JSON Swiss

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Generador de JSON a Python

Entrada JSON

1

Python Generado

Configuration

Ingresa datos JSON para generar clases Python

Admite dataclasses, modelos Pydantic y clases simples

Cómo convertir JSON a Python – guía paso a paso

Utilice este generador de JSON a Python para crear clases/modelos de datos tipificados a partir de muestras JSON para servicios, scripts y canalizaciones de datos.

  1. Paso 1: pega una muestra JSON

    • Pegue un objeto o matriz JSON representativa en el editor de la izquierda.
    • Incluye objetos anidados, matrices y campos que aceptan valores NULL para que los tipos se infieran correctamente.
    • Utilice Import para cargar JSON desde un archivo, URL o datos de muestra.

  2. Paso 2: elige las opciones del modelo Python

    • Elija una raíz Class Name para el modelo generado.
    • Decida cómo representar los campos opcionales (Optional[str]) y los valores desconocidos (Any).
    • Revise las listas y los objetos anidados para que se correspondan con clases de datos anidadas y tipos List[...].

  3. Paso 3: revisar el código generado

    • Verifique los nombres de los campos, los tipos y cómo se modelan las matrices/objetos.
    • Ajuste opciones como Root Type Name, manejo de nulos y marcos si están disponibles.
    • Si un campo se infiere incorrectamente, modifique su JSON de muestra y vuelva a generarlo.

  4. Paso 4: usa los modelos en Python

    • Copie los modelos generados en su módulo de proyecto.
    • Cargue JSON y asígnelo a sus modelos (manualmente o con un ayudante).
    • Valide los datos de entrada en los límites (API, cola, archivo) para evitar errores posteriores.

  5. Paso 5: copiar o descargar

    • Copie el resultado en su proyecto o descárguelo como un archivo.
    • Ejecute su formateador/linter para que coincida con su estilo de código.
    • Agregue bibliotecas de análisis/serialización JSON si su idioma las requiere.

Consejos rápidos

  • Prefiera dataclasses para modelos livianos y escritura estática.
  • Utilice pydantic cuando necesite validación y coerción en tiempo de ejecución.
  • Mantenga un esquema/modelo canónico por carga útil para evitar desviaciones.
Salida de ejemplo (simplificada)
# entrada JSON
{
  "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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Preguntas frecuentes

¿Qué estructuras de código Python se pueden generar desde JSON?

El generador Python crea dataclasses, clases Python simples o modelos Pydantic según tu JSON. Analiza la estructura y genera código con type hints y validación.

¿Admite características modernas de Python como type hints?

¡Sí! Usa características modernas como type hints del módulo typing, dataclasses y tipado opcional. Es compatible con Python 3.8+ y sigue buenas prácticas actuales.

¿Puedo elegir entre diferentes estilos de clases Python?

¡Claro! Puedes generar dataclasses (recomendado), clases simples o modelos Pydantic según las necesidades del proyecto. Cada estilo ofrece beneficios distintos en validación, serialización y rendimiento.

¿Cómo se manejan las convenciones de nombres de Python?

El generador convierte automáticamente nombres de campos JSON en camelCase a snake_case, manteniendo la estructura original. Los type hints se aplican según los tipos de datos JSON.

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