PyJSON → Python 変換
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PythonでAPIを扱う際、JSONを構造化したモデルとして定義すると開発効率が上がります。このツールは、JSONから最新の Pydantic v2 を含む各種モデルコードを自動生成します。
使い方
- 1JSONを入力
左側にJSONデータを貼り付けます。
- 2オプション設定
出力形式（Pydantic v2/v1/dataclass）、クラス名、Optional（任意項目）の有無を選択します。
- 3コードをコピー
右側に生成されたPythonコードをコピーして利用します。
ヒント
- 💡JSONの camelCase キーを Python らしい snake_case フィールド名に自動変換します。「Field alias」を有効にすれば、元のキー名も保持されます。
- 💡配列内の最初のオブジェクトを基準に型推論を行うため、なるべく全ての項目が揃ったサンプルJSONを使うのがコツです。
- 💡nullが含まれる項目には自動的に Optional[T] が付与されます。
よくある質問
- Q. 生成されたPythonクラスはどう活用しますか？
- A. dataclassまたはPydantic Modelとして生成されます。PydanticはFastAPIと組み合わせるとAPIリクエスト/レスポンスの検証を自動処理します。
- Q. dataclassとPydanticの違いは何ですか？
- A. dataclassは標準ライブラリでデータ構造を簡潔に定義します。Pydanticはランタイム型検査、バリデーション、JSONシリアライズを標準提供します。
- Q. JSONのcamelCaseキーとPythonの関係は？
- A. JSONはcamelCase、Pythonはsnake_caseが慣例です。Pydanticのmodel_configでalias_generator=to_camelを設定すると自動マッピングが可能です。