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JSON‑zu‑Python‑Generator

JSON Eingabe

1

Generierter Python

Configuration

Geben Sie JSON‑Daten ein, um Python‑Klassen zu generieren

Unterstützt Dataclasses, Pydantic‑Modelle und einfache Klassen

So konvertieren Sie JSON in Python – Schritt-für-Schritt-Anleitung

Verwenden Sie diesen JSON-zu-Python-Generator, um typisierte Datenklassen/Modelle aus JSON-Beispielen für Dienste, Skripte und Datenpipelines zu erstellen.

  1. Schritt 1 – Fügen Sie ein JSON-Beispiel ein

    • Fügen Sie ein repräsentatives JSON-Objekt oder -Array in den linken Editor ein.
    • Schließen Sie verschachtelte Objekte, Arrays und Nullable-Felder ein, damit Typen korrekt abgeleitet werden.
    • Verwenden Sie Import, um JSON aus einer Datei, URL oder Beispieldaten zu laden.

  2. Schritt 2 – Wählen Sie Python-Modelloptionen

    • Wählen Sie einen Stamm Class Name für das generierte Modell.
    • Entscheiden Sie, wie optionale Felder (Optional[str]) und unbekannte Werte (Any) dargestellt werden sollen.
    • Überprüfen Sie verschachtelte Objekte und Listen, damit sie verschachtelten Datenklassen und List[...]-Typen zugeordnet werden können.

  3. Schritt 3 – Überprüfen Sie den generierten Code

    • Überprüfen Sie Feldnamen, Typen und die Modellierung von Arrays/Objekten.
    • Passen Sie Optionen wie Root Type Name, Nullbehandlung und Frameworks an, falls verfügbar.
    • Wenn ein Feld falsch abgeleitet wird, optimieren Sie Ihren Beispiel-JSON und generieren Sie ihn neu.

  4. Schritt 4 – Verwenden Sie die Modelle in Python

    • Kopieren Sie die generierten Modelle in Ihr Projektmodul.
    • Laden Sie JSON und ordnen Sie es Ihren Modellen zu (manuell oder mit einem Helfer).
    • Validieren Sie Eingabedaten an Grenzen (API, Warteschlange, Datei), um nachgelagerte Fehler zu vermeiden.

  5. Schritt 5 – Kopieren oder Herunterladen

    • Kopieren Sie die Ausgabe in Ihr Projekt oder laden Sie sie als Datei herunter.
    • Führen Sie Ihren Formatierer/Linter entsprechend Ihrem Codestil aus.
    • Fügen Sie JSON-Parsing-/Serialisierungsbibliotheken hinzu, wenn Ihre Sprache dies erfordert.

Schnelle Tipps

  • Bevorzugen Sie dataclasses für leichtgewichtige Modelle und statische Typisierung.
  • Verwenden Sie pydantic, wenn Sie Laufzeitvalidierung und -Zwang benötigen.
  • Behalten Sie ein kanonisches Schema/Modell pro Nutzlast bei, um Abweichungen zu vermeiden.
Beispielausgabe (vereinfacht)
# JSON-Eingabe
{
  "id": 123,
  "name": "Maeve Winters",
  "email": "[email protected]",
  "active": true,
  "roles": ["admin", "editor"],
  "metadata": { "plan": "pro" },
  "createdAt": "2024-03-01T10:15:00Z",
  "score": 99.5,
  "notes": null
}

# Generated Python models (simplified)
from dataclasses import dataclass
from typing import Any, List, Optional

@dataclass
class Metadata:
  plan: str

@dataclass
class Root:
  id: int
  name: str
  email: Optional[str]
  active: bool
  roles: List[str]
  metadata: Metadata
  createdAt: str
  score: float
  notes: Any

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Häufig gestellte Fragen

Welche Python‑Strukturen können aus JSON generiert werden?

Der Python‑Generator erstellt Dataclasses, einfache Python‑Klassen oder Pydantic‑Modelle basierend auf Ihrem JSON. Er analysiert die Struktur und erzeugt passenden Code mit Type Hints und Validierung.

Unterstützt der Generator moderne Python‑Features wie Type Hints?

Ja! Er nutzt moderne Python‑Features wie Type Hints aus dem typing‑Modul, Dataclasses und optionales Typing. Kompatibel mit Python 3.8+ und aktuellen Best Practices.

Kann ich zwischen verschiedenen Klassen‑Stilen wählen?

Ja. Sie können Dataclasses (empfohlen), einfache Klassen oder Pydantic‑Modelle generieren – je nach Projektanforderung. Jeder Stil bietet unterschiedliche Vorteile bei Validierung, Serialisierung und Performance.

Wie werden Python‑Namenskonventionen umgesetzt?

Der Generator konvertiert camelCase‑Feldnamen automatisch in snake_case und behält die Struktur bei. Type Hints werden passend zu den JSON‑Datentypen gesetzt.

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