Belum ada konten
Alat online gratis JSON ke Python yang mengonversi data JSON secara otomatis ke class Python @dataclass dengan anotasi tipe. String menjadi str, integer int, float float, boolean bool, array List[T], objek bersarang menghasilkan dataclass independen, null menjadi Optional[Any]. Berjalan lokal di browser, salin dalam satu klik atau unduh model.py.
JSON ke Python adalah proses mengonversi data dalam format JSON menjadi definisi tipe @dataclass Python.
@dataclass adalah fitur pustaka standar yang diperkenalkan di Python 3.7 (PEP 557).
Pengenalan tipe adalah inti dari JSON ke Python.
Berbeda dengan beberapa alat online, semua perhitungan alat ini terjadi di browser.
Kode yang dihasilkan dapat digunakan langsung dalam proyek Python.
Kode yang dihasilkan secara otomatis adalah titik awal, bukan titik akhir.
dataclass vs Pydantic BaseModel vs attrs vs TypedDict.
JSON ke Python memiliki nilai unik dalam ekosistem Data Science.
Alat opsional lain di ekosistem Python: marshmallow, cattrs, pydantic, apischema.
Dalam skenario CLI dan otomatisasi.
Performa dan pemeliharaan dengan frozen=True dan 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}Berikan nilai contoh untuk field kunci guna mendapatkan tipe yang akurat.
Bagi menjadi beberapa file jika jumlah field melebihi 50.
Untuk proyek FastAPI atau jika validasi diperlukan, gunakan Pydantic.
Tambahkan mypy src/ --strict ke pipeline CI.
Gunakan field(default_factory=list) alih-alih = [].
Struktur yang direkomendasikan: src/models/__init__.py + submodul.
Gunakan alat ini (eksekusi lokal) untuk JSON sensitif.
Gunakan @dataclass(slots=True) di Python 3.10+ untuk performa yang lebih baik.
Tempel konten JSON di editor kiri atau unggah file.
Ya, menghasilkan dekorator @dataclass dan impor yang diperlukan.
Mendukung semua struktur JSON yang valid: tipe primitif, array, objek bersarang.
String→str, integer→int, float→float, boolean→bool, array→List[T], objek bersarang→@dataclass, null→Optional[Any].
Nilai null menghasilkan Optional[Any].
Ya, array JSON dikonversi ke List[T].
Setiap objek bersarang menghasilkan class @dataclass independen.
Ya, Anda dapat mengubah nama class secara manual setelah generasi.
Ya, pastikan memiliki lingkungan Python 3.7+.
Ya, ganti @dataclass dengan class Xxx(BaseModel): dan impor dari pydantic.
Berjalan sepenuhnya lokal di browser, tidak ada data yang dikirim ke server.
Tidak. Alat ini sepenuhnya gratis, tanpa registrasi.
Klik tombol «Perbaiki JSON» untuk memperbaiki kesalahan umum secara otomatis.
Untuk JSON di atas 10MB kami merekomendasikan alat CLI quicktype.
Input kosong. Pastikan Anda telah menempelkan JSON yang valid.
Penyebab umum: koma di akhir, tanda kutip tunggal alih-alih ganda, kunci tanpa tanda kutip, komentar JavaScript.
Ubah tipe secara manual setelah generasi.
Tipe konkret tidak dapat disimpulkan dari null.
Kemungkinan penyebab: versi Python di bawah 3.7, konflik nama.
Gunakan alias_generator Pydantic atau ganti nama secara manual.
Kami merekomendasikan untuk membagi JSON atau menggunakan alat CLI.
Ubah tipe field menjadi Optional[Typo] = None.
Alat secara otomatis menyimpulkan tipe Python yang sesuai:
| Contoh nilai JSON | Tipe Python yang dihasilkan | Penjelasan |
|---|---|---|
null | Optional[Any] | Nilai null tidak pasti |
true / false | bool | Boolean JSON → bool |
42 | int | Integer JSON → int |
3.14 | float | Float JSON → float |
"hello" | str | String JSON → str |
["a","b"] | List[str] | Array string → List[str] |
[1,2,3] | List[int] | Array integer → List[int] |
[{...},{...}] | List[Item] | Array objek → List[Item] |
[] | List[Any] | Array kosong |
{...} objek bersarang | @dataclass independen | Objek bersarang menghasilkan @dataclass independen |
Semua operasi alat JSON ke Python ini berjalan sepenuhnya secara lokal di browser: parsing JSON, generasi kode Python, dan unduhan file semuanya dieksekusi di sisi klien melalui JavaScript, tidak ada konten JSON, file yang diunggah, atau kode yang dihasilkan dikirim melalui jaringan ke server.