -sep\')\n if not values:\n rows.append([str(record_number), source, group, \'empty\', \'\', \'\'])\n for index, value in enumerate(values, 1):\n rows.append([str(record_number), source, group, \'present\', str(index), value])\n present += 1\n with open(output_path, \'x\', encoding=\'utf-8-sig\', newline=\'\') as output:\n writer = csv.writer(output)\n writer.writerow(HEADER)\n writer.writerows(rows)\n with open(output_path, encoding=\'utf-8-sig\', newline=\'\') as output:\n if list(csv.reader(output)) != [HEADER] + rows:\n raise ValueError(\'Readback mismatch; discard this output, retain the JSON\')\n print(f\'{len(data)} source records; {present} present list items; {len(rows)} data rows checked\')\n\nif __name__ == \'__main__\':\n if len(sys.argv) != 3:\n raise SystemExit(\'Usage: python3 metadata_to_tag_rows.py metadata.json tags.csv\')\n convert(sys.argv[1], sys.argv[2])\n')

새 이름으로 python3 metadata_to_tag_rows.py metadata.json tags.csv를 실행한다. 여섯 열은 source_record·SourceFile·tag_group·status·item_index·tag_value다. present 행은 원래 항목 하나, absent·empty 행은 파일과 속성 경계를 유지한다. 반복 파일명·값·빈 문자열을 제거하지 않는다. 번호는 이번 추출 순서일 뿐 의미상 우선순위나 XMP Bag 고정 순서가 아니다.

표와 실제 시험 범위 확인

UTF-8·쉼표·큰따옴표로 가져오고 여섯 열을 텍스트로 설정하며 수식 평가와 날짜·숫자 자동 변환을 끈다. 쉼표 포함 값·다른 계층의 같은 말단 이름·두 필드·누락 필드를 JSON과 비교한다. 값에 줄바꿈이 있을 수 있으므로 물리적 줄이 아닌 파싱된 레코드를 센다.

Python3.12.14에서 유효 합성 JSON 여섯 건·무효 여덟 건·덮어쓰기 거부 여섯 건을 확인했다. Unicode·따옴표·줄바꿈·반복 값과 파일명·누락과 빈 목록을 포함한다. ExifTool·digiKam·실제 이미지·Windows·macOS는 실행하지 않았다. 기록·재읽기 실패 시 불완전 CSV를 버리고 JSON을 보관한다. 전체 라이브러리·얼굴 영역·사진과 사이드카 대조·대규모 처리를 보장하지 않는다.