Convertir JSON en objet de classe Python
Jul 11, 2025 am 01:31 AMIl existe trois fa?ons de convertir les données JSON en objets de classe Python. 1. Utilisez JSON.loads () pour analyser et le transmettre au constructeur de classe, qui convient aux scénarios de structure simples; 2. Utilisez des classes de données pour simplifier les définitions de classe, générer automatiquement __init__ et améliorer l'efficacité de plusieurs champs; 3. Utilisez Pyndantic pour réaliser la conversion automatique des types et la vérification des données, prend en charge le traitement de la structure imbriquée, qui convient aux scénarios complexes de données et d'interface d'interface.
Il n'est pas difficile de transformer les données JSON en objets de classe Python, mais vous devez comprendre clairement les étapes. La clé est de savoir comment analyser les données JSON et les mapper à une instance de classe personnalisée. Voici plusieurs méthodes pratiques.

Méthode 1: Utilisez json.loads()
pour personnaliser l'initialisation de la classe
Il s'agit de la méthode la plus élémentaire, adaptée aux situations où la structure est connue et la quantité de données n'est pas importante. Utilisez d'abord json.loads()
pour convertir la cha?ne JSON en dictionnaire, puis passez-la au constructeur de classe.
Par exemple, vous avez une classe comme ceci:

Personne de classe: def __init __ (soi, nom, age): self.name = nom self.age = age
Les données JSON correspondantes peuvent être une cha?ne comme celle-ci:
{ "nom": "Alice", "Age": 30 }
La méthode de traitement peut être:

Importer JSON data_str = '{"name": "Alice", "Age": 30}' data_dict = json.loads (data_str) personne = personne (** data_dict)
Les avantages sont un contr?le intuitif et flexible, tandis que l'inconvénient est qu'il est difficile d'écrire manuellement lorsqu'il existe de nombreux champs.
Méthode 2: Utilisez dataclasses
pour simplifier la définition de la classe
Si vous utilisez Python 3.7 et supérieur, vous pouvez utiliser dataclasses.dataclass
pour simplifier la définition de la classe et rendre le nettoyant de code.
Ou l'exemple ci-dessus, vous pouvez l'écrire comme ceci:
à partir des classes de données importent la classe de données @dataclass Personne de classe: Nom: Str ?ge: int
Coopérez ensuite avec json.loads()
et déballage des opérations:
data_str = '{"name": "bob", "age": 25}' data_dict = json.loads (data_str) personne = personne (** data_dict)
Cette méthode élimine le processus d'écriture __init__
et convient plus aux situations où il existe de nombreux champs.
Méthode 3: Utilisez pydantic
pour convertir et vérifier automatiquement
Si vous souhaitez la conversion de type automatique et avez également une fonction de vérification des données ponctuelles, vous pouvez essayer pydantic
. Il s'agit d'une bibliothèque tierce et est installée comme suit:
pip install pydantic
Ensuite, vous pouvez utiliser:
de Pydantic Import Basemodel Personne de classe (Basemodel): Nom: Str ?ge: int data_str = '{"name": "Charlie", "Age": "40"}' # Remarque que l'age est la cha?ne personne = personne.Model_validate_json (data_str) imprimer (personne.name) # Sortie Charlie Imprimer (Person.age) # sortie 40 (converti automatiquement en entier)
L'avantage de cette méthode est qu'il prend en charge la conversion de type automatique et la vérification des données, qui convient à des scénarios tels que les données de retour d'interface ou la lecture du fichier de configuration.
Conseils: comment gérer les structures imbriquées?
S'il existe une structure imbriquée dans JSON, par exemple, un champ d'adresse est un sous-objet, il peut également être géré dans la nidification de classe.
Par exemple:
{ "Nom": "David", "adresse": { "ville": "Pékin", "zip": "100000" } }
Vous pouvez définir deux classes:
@dataclass Adresse de classe: Ville: Str zip: str @dataclass Personne de classe: Nom: Str adresse: adresse data_dict = json.loads (data_str) adresse = adresse (** data_dict ['adresse']) personne = personne (name = data_dict ['name'], adresse = adresse)
Bien s?r, si vous utilisez pydantic
, cela analysera automatiquement la structure imbriquée pour vous sans fractionnement manuel.
En général, choisissez simplement la bonne méthode en fonction de vos besoins. Il suffit d'utiliser json
pour initialiser directement la classe dans de petits projets; Si la structure est requise, dataclasses
doivent être utilisées; Si la somme de contr?le est automatiquement imbriquée, le pydantic
doit être utilisé. Fondamentalement, c'est tout.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour gérer correctement les transactions JDBC, vous devez d'abord désactiver le mode de validation automatique, puis effectuer plusieurs opérations, et enfin vous engager ou randonner en fonction des résultats; 1. Appelez Conn.SetAutoCommit (false) pour démarrer la transaction; 2. Exécuter plusieurs opérations SQL, telles que l'insertion et la mise à jour; 3. Appelez Conn.Commit () Si toutes les opérations sont réussies, et appelez Conn.Rollback () Si une exception se produit pour garantir la cohérence des données; Dans le même temps, les ressources TRY-With doivent être utilisées pour gérer les ressources, gérer correctement les exceptions et cl?turer les connexions pour éviter la fuite de connexion; De plus, il est recommandé d'utiliser des pools de connexion et de définir des points de sauvegarde pour réaliser un retour en arrière partiel, et de maintenir les transactions aussi courtes que possible pour améliorer les performances.

Python est un outil efficace pour implémenter les processus ETL. 1. Extraction des données: les données peuvent être extraites des bases de données, des API, des fichiers et d'autres sources via des pandas, sqlalchemy, demandes et autres bibliothèques; 2. Conversion des données: utilisez des pandas pour le nettoyage, la conversion de type, l'association, l'agrégation et d'autres opérations pour assurer la qualité des données et optimiser les performances; 3. Chargement des données: utilisez la méthode Pandas To_SQL ou le SDK de la plate-forme cloud pour écrire des données sur le système cible, faire attention aux méthodes d'écriture et au traitement par lots; 4. Recommandations d'outils: Air Flow, Dagster, Prefect sont utilisés pour la planification et la gestion de processus, combinant des alarmes de journal et des environnements virtuels pour améliorer la stabilité et la maintenabilité.

Pré-formancetartuptimemoryusage, quarkusandmicronautleadduetocompile-timeprocessingandgraalvsupport, withquarkusofperforming lightbetterine scénarios.

HTTP Log Middleware dans GO peut enregistrer les méthodes de demande, les chemins de requête, la propriété intellectuelle du client et le temps qui prend du temps. 1. Utilisez http.handlerfunc pour envelopper le processeur, 2. Enregistrez l'heure de début et l'heure de fin avant et après l'appel Suivant.Servehttp, 3. Obtenez le vrai client IP via R.RemoteAddr et X-Forwared-For Headers, 4. Utilisez le log.printf aux journaux de demande de sortie, 5. L'exemple de code complet a été vérifié pour s'exécuter et convient au démarrage d'un projet petit et moyen. Les suggestions d'extension incluent la capture des codes d'état, la prise en charge des journaux JSON et le suivi des ID de demande.

La collecte des ordures de Java (GC) est un mécanisme qui gère automatiquement la mémoire, ce qui réduit le risque de fuite de mémoire en récupérant des objets inaccessibles. 1. GC juge l'accessibilité de l'objet de l'objet racine (tel que les variables de pile, les threads actifs, les champs statiques, etc.), et les objets inaccessibles sont marqués comme des ordures. 2. Sur la base de l'algorithme de compensation de marque, marquez tous les objets accessibles et effacez des objets non marqués. 3. Adopter une stratégie de collecte générationnelle: la nouvelle génération (Eden, S0, S1) exécute fréquemment MinorGC; Les personnes agées fonctionnent moins, mais prend plus de temps pour effectuer MajorGC; Metaspace Stores Metadata de classe. 4. JVM fournit une variété de périphériques GC: SerialGC convient aux petites applications; Le parallelGC améliore le débit; CMS réduit

Le choix du bon type HTMLinput peut améliorer la précision des données, améliorer l'expérience utilisateur et améliorer la convivialité. 1. Sélectionnez les types d'entrée correspondants en fonction du type de données, tels que le texte, le courrier électronique, le tel, le numéro et la date, qui peuvent vérifier automatiquement la somme de la somme et l'adaptation au clavier; 2. Utilisez HTML5 pour ajouter de nouveaux types tels que l'URL, la couleur, la plage et la recherche, qui peuvent fournir une méthode d'interaction plus intuitive; 3. Utilisez l'espace réservé et les attributs requis pour améliorer l'efficacité et la précision du remplissage des formulaires, mais il convient de noter que l'espace réservé ne peut pas remplacer l'étiquette.

GradleisthebetterChoiceFormostNewProjectsDuetOtsSuperiorflexibility, Performance et ModerNtoolingSupport.1.gradle’sgroovy / kotlindslismoreConcis

Le report est utilisé pour effectuer des opérations spécifiées avant le retour de la fonction, telles que les ressources de nettoyage; Les paramètres sont évalués immédiatement lorsqu'ils sont reportés et les fonctions sont exécutées dans l'ordre de la dernière entrée (LIFO); 1. Plusieurs éleveurs sont exécutés dans l'ordre inverse des déclarations; 2. Communément utilisé pour le nettoyage sécurisé tel que la fermeture des fichiers; 3. La valeur de retour nommée peut être modifiée; 4. Il sera exécuté même si la panique se produit, adaptée à la récupération; 5. éviter l'abus de report dans les boucles pour éviter la fuite des ressources; Une utilisation correcte peut améliorer la sécurité et la lisibilité du code.
