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Table des matières
Méthode 1: Utilisez json.loads() pour personnaliser l'initialisation de la classe
Méthode 2: Utilisez dataclasses pour simplifier la définition de la classe
Méthode 3: Utilisez pydantic pour convertir et vérifier automatiquement
Conseils: comment gérer les structures imbriquées?
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Convertir JSON en objet de classe Python

Jul 11, 2025 am 01:31 AM
java programmation

Il 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.

Convertir JSON en objet de classe Python

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.

Convertir JSON en objet de classe Python

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:

Convertir JSON en objet de classe Python
 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:

Convertir JSON en objet de classe Python
 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.

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