JSON в класс данных для Python

Пример результата: стандартный @dataclass

Ввод:

{ "first_name": "Alice", "age": 30, "email": null, "tags": ["admin"] }

Результат выполнения (Python 3.10+)

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional


@dataclass
class User:
    first_name: str
    age: int
    tags: list[str] = field(default_factory=list)
    email: Optional[str] = None

Тот же ввод с Pydantic

from typing import Optional
from pydantic import BaseModel


class User(BaseModel):
    first_name: str
    age: int
    email: Optional[str] = None
    tags: list[str] = []

Маппинг типов

Dataclass, Pydantic и TypedDict

Распространённые ошибки

• Забывание про default_factory для изменяемых значений по умолчанию. Значение list[str] = [] представляет собой ловушку класса данных (общую для всех экземпляров); используйте field(default_factory=list).
• Optional без значения по умолчанию. email: Optional[str] без = None всё равно требует указания аргумента. Приведите это в соответствие с семантикой вашего JSON.
• Pydantic v1 и v2. Синтаксис и поведение различаются (класс Config против model_config, validator против field_validator); по умолчанию используется версия v2.
• Порядок в union важен при десериализации. Pydantic проверяет типы в порядке их объявления; при возможной неоднозначности ставьте наиболее специфичный тип первым (например, int перед str).