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JSON से Python Generator

JSON इनपुट

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जनरेट किया गया Python

Configuration

Python classes जेनरेट करने के लिए JSON data दर्ज करें

Dataclasses, Pydantic models और plain classes का support

JSON को Python में कैसे बदला जाता है - चरण-दर-चरण जनरेटर

सेवाओं, स्क्रिप्ट और डेटा पाइपलाइनों के लिए JSON कैटलॉग से टाइप किए गए डेटाक्लास/मॉडल का उपयोग करें।

  1. चरण 1 - एक JSON नमूना पेस्ट

    • एक प्रतिनिधि JSON संस्था या व्यापारी को बाएँ संपादक में चिपकाएँ।
    • नेस्टेड ऑब्जेक्टिव, सारनियां और अश्क स्कोर्ट शामिल करें ताकि गॉज़ का सही अनुमान लगाया जा सके।
    • किसी फाइल, यूआरएल या डेटा मॉडल से JSON लोड करने के लिए Import का उपयोग करें।

  2. चरण 2 - मॉडल मॉडल विकल्प चुनें

    • जनरेटेड मॉडल के लिए रूट Class Name चुनें।
    • तय करें कि वैकल्पिक बाजार (Optional[str]) और अज्ञात व्यक्ति (Any) का प्रतिनिधित्व कैसे करें।
    • नेस्टेड गैजेट और मोटो की समीक्षा करें ताकि वे नेस्टेड डेटाक्लास और List[...] पर स्क्रीनशॉट खरीदें।

  3. चरण 3 - जनरेट किए गए कोड की समीक्षा करें

    • स्टॉक का नाम, प्रकार और वस्तुओं/वस्तुओं का मॉडल कैसे बनाया जाता है, इसकी जांच करें।
    • यदि उपलब्ध हो तो Root Type Name, नल हैंडलिंग और फ्रेमवर्क जैसे विकल्प बदलें।
    • यदि किसी स्टॉक का गलत अनुमान लगाया गया है, तो अपने मॉडल JSON में बदलाव करें और पुन: उत्पन्न करें।

  4. चरण 4 - प्रोटोटाइप मॉडल का उपयोग करें

    • बेचे गए मॉडल को अपने प्रोजेक्ट डिज़ाइन में कॉपी करें।
    • JSON को लोड करें और इसे अपने मॉडल में डाउनलोड करें (मैन्युअल रूप से या किसी सहायक के साथ)।
    • डाउनलोडस्ट्रीम स्टॉक से ऑनलाइन खरीदारी करें।

  5. चरण 5 - कॉपी करें या डाउनलोड करें

    • आईपैड को अपने प्रोजेक्ट में कॉपी करें या फ़ाइल के रूप में डाउनलोड करें।
    • अपने कोड स्टाइल से भोजन मेल के लिए अपना फ़ार्मेटर/लिंटर चलायें।
    • यदि आपकी भाषा को JSON पार्सिंग/क्रमार्टेशन लाइब्रेरी की आवश्यकता है तो अवश्य पढ़ें।

शीघ्र सुझाव

  • विशिष्ट मॉडल और स्थिर प्रशिक्षण के लिए dataclasses को प्राथमिकता दें।
  • जब आपको रनटाइम लाइब्रेरी और ज़बरदस्ती की आवश्यकता हो तो pydantic का उपयोग करें।
  • एक कैनोनिकल स्कोहा/मॉडल स्थान पर प्रति पेलोड के लिए समुद्र तट से भागने का प्रयास करें।
उदाहरण के लिए सरलीकृत
# JSON आर्किटेक्चर
{
  "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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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

JSON से कौन-से Python code structures generate हो सकते हैं?

Python generator आपके JSON input के आधार पर dataclasses, plain Python classes, या Pydantic models बनाता है। यह JSON structure analyze करके proper type hints और validation के साथ corresponding Python code generate करता है।

क्या generator modern Python features जैसे type hints support करता है?

हाँ! Python generator typing module के type hints, dataclasses और optional typing जैसे modern features उपयोग करता है। यह Python 3.8+ के साथ compatible है और current Python best practices follow करता है।

क्या मैं different Python class styles चुन सकता/सकती हूँ?

बिल्कुल! आप project जरूरत के अनुसार dataclasses (recommended), plain Python classes, या Pydantic models generate कर सकते/सकती हैं। हर style validation, serialization और performance के लिए अलग फायदे देता है।

Python naming conventions कैसे handle होती हैं?

Generator camelCase JSON field names को automatically snake_case Python field names में convert करता है और original structure preserve रखता है। JSON data types के आधार पर type hints सही तरह apply होती हैं।

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