Sense contingut
Eina en línia gratuïta JSON a Python que converteix automàticament dades JSON en classes Python @dataclass amb anotacions de tipus. Les cadenes es converteixen en str, els enters en int, els floats en float, els booleans en bool, els arrays en List[T], els objectes anidats generen dataclasses independents, null es converteix en Optional[Any]. Execució local al navegador, copia en un clic o descarrega model.py.
JSON a Python és el procés de convertir dades en format JSON en definicions de tipus @dataclass Python.
@dataclass és una funció de la biblioteca estàndard introduïda a Python 3.7 (PEP 557).
El reconeixement de tipus és el cor de JSON a Python.
A diferència d'algunes eines en línia, tots els càlculs d'aquesta eina es fan al navegador.
El codi generat es pot utilitzar directament en projectes Python.
El codi generat automàticament és un punt de partida, no un punt final.
dataclass vs Pydantic BaseModel vs attrs vs TypedDict.
JSON a Python té valor únic a l'ecosistema Data Science.
Altres eines opcionals a l'ecosistema Python: marshmallow, cattrs, pydantic, apischema.
En escenaris CLI i automatització.
Rendiment i mantenibilitat amb frozen=True i slots=True.
# requirements.txt
# requests>=2.31
from dataclasses import dataclass
from typing import Any, List, Optional
import json
import requests
@dataclass
class Address:
city: str
zip: str
@dataclass
class User:
id: int
name: str
active: bool
address: Address
tags: List[str]
label: Optional[Any] = None
def main() -> None:
resp = requests.get("https://api.example.com/users/1", timeout=10)
resp.raise_for_status()
user: User = User(**resp.json())
print(f"{user.name} lives in {user.address.city}")
if __name__ == "__main__":
main()# pip install fastapi 'pydantic>=2'
from typing import List, Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Address(BaseModel):
city: str
zip: str
class User(BaseModel):
id: int
name: str
email: str
active: bool = True
address: Address
tags: List[str] = []
label: Optional[str] = None
app = FastAPI()
@app.post("/users")
async def create_user(user: User) -> dict:
return {"id": user.id, "name": user.name}Proporciona valors d'exemple per a camps clau per obtenir tipus precisos.
Divideix en múltiples fitxers si el nombre de camps supera 50.
Per a projectes FastAPI o si cal validació, utilitza Pydantic.
Afegeix mypy src/ --strict al pipeline CI.
Utilitza field(default_factory=list) en lloc de = [].
Estructura recomanada: src/models/__init__.py + submòduls.
Utilitza aquesta eina (execució local) per a JSON sensibles.
Utilitza @dataclass(slots=True) a Python 3.10+ per a millor rendiment.
Enganxa el contingut JSON a l'editor de l'esquerra o carrega un fitxer.
Sí, genera el decorador @dataclass i els imports necessaris.
Compatibilitat amb totes les estructures JSON vàlides: tipus primitius, arrays, objectes anidats.
Cadenes→str, enters→int, floats→float, booleans→bool, arrays→List[T], objectes anidats→@dataclass, null→Optional[Any].
Els valors null generen Optional[Any].
Sí, els arrays JSON es converteixen a List[T].
Cada objecte anidat genera una classe @dataclass independent.
Sí, pots modificar manualment els noms després de la generació.
Sí, assegura't de tenir un entorn Python 3.7+.
Sí, substitueix @dataclass per class Xxx(BaseModel): i importa des de pydantic.
Execució completament local al navegador, cap dada s'envia a servidors.
No. L'eina és completament gratuïta, sense registre.
Fes clic al botó «Repara JSON» per corregir errors comuns automàticament.
Per a JSON majors de 10MB recomanem l'eina CLI quicktype.
L'entrada és buida. Assegura't d'haver enganxat JSON vàlid.
Causes habituals: coma final, cometes simples en lloc de dobles, claus sense cometes, comentaris JavaScript.
Modifica els tipus manualment després de la generació.
El tipus concret no es pot deduir de null.
Possibles causes: versió Python inferior a 3.7, conflictes de noms.
Utilitza alias_generator de Pydantic o reanomena manualment.
Recomanem dividir el JSON o utilitzar l'eina CLI.
Canvia el tipus de camp a Optional[Typo] = None.
L'eina dedueix automàticament el tipus Python corresponent:
| Exemple valor JSON | Tipus Python generat | Explicació |
|---|---|---|
null | Optional[Any] | Valor null incert |
true / false | bool | Booleans JSON → bool |
42 | int | Enters JSON → int |
3.14 | float | Floats JSON → float |
"hello" | str | Cadenes JSON → str |
["a","b"] | List[str] | Arrays de cadenes → List[str] |
[1,2,3] | List[int] | Arrays d'enters → List[int] |
[{...},{...}] | List[Item] | Arrays d'objectes → List[Item] |
[] | List[Any] | Array buit |
{...} objecte anidat | @dataclass independent | Objectes anidats generen @dataclass independent |
Totes les operacions d'aquesta eina JSON a Python passen completament de forma local al navegador: el parsing JSON, la generació de codi Python i la descàrrega de fitxers s'executen totes al costat del client mitjançant JavaScript, cap contingut JSON, fitxers carregats o codi generat s'envia per la xarxa a servidors.