JSON para Python

Sugestões Relacionadas

Sobre JSON para Python: Converter dados JSON em modelos dataclass executáveis

Casos de uso

• Integração REST API
• Modelos requisição/resposta FastAPI
• Serializadores Django Ninja / DRF
• Modelagem de dados Scraper
• Definição de features ML
• Deserialização de arquivos de configuração
• Estrutura temporária Jupyter Notebook
• Definição de interface de microsserviços
• Desenvolvimento de ferramentas CLI
• Construção de dados de teste
• Análise de logs estruturados
• Migração de centro de configuração
• Colaboração cross-language
• Migração de banco de dados
• Blockchain/Web3
• ETL Data Science
• Validação de schema OpenAPI
• Exemplos didáticos
• Conversão de nomes de campo

Como Usar

1. Cole o conteúdo JSON no editor à esquerda ou carregue um arquivo
2. Aguarde 400ms para conversão automática
3. Se o JSON estiver malformado clique «Reparar JSON»
4. Clique «Copiar» ou «Baixar» para salvar model.py

Recursos

• Conversão local no navegador
• Saída com anotações dataclass
• Reconhecimento automático de tipos
• Divisão automática de objetos aninhados
• Resolução automática de genéricos List
• Campos Optional opcionais
• Conversão automática com debounce de 400ms
• Correção de erros JSON em um clique
• Copiar e baixar
• Histórico de entrada localStorage
• Painéis responsivos redimensionáveis
• Suporta pós-processamento Pydantic/attrs/TypedDict

Exemplos de Código

# 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}

Best Practices

Perguntas frequentes

Solução de Problemas

Glossário

dataclass

Decorador da biblioteca padrão Python 3.7+ (@dataclass) para gerar automaticamente métodos mágicos.

Módulo typing

Biblioteca padrão Python para anotações de tipo.

Optional[T]

Tipo opcional do módulo typing.

List[T]

Tipo lista genérica do Python.

Any

Tipo especial que aceita qualquer tipo.

Pydantic BaseModel

Classe base para modelos de dados da biblioteca Pydantic.

FastAPI

Framework web Python moderno baseado em Pydantic.

PEP 557

Proposta que define a sintaxe do decorador dataclass.

Anotação de tipo (Type Hint)

Indicação de tipo anotada após parâmetros e variáveis.

PEP 484

Proposta de padrão para anotações de tipo em Python.

from __future__ import annotations

Instrução para avaliação atrasada de anotações (PEP 563).

model.py

Nome de arquivo padrão baixado por esta ferramenta.

Tabela de referência rápida tipos JSON → tipos Python

A ferramenta deduce automaticamente o tipo Python correspondente:

Privacy & Security

Todas as operações desta ferramenta JSON para Python acontecem completamente localmente no navegador: parsing JSON, geração de código Python e download de arquivos são executados no lado do cliente via JavaScript, nenhum conteúdo JSON, arquivos carregados ou código gerado é enviado pela rede para servidores.

Authoritative References

• PythonDocumentação oficial Python - dataclasses
• PydanticDocumentação oficial Pydantic
• FastAPIDocumentação oficial FastAPI