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Gerador de JSON para Python

Entrada JSON

1

Python Gerado

Configuration

Insira dados JSON para gerar classes Python

Dataclasses, modelos Pydantic e type hints

Como converter JSON para Python – guia passo a passo

Use este gerador JSON para Python para criar classes de dados/modelos digitados a partir de amostras JSON para serviços, scripts e pipelines de dados.

  1. Passo 1 – Cole uma amostra JSON

    • Cole um objeto ou matriz JSON representativo no editor esquerdo.
    • Inclua objetos aninhados, matrizes e campos anuláveis para que os tipos sejam inferidos corretamente.
    • Use Import para carregar JSON de um arquivo, URL ou dados de amostra.

  2. Passo 2 – Escolha as opções do modelo Python

    • Escolha uma raiz Class Name para o modelo gerado.
    • Decida como representar campos opcionais (Optional[str]) e valores desconhecidos (Any).
    • Revise objetos e listas aninhados para que sejam mapeados para classes de dados aninhadas e tipos List[...].

  3. Passo 3 – Revise o código gerado

    • Verifique nomes de campos, tipos e como matrizes/objetos são modelados.
    • Ajuste opções como Root Type Name, tratamento nulo e estruturas, se disponíveis.
    • Se um campo for inferido incorretamente, ajuste seu JSON de amostra e gere-o novamente.

  4. Passo 4 – Use os modelos em Python

    • Copie os modelos gerados em seu módulo de projeto.
    • Carregue JSON e mapeie-o em seus modelos (manualmente ou com um auxiliar).
    • Valide os dados de entrada nos limites (API, fila, arquivo) para evitar erros posteriores.

  5. Passo 5 – Copiar ou baixar

    • Copie a saída em seu projeto ou baixe-a como um arquivo.
    • Execute seu formatador/linter para corresponder ao seu estilo de código.
    • Adicione bibliotecas de análise/serialização JSON se sua linguagem exigir.

Dicas rápidas

  • Prefira dataclasses para modelos leves e digitação estática.
  • Use pydantic quando precisar de validação e coerção em tempo de execução.
  • Mantenha um esquema/modelo canônico por carga útil para evitar desvios.
Saída de exemplo (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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Perguntas Frequentes

Quais recursos de Python são suportados?

O gerador cria dataclasses, modelos Pydantic e TypedDict com type hints, suporta campos opcionais e segue convenções de nomenclatura do Python.

Como os type hints são tratados?

O código gerado inclui type hints completos com o módulo typing (List, Optional, Dict) e mapeia tipos JSON para tipos Python apropriados.

Suporta Pydantic?

Sim. Selecione o framework Pydantic para gerar modelos BaseModel com validação em runtime, ideal para APIs e processamento de dados.

Como valores null são tratados?

Valores null no JSON são mapeados para Optional[...] no Python, e campos opcionais podem ter default None para refletir a estrutura com precisão.

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