JSON 转 Python
JSON 数据
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Python 代码
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功能说明
dataclass 模式：生成 Python 3.7+ 推荐的 @dataclass 装饰器类，代码简洁，支持类型注解和默认值
TypedDict 模式：生成 TypedDict 类型定义，适合纯类型注解场景，不创建实际实例
Pydantic 模式：生成 Pydantic BaseModel 类，自带数据校验、序列化，适合 FastAPI 等框架
隐私安全：所有处理均在浏览器本地完成，数据不上传服务器
TypedDict 模式：生成 TypedDict 类型定义，适合纯类型注解场景，不创建实际实例
Pydantic 模式：生成 Pydantic BaseModel 类，自带数据校验、序列化，适合 FastAPI 等框架
隐私安全：所有处理均在浏览器本地完成，数据不上传服务器
使用场景
FastAPI 开发
将 API 请求/响应的 JSON 结构快速转换为 Pydantic Model，直接用于 FastAPI 的路由参数定义。
数据处理
将外部 API 返回的 JSON 数据转换为 dataclass，方便在 Python 代码中类型安全地访问字段。
配置管理
为 JSON 格式的配置文件生成 Python 类型定义，享受 IDE 的自动补全和类型检查。
将 API 请求/响应的 JSON 结构快速转换为 Pydantic Model，直接用于 FastAPI 的路由参数定义。
数据处理
将外部 API 返回的 JSON 数据转换为 dataclass，方便在 Python 代码中类型安全地访问字段。
配置管理
为 JSON 格式的配置文件生成 Python 类型定义，享受 IDE 的自动补全和类型检查。
常见问题（FAQ）
JSON 转 Python 支持哪些输出格式？
支持三种输出格式：dataclass（Python 3.7+ 推荐方式，简洁优雅）、TypedDict（适合纯类型注解场景）和 Pydantic BaseModel（适合数据校验和 FastAPI 场景）。根据项目技术栈选择合适的格式。
嵌套 JSON 对象会怎么处理？
嵌套对象会自动生成独立的类定义，类名根据字段名自动推断（首字母大写）。字段名自动转换为 Python 的 snake_case 命名风格。例如 {"userName": "test"} 会生成 user_name: str 字段。
类型推断准确吗？
工具会精确推断 int、float、str、bool 等基本类型，null 值自动标注为 Optional 类型，数组自动推断为 List[T]。如需更精确的类型，建议提供包含完整数据的 JSON 样本。
数据安全吗？会上传到服务器吗？
非常安全。本工具所有处理都在您的浏览器本地完成，JSON 数据不会上传到任何服务器，您可以放心使用敏感代码和数据。