Generador de Modelos Pydantic desde JSON

Genera clases de modelo Pydantic v2 a partir de una muestra JSON al instante en tu navegador. Tu JSON se queda en tu dispositivo.

Tu JSON se analiza y se convierte en modelos de Pydantic por completo en tu navegador, así que se queda en tu dispositivo y nada se sube a un servidor.

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Acerca de JSON a Pydantic

Este generador de json a pydantic convierte un objeto o arreglo JSON de muestra en clases de modelo Pydantic v2 listas para usar en segundos. Pega una respuesta de API real e infiere el tipo de cada campo, str, int, float y bool, marca los campos anulables como Optional, unifica los arreglos en tipos list[...] y promueve cada objeto anidado a su propio BaseModel referenciado por nombre. Las claves que no son identificadores válidos de Python se conservan mediante Field(alias=...) para que el modelo aún analice tu payload original. Está hecho para personas desarrolladoras de Python y FastAPI que prefieren generar modelos pydantic desde json en lugar de escribirlos a mano mientras conectan un cliente tipado. Todo se ejecuta localmente en tu navegador, así que el JSON que pegas se procesa en tu dispositivo y nada se sube a un servidor.

Características

Cómo usar JSON a Pydantic

  1. Pega tu objeto o arreglo JSON en el cuadro de entrada.
  2. Establece el nombre del modelo raíz para que coincida con tu esquema, o déjalo como Model.
  3. Revisa las clases de Pydantic generadas en el panel de salida.
  4. Copia el resultado o descárgalo como un archivo .py.

Ejemplo

Entrada

{ "id": 1, "name": "Ada", "address": { "city": "London" } }

Salida

from pydantic import BaseModel


class Address(BaseModel):
    city: str


class Model(BaseModel):
    id: int
    name: str
    address: Address

Un objeto anidado se convierte en su propio BaseModel, con la clase raíz al final.

Errores comunes y solución de problemas

Preguntas frecuentes

¿Genera modelos de Pydantic v2?
Sí. La salida apunta a la sintaxis de Pydantic v2: cada modelo es una clase que hereda de BaseModel, con campos anotados y Field(alias=...) cuando una clave JSON no es un identificador válido de Python.
¿Cómo se manejan los objetos anidados?
Cada objeto anidado se convierte en su propia clase BaseModel, nombrada en PascalCase a partir de la clave que la contiene, y el padre la referencia por tipo. Las clases se emiten en orden de dependencia con el modelo raíz al final.
¿Cómo mapea los tipos de JSON a los tipos de Python?
Las cadenas se vuelven str, los números enteros int, los decimales float, los booleanos bool, null produce Optional, los arreglos se vuelven list[...] con un tipo de elemento unificado, y los objetos se vuelven BaseModels anidados.
¿Qué pasa con las claves que no son nombres válidos de Python?
Una clave como first-name o 2fa, o una palabra reservada como class, se expone bajo un atributo seguro en snake_case y la clave original se preserva con Field(alias="...") para que el modelo aún analice tu payload.
¿Cómo se convierten los arreglos y los arreglos vacíos?
Los arreglos se vuelven list[...] usando el tipo unificado de sus elementos, incluido un BaseModel anidado para arreglos de objetos. Un arreglo vacío no tiene tipo de elemento que inferir, así que se vuelve list[Any].
¿Se envía mi JSON a algún lugar cuando genero modelos de Pydantic?
No. La conversión de JSON a Pydantic se ejecuta por completo en tu navegador, así que los datos que pegas se procesan localmente y nunca salen de tu dispositivo.

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