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JSON으로 Pydantic 모델 생성

JSON 응답을 Python Pydantic 모델 정의로 바꿉니다. 생성된 코드를 타입이 지정된 기본 모델로 사용하고, 도메인 유효성 검사 규칙을 추가합니다.

도구 사용 방법

  1. JSON 객체나 API 응답을 붙여넣습니다.
  2. ‘변환’ 보기에서 Python (Pydantic)을 선택합니다.
  3. ‘루트 이름’을 정하고 모델 정의를 복사합니다.

사용 예제

아래 Python 모델은 샘플 JSON으로 생성했습니다.

입력

{"name":"Ada","age":36,"active":true,"tags":["json","tools"],"profile":{"city":"London"}}

출력

from typing import List

from pydantic import BaseModel


class Profile(BaseModel):
    city: str


class Root(BaseModel):
    name: str
    age: int
    active: bool
    tags: List[str]
    profile: Profile

옵션 및 예외 사항

  • 중첩 객체는 중첩된 BaseModel 클래스가 됩니다.
  • 리스트와 선택적 값은 관찰된 샘플을 따릅니다.
  • 프로덕션 데이터에 쓰기 전에 날짜, 소수, 유니언 규칙을 검토해야 합니다.

개인정보 보호 기본 적용

문서는 이 브라우저에만 보관됩니다. Tool Kumar는 기기 안에서 파싱, 변환, 다운로드 파일 생성을 처리하며 계정이나 업로드 과정이 필요하지 않습니다.

JSON으로 Pydantic 모델 생성 자주 묻는 질문

Pydantic 모델을 생성하나요?
네. Python 형식을 선택하면 타입이 지정된 필드가 있는 Pydantic BaseModel 정의를 출력합니다.
하이픈이 들어간 JSON 키는 어떻게 되나요?
변환기가 유효한 Python 필드 이름을 만들고, 필요하면 alias로 원래 키를 유지합니다.
JSON 레코드 하나만으로도 되나요?
네. 객체 하나만 있어도 모델을 추론할 수 있습니다. 레코드마다 필드가 다르다면 폭넓은 샘플을 사용하는 것이 좋습니다.

관련 도구

JSON을 Go 구조체로 변환, JSON을 TypeScript로 변환 및 JSON Schema 생성기.