Как пользоваться: JSON в Python
- Вставьте пример JSON в поле ввода — Python уже выбран.
- Задайте имя корневого типа и параметры, например необязательные поля и определение дат.
- Скопируйте сгенерированный Python-код в свой проект.
Python dataclasses из JSON
Каждый JSON-объект превращается в @dataclass с аннотациями типов — str, int, float, bool, list[...] и вложенные классы. Необязательные поля получают вид Optional[...] = None, а ключи, которые не являются допустимыми именами Python, переводятся в snake_case.
Загрузка JSON
json.loads() возвращает обычные словари; создайте dataclasses на их основе или используйте ту же структуру в моделях Pydantic (Model.model_validate_json(data)), если нужны валидация и автоматическое преобразование вложенных объектов.
Конфиденциальность по умолчанию
Преобразование выполняется полностью в вашем браузере — ответы API с данными клиентов или внутренней информацией никуда не отправляются.
Также ищут как: json to python, python dataclasses из json, генератор dataclass python, json в dataclass python.
Инструменты, которые хорошо сочетаются с JSON в Python
- JSON в типы — Вставьте ответ API и получите готовые модели на 8 языках: TypeScript, Python (dataclass, TypedDict или Pydantic), Go, Java, C#, Kotlin, Swift и Rust.
- JSON форматтер — Вставьте JSON, чтобы отформатировать, минифицировать или проверить его.
- JSON-валидатор — Вставьте JSON, чтобы проверить его корректность.
- Валидатор JSON Schema — Вставьте схему и JSON, чтобы увидеть, какие значения нарушают какие правила, или сгенерируйте стартовую схему по примеру данных.