PyJSON → Python 변환기

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API 응답 JSON을 Python 프로젝트에서 사용하려면 dataclass나 Pydantic 모델을 직접 작성해야 합니다. 이 도구는 JSON 데이터를 분석하여 Python 코드를 자동으로 생성해 줍니다. Pydantic v1/v2와 표준 dataclass를 모두 지원하며, camelCase 키를 snake_case 필드명으로 자동 변환합니다.

사용 방법

1
JSON 입력
왼쪽 입력창에 JSON 데이터를 붙여넣습니다. '예제 로드'로 샘플 데이터를 불러올 수 있습니다.
2
옵션 설정
출력 모드(Pydantic v2 / Pydantic v1 / dataclass)와 루트 클래스 이름을 선택합니다. Optional 타입 표시와 Field alias 생성 여부를 설정할 수 있습니다.
3
코드 복사
오른쪽에 생성된 Python 코드를 확인하고 복사 버튼으로 클립보드에 복사합니다.

활용 팁

💡camelCase 키(예: userId)는 자동으로 snake_case(user_id)로 변환됩니다. 'Field alias' 옵션을 켜면 원본 키 이름을 alias로 보존합니다.
💡Pydantic v2는 최신 Pydantic 버전(2.x)용 코드를 생성합니다. v1 프로젝트라면 Pydantic v1을 선택하세요.
💡배열 안의 첫 번째 객체를 기준으로 타입을 추론하므로, 대표적인 데이터가 담긴 JSON을 입력하세요.
💡null 값이 있는 필드는 'Optional' 옵션을 켜면 Optional[T] 타입으로 처리됩니다.

자주 묻는 질문

Q. 생성된 Python 클래스를 어떻게 활용하나요?: A. dataclass 또는 Pydantic 모델로 생성됩니다. Pydantic은 FastAPI와 함께 사용하면 API 요청/응답 유효성 검사를 자동으로 처리합니다.
Q. Python의 dataclass와 Pydantic의 차이는 무엇인가요?: A. dataclass는 표준 라이브러리로 데이터 구조를 간결하게 정의합니다. Pydantic은 런타임 타입 검사, 유효성 검증, JSON 직렬화를 기본 제공하며 API 개발에 강력합니다.
Q. JSON의 snake_case와 Python의 관계는?: A. JSON API는 주로 camelCase를 사용하지만 Python은 snake_case 관례를 따릅니다. Pydantic의 model_config로 camelCase 별칭을 자동 적용할 수 있습니다.