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JSON → Dataclass Python

Générer des types Python @dataclass depuis JSON (typing supporté)

Indentation
Options de génération
JSON d'entréeJSON
Lignes: 0Caractères: 0
Résultat généréPython
Lignes: 0Caractères: 0

Présentation

Le générateur JSON → Dataclass Python inspecte un échantillon JSON et produit des classes Python décorées avec @dataclass et annotées à l'aide de typing. C'est un assistant productif pour les projets Python 3.7+, et les classes générées peuvent être utilisées directement dans FastAPI, Pydantic (avec de légères adaptations), les DTO SQLAlchemy et les scripts d'analyse de données, faisant passer le code de dictionnaires dynamiques à des modèles d'objets fortement typés.

Comment utiliser cet outil

Étape 1 — collez un échantillon JSON à gauche, ou cliquez sur « Exemple » pour charger rapidement un exemple. Étape 2 — spécifiez le nom de la classe racine (par défaut RootObject). Étape 3 — le panneau de droite produit en direct le code @dataclass correspondant ; les objets imbriqués deviennent des classes distinctes et sont déclarés dans l'ordre des dépendances. Étape 4 — copiez le code dans votre projet ou téléchargez-le en tant que fichier .py. Le code généré importe automatiquement from dataclasses import dataclass et from typing import List, Optional lorsque nécessaire.

Cas d'usage courants

Générer rapidement des modèles de requête / réponse lors de la construction d'un service FastAPI (migrer vers Pydantic plus tard) ; les analystes de données utilisent des dataclasses pour améliorer la lisibilité lors du traitement de logs JSON profondément imbriqués ; générer en masse des définitions de types lors de l'intégration avec des services ML ; les développeurs de SDK client Python construisent des modèles directement à partir de la documentation d'API ; migrer un code hérité non typé vers du code typé en générant des squelettes.

Détails techniques

Les chaînes correspondent à str, les entiers à int, les flottants à float, les booléens à bool, les tableaux à List[T], et null à Optional[Any]. Les noms de classes sont en PascalCase tandis que les noms de champs conservent leur orthographe JSON d'origine (basculez en snake_case manuellement si nécessaire). L'indentation par défaut est de 4 espaces, conforme à PEP 8. La sortie dataclass n'inclut pas __post_init__ ni d'aides à la sérialisation JSON ; combinez avec dataclasses-json ou marshmallow si vous en avez besoin.

Confidentialité et sécurité

L'inférence de types s'exécute entièrement dans votre navigateur, donc aucune donnée JSON n'est envoyée. Vous pouvez traiter en toute sécurité des charges utiles d'exemple contenant des informations personnelles ou des espaces réservés à des clés d'API.

Références et normes

Outils associés

Formateur JSONFormater / minifier / valider du JSON — indentation configurable, localisation précise des erreurs, copie en un clicJSON ⇄ XMLConversion bidirectionnelle entre JSON et XMLJSON ⇄ YAMLConversion bidirectionnelle entre JSON et YAMLJSON ⇄ CSVConversion bidirectionnelle entre tableaux JSON et CSVJSON → TypeScriptGénérer des déclarations interface/type TypeScript depuis JSON

Questions fréquentes

Comment utiliser JSON → Dataclass Python ?
Le code généré importe automatiquement from dataclasses import dataclass et from typing import List, Optional lorsque nécessaire. Le code généré importe automatiquement from dataclasses import dataclass et from typing import List, Optional lorsque nécessaire.
Que peut faire JSON → Dataclass Python ?
Scénarios typiques : Générer rapidement des modèles de requête / réponse lors de la construction d'un service FastAPI (migrer vers Pydantic plus tard) ; les analystes de données utilisent des dataclasses pour améliorer la lisibilité lors…
JSON → Dataclass Python est-il gratuit ?
Oui. Cet outil est 100 % gratuit, sans inscription, sans compte, sans publicité et sans limite d’utilisation. Tout le traitement s’effectue localement dans votre navigateur, sans aucun paiement.
Mes données sont-elles privées avec JSON → Dataclass Python ?
Vous pouvez traiter en toute sécurité des charges utiles d'exemple contenant des informations personnelles ou des espaces réservés à des clés d'API. Vous pouvez traiter en toute sécurité des charges utiles d'exemple contenant des informations personnelles ou des espaces réservés à des clés d'API.
Quels formats, navigateurs ou saisies JSON → Dataclass Python accepte-t-il ?
Les noms de classes sont en PascalCase tandis que les noms de champs conservent leur orthographe JSON d'origine (basculez en snake_case manuellement si nécessaire). L'indentation par défaut est de 4 espaces, conforme à PEP 8.
Quels détails techniques faut-il connaître sur JSON → Dataclass Python ?
Les noms de classes sont en PascalCase tandis que les noms de champs conservent leur orthographe JSON d'origine (basculez en snake_case manuellement si nécessaire). L'indentation par défaut est de 4 espaces, conforme à PEP 8.