JSON Swiss

JSON Swiss

Генератор JSON в Python

Ввод JSON

1

Сгенерированный Python

Configuration

Введите JSON, чтобы сгенерировать Python‑классы

Dataclasses, Pydantic‑модели и обычные классы

Как конвертировать JSON в Python – пошаговое руководство

Используйте этот генератор JSON в Python для создания типизированных классов/моделей данных из образцов JSON для сервисов, скриптов и конвейеров данных.

  1. Шаг 1. Вставьте образец JSON.

    • Вставьте типичный объект или массив JSON в левый редактор.
    • Включите вложенные объекты, массивы и поля, допускающие значение NULL, чтобы типы выводились правильно.
    • Используйте Import для загрузки JSON из файла, URL-адреса или образца данных.

  2. Шаг 2. Выберите параметры модели Python

    • Выберите корень Class Name для созданной модели.
    • Решите, как представлять необязательные поля (Optional[str]) и неизвестные значения (Any).
    • Просмотрите вложенные объекты и списки, чтобы они сопоставлялись с вложенными классами данных и типами List[...].

  3. Шаг 3. Просмотрите сгенерированный код.

    • Проверьте имена полей, типы и способ моделирования массивов/объектов.
    • Настройте такие параметры, как Root Type Name, обработку значений NULL и платформы, если они доступны.
    • Если поле выведено неправильно, измените образец JSON и выполните его повторное создание.

  4. Шаг 4. Используйте модели на Python

    • Скопируйте сгенерированные модели в модуль проекта.
    • Загрузите JSON и сопоставьте его со своими моделями (вручную или с помощью помощника).
    • Проверяйте входные данные на границах (API, очередь, файл), чтобы избежать ошибок в дальнейшем.

  5. Шаг 5 – Скопируйте или загрузите

    • Скопируйте выходные данные в свой проект или загрузите их в виде файла.
    • Запустите форматтер/линтер в соответствии со стилем вашего кода.
    • Добавьте библиотеки синтаксического анализа/сериализации JSON, если они требуются для вашего языка.

Советы

  • Предпочитайте dataclasses для упрощенных моделей и статической типизации.
  • Используйте pydantic, если вам нужна проверка и приведение во время выполнения.
  • Сохраняйте одну каноническую схему/модель для каждой полезной нагрузки, чтобы избежать дрейфа.
Пример вывода (упрощенный)
# Ввод 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

Сопутствующие инструменты JSON и Python

Узнайте больше об инструментах JSON и схемы, которые отлично работают вместе с генератором JSON в Python.

Класс Python для JSON и схемы JSON

Преобразуйте существующие классы Python в примеры JSON и схему JSON для документации и проверки.

Генератор схем JSON

Создайте схему JSON на основе образцов JSON для проверки полезных данных и контрактов.

Форматер и валидатор JSON

Отформатируйте и проверьте JSON перед созданием моделей, чтобы избежать проблем во время выполнения.

Генератор JSON в TypeScript

Создавайте типы внешнего интерфейса, соответствующие одним и тем же полезным нагрузкам API Python.

Часто задаваемые вопросы

Какие структуры Python можно сгенерировать из JSON?

Python‑генератор создаёт dataclasses, обычные классы Python или Pydantic‑модели. Он анализирует структуру JSON и генерирует код с type hints и валидацией.

Поддерживаются ли современные возможности Python, например type hints?

Да! Генератор использует type hints из typing, dataclasses и optional typing. Совместим с Python 3.8+ и следует актуальным best practices.

Можно ли выбрать стиль классов Python?

Да. Вы можете генерировать dataclasses (рекомендуется), обычные классы или Pydantic‑модели под нужды проекта. Каждый стиль удобен по‑разному для валидации, сериализации и производительности.

Как соблюдаются соглашения именования Python?

Генератор автоматически преобразует поля JSON из camelCase в snake_case, сохраняя структуру. Type hints назначаются по типам данных JSON.

Генератор JSON в Python | JSONSwiss