JSON Swiss

JSON Swiss

JSON to Python Generator

Input ng JSON

1

Na-generate na Python

Configuration

Maglagay ng JSON data para gumawa ng Python classes

May suporta sa dataclasses, Pydantic models, at plain classes

Paano i-convert ang JSON sa Python - hakbang-hakbang na gabay

Gamitin itong JSON to Python generator para gumawa ng mga na-type na dataclass/modelo mula sa mga sample ng JSON para sa mga serbisyo, script, at pipeline ng data.

  1. Hakbang 1 – Mag-paste ng sample ng JSON

    • Mag-paste ng kinatawan ng JSON object o array sa kaliwang editor.
    • Isama ang mga nested na bagay, array, at nullable na field para mahinuha nang tama ang mga uri.
    • Gamitin ang Import upang i-load ang JSON mula sa isang file, URL, o sample na data.

  2. Hakbang 2 – Pumili ng mga pagpipilian sa modelo ng Python

    • Pumili ng ugat na Class Name para sa nabuong modelo.
    • Magpasya kung paano kahit sa mga opsyonal na field (Optional[str]) at hindi kilalang mga halaga (Any).
    • Suriin ang mga nested na bagay at listahan upang mai-map ang mga ito sa mga nested dataclass at List[...] na uri.

  3. Hakbang 3 – Suriin ang nabuong code

    • Suriin ang mga pangalan ng field, mga uri, at kung paano na-modelo ang mga array/object.
    • Iaayos ang mga opsyon tulad ng Root Type Name, null handling, at frameworks kung available.
    • Kung mali ang natukoy na field, i-tweak ang iyong sample na JSON at muling buuin.

  4. Hakbang 4 – Gamitin ang mga modelo sa Python

    • Kopyahin ang mga nabuong modelo sa iyong module ng proyekto.
    • I-load ang JSON at ipatupad ito sa iyong mga modelo (manual o may katulong).
    • I-validate ang input data sa mga hangganan (API, queue, file) para maiwasan ang mga downstream na error.

  5. Hakbang 5 – Kopyahin o i-download

    • Kopyahin ang output sa iyong proyekto o i-download ito bilang isang file.
    • Patakbuhin ang iyong formatter/linter upang tumugma sa istilo ng iyong code.
    • magdagdag ng mga library ng pag-parse/serialization ng JSON kung kailangan ng iyong wika ang mga ito.

Mabilis na mga tip

  • Mas gusto ang dataclasses para sa magaan na mga modelo at static na pagta-type.
  • Gumamit ng pydantic kapag kailangan mo ng pagpapatunay at pamimilit ng runtime.
  • Panatilihin ang isang canonical schema/modelo bawat payload upang maiwasan ang drift.
Halimbawang output (pinasimple)
# input ng 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

Mga kaugnay na tool ng JSON at Python

Mag-explore ng higit pang JSON at mga tool ng schema na mahusay na gumagana kasama nitong JSON to Python generator.

Python Class sa JSON at JSON Schema

I-convert ang mga kasalukuyang klase ng Python sa mga halimbawa ng JSON at JSON Schema para sa mga doc at pagpapatunay.

JSON Schema Generator

Bumuo ng JSON Schema mula sa mga sample ng JSON para ma-validate ang mga payload at kontrata.

JSON Formatter at Validator

I-format at i-validate ang JSON bago bumuo ng mga modelo para maiwasan ang mga isyu sa runtime.

JSON hanggang TypeScript Generator

Bumuo ng mga uri ng frontend na tumutugma sa parehong mga payload ng Python API.

Mga Madalas Itanong

Anong Python code structures ang pwedeng i-generate mula sa JSON?

Gumagawa ang Python generator ng dataclasses, plain Python classes, o Pydantic models batay sa JSON input mo. Ina-analyze nito ang JSON structure at nagge-generate ng katumbas na Python code na may tamang type hints at validation.

Sinusuportahan ba nito ang modern Python features tulad ng type hints?

Oo! Gumagamit ang Python generator ng modern Python features kabilang ang type hints mula sa typing module, dataclasses, at optional typing. Compatible ito sa Python 3.8+ at sumusunod sa kasalukuyang Python best practices.

Pwede ba akong pumili sa iba’t ibang Python class styles?

Oo naman! Pwede kang mag-generate ng dataclasses (inirerekomenda), plain Python classes, o Pydantic models depende sa pangangailangan ng project mo. Bawat style ay may iba’t ibang benepisyo para sa validation, serialization, at performance.

Paano hinahandle ang Python naming conventions?

Awtomatikong kino-convert ng generator ang camelCase JSON field names sa snake_case Python field names habang pinapanatili ang original structure. Tama ring ina-apply ang type hints batay sa JSON data types.

JSON to Python Generator | JSONSwiss