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将JSON字符串或数据自动转换为规范的Python类定义代码，用于API接口、配置文件等数据建模。
概览
了解工具能解决的问题、计算或处理逻辑，以及数据边界。
这个工具读取一段 JSON 样例，并根据其中的字段、嵌套对象、数组和数值，生成 Python 类型结构。JSON 对象由字符串键和值组成，数组按顺序包含一个或多个值；值可以是字符串、数字、布尔值、null、对象或数组。生成的类名可从根类型名称开始，嵌套结构也可能形成各自的类型。结果描述的是样例所呈现的数据形状，适合作为模型代码的起点。
Python 类型提示把字段与预期类型写在代码中，方便阅读、编辑器提示和静态类型分析。不同目标版本会影响可用的注解写法；页面提供 Python 3.5、3.6 和 3.7+ 选项，默认目标为 3.7+。生成前可按项目运行环境选择版本。
类属性上的类型标记表达预期，并不会自动保证外部 JSON 一定符合它。若接口可能返回缺失字段、null 或多种数组元素，生成结果需要与接口规范及真实样例核对；运行时解析、校验和错误处理也应按项目需要另行实现。
指南
按步骤完成操作，并通过示例核对输入与结果。
粘贴一份有代表性的对象或对象数组。字符串键和值使用双引号，检查逗号、括号与 null、true、false 等字面量。可以先用格式化功能整理缩进；如果手边没有数据，也能载入示例再替换字段。
填写根类型名称，默认是 Root；按项目环境选择 Python 版本。Python 选项默认生成类型定义，也可展开高级设置调整属性名风格和其他推断项。输入或选项改变后，输出区会自动刷新。
先查看生成的字段名、注解、导入语句和嵌套类型是否符合项目约定，再复制代码或下载 .py 文件。把真实返回数据送入项目的解析流程并运行类型检查，确认边界字段没有遗漏。
例如 API 有分页列表时，样例最好同时含有分页字段和一条完整记录，让生成结构覆盖外层响应与内层对象。不要把几段独立 JSON 文本直接拼在一起；每次输入应是一份可解析的 JSON 文本。
场景
查看这项工具在不同工作与生活流程中的用法。
后端开发者可选取一份脱敏且覆盖关键字段的响应，生成用户、订单或分页结果等结构定义，再将字段命名和类型与接口文档逐项对照。
维护 JSON 配置的开发者可把典型配置样例转换为类结构，帮助梳理嵌套层级和字段预期；可选用更接近项目规范的根类型名称，并在代码审查中补充默认值与必填规则。
问答
集中解答高频疑问与容易混淆的问题。
先检查语法。JSON 字符串和键名须使用双引号，末尾不能多逗号；输入为空或解析失败时，输出不会形成有效类型定义。
默认选项是只生成类型定义。它提供模型结构，不应假定已包含项目需要的反序列化、字段校验或业务逻辑；请检查输出并接入自己的解析流程。
不能保证。样例里没出现的字段无法从该样例得到证据；若数组记录存在不同字段或类型，请加入能代表这些情况的数据，并逐项复核生成结果。
须知
使用前了解适用范围、结果限制与必要提醒。
类型推断依赖所提供的样例，不是接口契约，也不是自动测试。尤其要复核可空值、缺失字段、整数与小数、不同形态的数组元素，以及转换后的字段名。选择的 Python 版本应与项目实际版本一致；若开启高级选项或改变生成模式，重新检查完整输出。不要把敏感响应原样粘贴进示例；构造或脱敏样例通常足以表达字段结构。
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