JSON Swiss

JSON Swiss

Generator JSON ke Python

Input JSON

1

Python Dihasilkan

Configuration

Masukkan data JSON untuk menghasilkan class Python

Dataclass, Pydantic model, dan type hint

Cara mengonversi JSON ke Python – panduan langkah demi langkah

Gunakan generator JSON ke Python ini untuk membuat kelas data/model yang diketik dari sampel JSON untuk layanan, skrip, dan saluran data.

  1. Langkah 1 – Tempelkan sampel JSON

    • Tempelkan objek atau larik JSON yang representatif ke editor kiri.
    • Sertakan objek bertumpuk, array, dan bidang nullable sehingga jenis dapat disimpulkan dengan benar.
    • Gunakan Import untuk memuat JSON dari file, URL, atau data sampel.

  2. Langkah 2 – Pilih opsi model Python

    • Pilih root Class Name untuk model yang dihasilkan.
    • Putuskan cara merepresentasikan bidang pilihan (Optional[str]) dan nilai yang tidak diketahui (Any).
    • Tinjau objek dan daftar yang disarangkan sehingga disimpan ke kelas data yang disarangkan dan tipe List[...].

  3. Langkah 3 – Tinjau kode yang dihasilkan

    • Periksa nama bidang, tipe, dan bagaimana array/objek dimodelkan.
    • Sesuaikan opsi seperti Root Type Name, penanganan null, dan kerangka kerja jika tersedia.
    • Jika suatu bidang disimpulkan dengan salah, sesuaikan sampel JSON Anda dan buat ulang.

  4. Langkah 4 – Gunakan model dengan Python

    • Salin model yang dihasilkan ke dalam modul proyek Anda.
    • Muat JSON dan petakan ke dalam model Anda (secara manual atau dengan bantuan).
    • Validasi masukan data pada batas (API, antrian, file) untuk menghindari kesalahan hilir.

  5. Langkah 5 – Salin atau unduh

    • Salin hasilnya ke proyek Anda atau unduh sebagai file.
    • Jalankan formatter/linter Anda agar sesuai dengan gaya kode Anda.
    • Tambahkan pustaka penguraian/serialisasi JSON jika bahasa Anda memerlukannya.

Kiat cepat

  • Lebih suka dataclasses untuk model ringan dan pengetikan statistik.
  • Gunakan pydantic saat Anda memerlukan validasi dan paksaan waktu proses.
  • Pertahankan satu skema/model kanonik per muatan untuk menghindari penyimpangan.
Contoh keluaran (disederhanakan)
# masukan 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

Alat JSON & Python terkait

Jelajahi lebih banyak alat JSON dan skema yang berfungsi baik bersama generator JSON ke Python ini.

Kelas Python ke Skema JSON & JSON

Ubah kelas Python yang ada menjadi contoh JSON dan Skema JSON untuk dokumen dan validasi.

Skema Generator JSON

Hasilkan Skema JSON dari sampel JSON untuk memvalidasi payload dan kontrak.

Pemformat & Validator JSON

Format dan validasi JSON sebelum membuat model untuk menghindari masalah waktu proses.

JSON ke Generator TypeScript

Hasilkan tipe frontend yang cocok dengan payload Python API yang sama.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Fitur Python apa yang didukung?

Generator membuat dataclass Python, model Pydantic, dan TypedDict dengan type hint, mendukung field opsional, dan mengikuti konvensi penamaan Python.

Bagaimana type hint ditangani?

Kode yang dihasilkan menyertakan type hint lengkap dengan typing module (List, Optional, Dict), dan memetakan tipe JSON ke tipe Python yang sesuai.

Apakah mendukung Pydantic?

Ya. Pilih framework Pydantic untuk menghasilkan model BaseModel dengan validasi runtime, ideal untuk API dan data processing.

Bagaimana nilai null ditangani?

Nilai null di JSON dipetakan ke Optional[...] di Python, dan field opsional diberi default None untuk mencerminkan struktur data dengan akurat.

Generator JSON ke Python | JSONSwiss