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Générateur JSON vers Python

Entrée JSON

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Python Généré

Configuration

Saisissez du JSON pour générer des classes Python

Dataclasses, modèles Pydantic et classes simples

Comment convertir JSON en Python – guide étape par étape

Utilisez ce générateur JSON vers Python pour créer des classes de données/modèles typés à partir d'échantillons JSON pour les services, les scripts et les pipelines de données.

  1. Étape 1 – Collez un échantillon JSON

    • Collez un objet ou un tableau JSON représentatif dans l'éditeur de gauche.
    • Incluez des objets imbriqués, des tableaux et des champs nullables afin que les types soient correctement déduits.
    • Utilisez Import pour charger JSON à partir d'un fichier, d'une URL ou d'un exemple de données.

  2. Étape 2 – Choisissez les options du modèle Python

    • Choisissez une racine Class Name pour le modèle généré.
    • Décidez comment représenter les champs facultatifs (Optional[str]) et les valeurs inconnues (Any).
    • Examinez les objets et les listes imbriqués afin qu'ils correspondent aux classes de données imbriquées et aux types List[...].

  3. Étape 3 – Vérifiez le code généré

    • Vérifiez les noms de champs, les types et la façon dont les tableaux/objets sont modélisés.
    • Ajustez les options telles que Root Type Name, la gestion des valeurs nulles et les frameworks si disponibles.
    • Si un champ est déduit de manière incorrecte, modifiez votre exemple JSON et régénérez-le.

  4. Étape 4 – Utiliser les modèles en Python

    • Copiez les modèles générés dans votre module de projet.
    • Chargez JSON et mappez-le dans vos modèles (manuellement ou avec un assistant).
    • Validez les données d'entrée aux limites (API, fichier d'attente, fichier) pour éviter les erreurs en aval.

  5. Étape 5 – Copier ou télécharger

    • Copiez la sortie dans votre projet ou téléchargez-la sous forme de fichier.
    • Exécutez votre formateur/linter pour qu'il corresponde à votre style de code.
    • Ajoutez des bibliothèques d'analyse/sérialisation JSON si votre langage l'exige.

Conseils rapides

  • Préférez dataclasses pour les modèles légers et le typage statique.
  • Utilisez pydantic lorsque vous avez besoin d'une validation et d'une coercition à l'exécution.
  • Conservez un schéma/modèle canonique par charge utile pour éviter la dérive.
Exemple de résultat (simplifié)
# Entrée 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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Questions fréquentes

Quelles structures Python peuvent être générées à partir de JSON ?

Le générateur Python crée des dataclasses, des classes Python simples ou des modèles Pydantic selon votre JSON. Il analyse la structure et génère du code avec type hints et validation.

Le générateur prend‑il en charge les type hints modernes ?

Oui ! Il utilise les type hints du module typing, les dataclasses et le typage optionnel. Compatible avec Python 3.8+ et les bonnes pratiques actuelles.

Puis‑je choisir différents styles de classes Python ?

Oui. Vous pouvez générer des dataclasses (recommandé), des classes simples ou des modèles Pydantic selon votre projet. Chaque style a des avantages pour la validation, la sérialisation et les performances.

Comment les conventions de nommage Python sont‑elles gérées ?

Le générateur convertit automatiquement les champs JSON en camelCase vers snake_case tout en conservant la structure. Les type hints sont appliqués selon les types JSON.

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