JSON to Python クラスコンバーター

JSON to Python 変換とは？

サンプル

{"id":101,"name":"Ada Lovelace","email":"ada@example.com","active":true,"roles":["admin","user"]}

from dataclasses import dataclass
from typing import List


@dataclass
class Root:
    id: int
    name: str
    email: str
    active: bool
    roles: List[str]

{"repo":"pydantic","owner":{"login":"samuelcolvin","id":100}}

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Owner:
    login: str
    id: int


@dataclass
class Root:
    repo: str
    owner: Owner

{"login":"octocat","publicRepos":15,"createdAt":"2011-01-25"}

from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field


class Root(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)

    login: str
    public_repos: int = Field(alias="publicRepos")
    created_at: str = Field(alias="createdAt")

{"users":[{"id":1,"nick":"x"},{"id":2}]}

from typing import List, Optional, TypedDict


class User(TypedDict):
    id: int
    nick: Optional[str]


class Root(TypedDict):
    users: List[User]

JSONをPythonに変換する方法

1. 1

   JSONを貼り付ける

   JSONオブジェクト・配列・APIレスポンスを入力欄に入れてください。変換は即座に始まります。

2. 2

   dataclass・Pydantic・TypedDictを選ぶ

   出力スタイルを切り替えてプロジェクトに合わせ、ルートクラスをデフォルトのRootから変更してください。

3. 3

   コピーまたはダウンロード

   生成されたPythonをワンクリックで取得し、コードにそのまま貼り付けてください。

Common Use Cases

型付きAPIクライアント

RESTやGraphQLのレスポンスサンプルを、requestsやhttpxのクライアント向けのPydanticモデルやdataclassに変換します。フィールド定義を手書きする必要はありません。

設定やフィクスチャの解析

読み込んで検証する必要のあるJSON設定ファイル、テストフィクスチャ、Webhookペイロードのモデルを生成します。

高速なプロトタイピングと型ヒント

見慣れないペイロードを貼り付けると、その形状がPythonの型として即座に表示されます — 新しいAPIを素早く探索したり、レガシーなdictコードにTypedDictのヒントを追加したりする方法です。

変換の仕組み

構造推論

各オブジェクトは名前付きクラスになります。同一の形状は重複排除されるため、コピーではなく1つのクラスが得られます。オブジェクトの配列はキーごとにマージされ、一部の項目に存在しないキーはOptionalになります。

3つの慣用的なターゲット

dataclassは依存関係ゼロを保ち、Root(**data)のために有効なキーを保持します。Pydantic v2は本格的なバリデーションのためにFieldエイリアスとpopulate_by_nameを追加します。TypedDictは静的型チェッカー向けにプレーンなdictを記述し、キーが識別子でない場合は関数型構文を使います。

正しく、依存関係の少ない型付け

整数はint（任意精度、オーバーフローなし）、小数と指数はfloat、nullのみのフィールドはOptional[Any]にマッピングされます。typingのインポート（Optional、List、Any）は、実際に使われる場合にのみ追加されます。

100%クライアントサイド

解析と生成はネットワーク通信なしでブラウザ内で実行されるため、データはプライベートに保たれます。

クリーンなPythonモデルのためのヒント

用途にモードを合わせる

内部のデータ保持にはdataclass、信頼できない入力を検証・解析するときはPydantic v2、既存のdictに静的な型ヒントだけが必要なときはTypedDictを使ってください。

代表的なサンプルを貼り付ける

フィールドがOptionalとしてマークされるのは、サンプルがそれを省略している場合だけで、nullのみの値はAnyにフォールバックします。値が埋まった完全な例が、最も正確な型をもたらします。

ルートクラスに名前を付ける

読みやすくインポート可能なコードのために、デフォルトのRootではなく意味のあるルート名（User、ApiResponse）を設定してください。

よくある質問