Инструмент Tool Kumar
JSON в Python
Создайте определения моделей Pydantic для Python по JSON-ответу. Используйте сгенерированный код как основу с типизацией, а затем добавьте валидацию для своей предметной области.
Как пользоваться инструментом
- Вставьте объект JSON или ответ API.
- В режиме «Конвертация» выберите Python (Pydantic).
- Задайте имя корня и скопируйте определения моделей.
Пример с разбором
Модели Python ниже сгенерированы из примера JSON.
Ввод
{"name":"Ada","age":36,"active":true,"tags":["json","tools"],"profile":{"city":"London"}}Результат
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
Параметры и особые случаи
- Вложенные объекты становятся вложенными классами BaseModel.
- Типы списков и необязательных значений выводятся по данным примера.
- Для реальных данных в продакшене проверьте правила для дат, десятичных чисел и объединений типов (union).
Конфиденциальность по умолчанию
Документ остаётся в этом браузере. Tool Kumar разбирает и конвертирует данные, создаёт файлы для скачивания на вашем устройстве, без регистрации и отправки на сервер.
Вопросы об инструменте «JSON в Python»
- Генерирует ли он модели Pydantic?
- Да. Для Python генерируются определения Pydantic BaseModel с типизированными полями.
- Что происходит с ключами JSON, содержащими дефисы?
- Конвертер создаёт допустимое имя поля Python и при необходимости сохраняет исходный ключ через псевдоним (alias).
- Можно ли использовать одну запись JSON?
- Да. Для вывода модели достаточно одного объекта. Если поля различаются от записи к записи, используйте более разнообразный пример.